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Course of studies
Gemeinsam Neues erarbeiten
(2019)
Kultur, Kapital, Kooperation
(2019)
Ganzheitlicher Ansatz
(2019)
Effiziente Gestaltung und Anwendung von attributbasierter Zugriffskontrolle für RESTful Services
(2019)
A study by the Bertelsmann Stiftung concludes that companies invested around €11.1 billion in training their employees in 2015. This is due to our evolution into a knowledge society, where knowledge represents the competitive advantage for companies. However, in order to be able to benefit from these training investments, a learning transfer must take place on the part of the employees. Constructivist learning theory aims to counteract the lack of learning transfer. Thus, constructivist design principles in the learning environment can make it possible to foster learning transfer. The latest developments in e-learning, such as the use of Web 2.0 instruments or mobile learning, increase the potential to support constructivist design principles and consequently learning transfer. Using qualitative data from 11 semi-structured interviews with professionals in the field of e-learning, this study explores the role of e-learning in transfer of training. The results indicated that e-learning plays an important role in supporting three of the five constructivist principles and this technological support is likely to become even more important in the future. However, regarding the two other constructivist principles, which both concern the social exchange, the results show that employees still prefer a personal instead of virtual exchange for learning purposes.
VR-Headsets sind für technikaffine Zielgruppen im Industrie- und Kulturbereich ein gern genutzter digitaler
Kanal. Aus konzeptioneller und produktionstechnischer Sicht muss dabei beachtet werden, dass insbesondere die visuelle Immersion im Wesentlichen auf displaybasierten, stereoskopischen „Tricks“ fußt, die beim Storytelling und der Interaktion berücksichtigt werden müssen. Vier Aspekte werden prototypisch am Beispiel eines weitverbreiteten VR-Headsets (HTC-Vive) diskutiert.
Evaluation eines VR-gestütztes Absaugtraining für professionell Pflegende in Ausbildung und Praxis
(2019)
Obwohl es die Volatilität als Anlagemittel schon seit kurz nach der Jahrtausendwende
gibt, so ist diese für viele institutionelle Anleger immer noch ein Mysterium und beinhaltet
viele Ungewissheiten. Ziel der Bachelorarbeit war es, am Markt häufig verwendete
Volatilitätsstrategien auf ihre historische Performance zu untersuchen und diese bei
gegebener Eignung dem bestehenden Investment Portfolio der EnBW Energie BadenWürttemberg AG zuzufügen. Dazu wurden fünf verschiedene Volatilitätsstrategien,
welche durch qualitative Interviews ausfindig gemacht wurden, über mehrere Zeiträume
auf deren Verhalten untersucht. Zu den Beobachtungszeiträumen gehörten sowohl ein
Zeitraum einer ruhigen Marktphase, sowie ein Zeitraum einer Finanzkrise. Durch die
Untersuchungen konnte herausgefunden werden, dass Volatilitätsstrategien die
Merkmale einer eigenen Anlageklasse aufgrund ihres Diversifikationspotenzials erfüllen.
Des Weiteren konnte mit Hilfe der Ergebnisse festgestellt werden, dass mit
Volatilitätsstrategien Renditen im zweistelligen Bereich erzielt werden können, bei einer
geringen Volatilität im einstelligen Prozentbereich. Das zeigt, dass eine Investition in
bestimmte Strategien zur Einnahme der Volatilitätsrisikoprämie rentabel für Investoren
sein können.
Die vorliegende Bachelorarbeit erforscht die Wichtigkeit von Produktrücknahmekonzepten in der Textilindustrie. Aufgrund der bestehenden Umweltproblematik, steigt das Bewusstsein für Nachhaltigkeit der Konsumenten und somit auch die Handlungsnotwendigkeit aus Unternehmenssicht. Eine Methode, um die Umweltauswirkungen der gesamten Branche zu reduzieren, ist die Einführung von Produktrücknahmeprozessen. In dieser Arbeit sollen spezielle Handlungsempfehlungen für das Produktrücknahmekonzept des schwedischen Unternehmens, Hennes & Mauritz, entwickelt werden. Hierfür werden entscheidende Anforderungen aus Konsumentensicht untersucht, die eine erhöhte Bereitschaft der Teilnahme am Textilrecycling fördern. Durch eine umfangreiche und kritische Analyse des gesamten Produktrücknahmeprozesses des Unternehmens, kann dieses von Grund auf bewertet werden, damit geeignete Strategien erarbeitet werden können.
Die Digitalisierung bezeichnet den partiellen Ersatz der analogen Leistungserbringung durch eine digitale Lösung. Der Leuchtenhersteller Waldmann hat diesen Wandlungsprozess erkannt und entwickelt hierfür ein neues Geschäftsmodell. Waldmann setzt sich zur Aufgabe den Arbeitsplatz der Zukunft mitzugestalten. Mithilfe der Erfassung von Daten zu Arbeitsplatzbelegung, Luftqualität, Temperatur und Lärmpegel, optimiert Waldmann den Arbeitsplatz ihrer Kunden. Neben einem Sensormodul mit Cloud Anbindung benötigt Waldmann sowohl eine App, als auch eine Benutzeroberfläche. Diese müssen durch ein weiteres Unternehmen erstellt werden. Aufgrund der substanziellen Differenzen in der Leistungserstellung von Produkt und Service, hat Waldmann das neue Unternehmen gegründet. Das Start-Up LIZ erschafft den Software-as-a-Service, welcher aus der Beratung für den Kunden und der Software Lösung besteht. Waldmann übernimmt im selben Prozess die Bereitstellung der Leuchte und die Entwicklung der Sensormodule, zur Aufnahme der Daten am Arbeitsplatz.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung der digitalen Geschäftsmodelle in dem produzierenden Unternehmen Waldmann. Mit den entwickelten Kriterien zu den relevanten Themenbereichen werden die Geschäftsmodelle bewertet und die Potenziale eingestuft. Betrachtungen der zukünftigen Veränderungen des Marktes können die Handlungsempfehlung modifizieren, wodurch eine stetige Beobachtung notwendig wird.
Zusätzlich benötigen die Unternehmen LIZ und Waldmann ein Instrument, um einen konstanten Informationsfluss zu garantieren. Mit der Entwicklung einer Excel Datei wird die Überwachung, Kontrolle und Überprüfung der aktuellen Situation im digitalen Unternehmen durchgeführt. Dieses Instrument gewährleistet ein vollwertiges Produkt-Service-Paket in den zukünftigen Entwicklungen des Geschäftsmodells.
Künstliche Intelligenz (KI) bietet in der Medizintechnik vielfältige neue Möglichkeiten von der personalisierten Behandlung bis hin zur Optimierung von Prozessen innerhalb eines Unternehmens. Während viele der grundlegenden Techniken bereits gut erarbeitet sind, besteht enormer Klärungsbedarf, welche regulatorischen Rahmenbedingungen beachtet werden müssen, um die Techniken in der Praxis einsetzen zu können. Der vorliegende Beitrag versucht zu klären, welche Anforderungen, Optionen und Einschränkungen dabei eine Rolle spielen. Er beinhaltet einen Vergleich zwischen der Situation in den USA und in Europa.
Im EU-Raum setzt die Medical Device Regulation (MDR) zwar sehr hohe Anforderungen an eine systematische Erfassung und Auswertung sowohl klinischer Daten (im Rahmen der klinischen Validierung) als auch in Hinblick auf den Ablauf von Prozessen und Betrieb von Produkten im Feld (Post Market Surveillance), die für den Einsatz von KI-Methoden geeignet wären. Auf der anderen Seite setzt die EU-Datenschutzgrundverordnung hohe Hürden bzgl. der Akquise und Nutzung der Daten. Im US-Raum ist die FDA als zuständige Aufsichtsbehörde hingegen bestrebt, über geeignete Programme die Zulassung von Softwaresystemen zu fördern, die auf eine Auswertung von Daten ausgerichtet sind. Die FDA versteht dabei sowohl die Produkte als auch die zugrunde liegenden Prozesse als adaptiv lernende Systemen, die sich durch die Analyse geeigneter Daten stetig verbessern sollen.
In Verbindung mit der höheren Kompetenz beim Einsatz von KI-Methoden und der größeren Bereitschaft, für Medizinprodukte relevante Daten bereitzustellen, ergibt sich eine Begünstigung von US-amerikanischen Unternehmen, die zu einer erheblichen Verschiebung der Kräfteverhältnisse im Medizintechnik-Sektor führen kann.
Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, sollen beginnend mit gezielten Informationsveranstaltungen, über Working und Expert Groups, am Innovations- und Forschungszentrum (IFC) Tuttlingen Forschungsprojekte eingerichtet werden, die Best Practices bis hin zu einer regulatorischen Strategie entwickeln, wie KI-basierte Systeme im Bereich der Medizintechnik gewinnbringend eingesetzt werden können – nicht nur für Softwareprodukte sondern allgemein für den in der MDR geforderten Nachweis der Leistungsfähigkeit von Medizinprodukten.