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Digital twin as a service : Ressourcenmanagement mit Energiedaten aus cyber-physischen Systemen
(2019)
Die Energiewende führt zu einer Paradigmenänderung. Der Zeitpunkt der Energieabnahme wird sich zunehmend an dem der Energieerzeugung orientierten. Die Steuerung des Energiebedarfs kann durch energieorientierte Produktionsplanung gesteigert werden. Dies erfordert eine Vorhersage des Energiebedarfs. Hierfür wird ein System entwickelt, das eine Modellierung mittels maschinellen Lernens nutzt. Die Datenbasis wird durch eine Vorgehensweise zur Abstrahierung von Fertigungsmaschinen erzeugt. Das System besteht aus gruppierten Microservices, es berücksichtigt die unterschiedlichen Anforderungen der Modelle an die Infrastruktur. Die Modelle sind in digitalen Zwillingen integriert, die als Dienst genutzt werden. Hierdurch ist eine effiziente Adaption von ˜Äderungen an Fertigungsmaschine oder Modell-Methodik möglich. Eine exemplarische Anwendung der Abstraktionsmethode und der Modellierung mittels neuronalen Netzes demonstrieren die Umsetzbarkeit.
Im Rahmen dieser Master-Thesis wurden Verfahren zum Transfer eines Arrays kleiner Dies (unverkapselte Chips) mit einer Kantenlänge von 250 μm bis 300 μm untersucht. Die Dies sollten hierbei von UV-lichtempfindlicher Folie selektiv abgehoben und auf einem Zielsubstrat abgesetzt werden. Als Verfahren wurde die Stempeltechnologie gewählt. Zum Aufnehmen der Dies wurden Stempel aus Silikon gegossen. Als Substrate zum Absetzen der Dies wurden Gläser mit Zucker beschichtet. Zur Überprüfung des Verfahrens wurden Zugversuche durchgeführt. Die senkrechte Abzugskraft der verwendeten Folie und der Silikonstempel wurde ermittelt. Durch Abzugstests der Folie im belichteten und unbelichteten Zustand wurden die genutzten Belichtungsprozesse überprüft. Das Umsetzen wurde mit gesägten Stücken eines Siliziumwafers durchgeführt. Es konnte nachgewiesen werden, dass das Umsetzen mit Silikonstempeln möglich ist und die erzeugten Kräfte hierfür ausreichen. Die Herstellung und Vorbereitung der gesägten Siliziumwürfel erwies sich hierbei als kritischer Prozess, was die Reproduzierbarkeit der Umsetzung stark beeinträchtigt.
Population growth, urbanization and climate change are regarded as the megatrends of today's society. This goes hand in hand with a high consumption of resources and pollution. Indeed, these megatrends are mutually reinforcing. A significant part of this is due to mobility in daily life. Technological change such as digitalization, creates innovative concepts to improve mobility and to deal with these changing circumstances. A comprehensive concept in this respect is mobility as a service. This thesis focuses on the identification of the mobility ecosystem and thus on the various stakeholders. First of all, it deals with the definition of mobility as a service in order to identify the ecosystem in particular in the second step. Mobility is classified and analyzed by working on the basis of secondary literature and a quantitative as well as qualitative methodology in expert interviews. This allows conclusions about the relationships, prerequisites and obstacles within the ecosystem and stakeholders.
The results of the thesis suggest that collaboration within the ecosystem is a prerequisite for the implementation of mobility as a service. Furthermore, that mobility as a service should ensure adaptability, since local infrastructures differ between Germany, USA and China, but also within these countries. This adaption process is iterative. The obstacles are interoperability and the willingness to cooperate. Moreover, the results imply that mobility as a service will assert itself more quickly in urban areas due to factors such as the pressure to act and the availability of mobility services as well as the number of customers.
The aim of this study consists oftwo main objectives: First,to investigatethe penetration and preferences of fintech solutions from the payments sector within the studied population, as well as the elaboration of a forecast for the upcoming years.Second, to examinethe main elements that influence the intention of young customers when deciding to adopt fintech-basedpayment solutions. Existing research has tested several factorsfrom which the variables of trust, transaction efficiency and ease of use are included onthis paper. Additionally,the value-added propositionfrom this studyis represented by the incorporation of sustainability-related purposes into thisanalysiswith the intention of reflecting the increasing presence of efforts to integrate this component within thefinancial industryin recent years.A research model is proposed and tested by including elements based on theTechnology Adoption Model (TAM). By exploring the results of primary data through asurvey with 463 responses from university studentsandexamining secondary sourcesof information, the findings of this study demonstratethat all four tested variables have a positive impact on the intention of using fintech-based payment solutions.Sustainability-related purposes do not play a major role in the decision of using these apps, however, even with a minimal influence, theeffect on intention is positiveand statistically significant. The findings of this study pose important implications for stakeholders within the fintech spectrum whose purposes are related to increasing the intention of young consumers towards using these productsandto provide enoughevidence of the importance of designing incentives that fuel sustainability stewardshipwithin the financial sector.
Corporate debt volumes in emerging market economies have been increasing greatly post 2007-2008 financial crisis. Debt levels have increased across the globe however, the pace is faster in emerging markets than in advance markets. Major countries in emerging economies such as Brazil, Russian Federation, India and China (BRIC) have a large and concentrated share in growing corporate debts. Although, both company specific factors and macro level factors have impacted the corporate borrowings leading to depressed corporate earnings, financial strains and capital outflows in emerging markets the impact of company specific factors is highly pertinent and demands research. The rise in debt levels has affected the return on earnings (ROEs) of the corporate companies which in turn is adversely impacting emerging economy and its financial stability. This paper has empirically tested for the explaining effects of rising corporate debts and changing return on assets (ROAs) on ROEs of emerging market corporate by establishing a multiple regression model. A sample of 100 corporate companies from BRIC countries has been taken to test the model. The test results confirm the importance of corporate debts in predicting ROEs and possible financial strains. Finally, the regression model has been used to estimate ROEs of these corporate companies for the next 5 years with specific recommendation and policy implication to avoid financial crisis.
Die Vielfalt von heutzutage auftretenden Datenstrukturen schafft Bedarf für individu-
ell abgestimmte Analyseplattformen. Dabei benötigte Ressourcen sind vom jeweiligen
Anwendungsfall abhängig. Diese Arbeit diskutiert Broker für die Virtualisierung der
verarbeitenden Anwendungen, welche durch ein abstrahiertes Dashboard bedient wer-
den. Eine Domain Specific Language ermöglicht die Generierung eines Grundgerüsts
entsprechender Komponenten, die mit individueller Logik anzureichern sind. Die be-
schriebene Architektur bezieht sich zu großen Teilen auf den Umgang mit den flexiblen
Eingangsdaten von virtualisierten Verarbeitungsplattformen.
Die vorliegende Masterarbeit analysiert die Problematiken effektiver grafischer Repräsentationen in digitalen Informationssystemen, die mit besonders hoherund dynamischer Datendichte und Datenquellen einhergehen. Anschließend an die Analyse der Problematiken erarbeitet der Autor dieser Forschungsarbeit ein konzeptuelles Modell zur Bewältigung der geschilderten Problematiken, auf Basis von semantisch beschriebenen, wiederverwendbaren grafischen Visualisierungselementen und den ebenfalls semantisch beschriebenen in die Visualisierung zu überführenden Daten. Besonders hervorzuhebende Erkenntnisse dieser Masterarbeit sind die Identifikation von Qualitätskriterien zur Zielführung einer effektiven Visualisierung gemäß der visuellenWahrnehmung des menschlichen kognitiven Systems, die Notwendigkeit zur Erweiterung der Vokabularmenge der schema.org-Ontologie zur Anwendung der identifizieren Qualitätskriterien und das Auffinden geeigneter Visualisierungselemente sowie das Zuordnen der Daten zu entsprechenden Visualisierungselementen über den Aufbau und Vergleich einer Baumstruktur für sowohl die Daten als auch die der Visualisierungselemente. Diese Forschungsarbeit ist von besonderer Relevanz für Entscheider, Projektmanager und Softwareentwickler, die digitale Informationssysteme mit einer hohen Anzahl an heterogenen Datensätzen und Datenquellen entwickeln.
Die digitale Transformation stellt das Supply Chain Management vor große Herausforderungen. Es muss Antworten und Lösungen finden, um in einem global vernetzten Marktumfeld die Wettbewerbsfähigkeit der Supply Chain sicherzustellen. Das Konzept der Blockchain und der Smart Contracts versprechen großes Potenzial. Gerade im Bereich der Prozessautomatisierung und der Kostensenkung, durch das Entfallen bisher notwendiger Clearingstellen. Allerdings stellt sich auch immer die Frage nach der Datensicherheit und Schutz vor unbefugter Manipulation. Ziel dieser Arbeit ist es Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale einer Blockchain und Smart Contracts im Supply Chain Management zu identifizieren und zu beschreiben
Subject of the thesis at hand is the analysis of symmetric block ciphers with a block length of 32 bit. It is meant to give a comprising overview over the topic of 32 bit block ciphers. The topic is divided in the examination of three questions. It contains a list of state of the art block ciphers with a block length of 32 bit. The block ciphers are being described, focussing on the encryption function. An SPN-based cipher with 32 bit block length is being proposed by rescaling the AES cipher.
The 32 bit block length results in certain security issues. These so called risk factors are analysed and mitigating measures are proposed. The result of the thesis is, that 32 bit block ciphers can be implemented in a secure manner. The use of 32 bit ciphers should be limited to specific use-cases and with a profound risk analysis, to determine the protection class of the data to be encrypted.
In this thesis, new methods for text classification are examined and compared to the current software of the DNB. Due to technical changes in the area machine learning in recent years, improvements in text classification have been achieved. The objective is to improve the subject groups allocation of the DNB and to allow a hierarchical classification based on the DDC system. The decision was made on the HDLTex tool, as the structure of the DNB data set and the DDC system, which supports a hierarchical classification, are perfectly designed for it. The use of RNN networks on both hierarchical levels improved the current software situation. Furthermore, the approach was examined, if a combination of the predictions of the two hierarchies levels leads to an additional improvement, which, however, produced a negative result. Both beginners and experts find themselves as readers of this master's thesis in the target group again.
In dieser Arbeit werden neue Verfahren zur Textklassifizierung untersucht und der aktuellen Software der DNB gegenübergestellt. Durch technische Veränderungen im Bereich Machine Learning in den letzten Jahren, konnten Verbesserungen in der Textklassifizierung erzielt werden. Dabei soll die Sachgruppenvergabe der DNB verbessert und anhand des DDC Systems eine hierarchische Klassifizierung ermöglicht werden. Die Entscheidung fiel auf das HDLTex Tool, da die Struktur des Datensatzes der DNB und das DDC System, welche eine hierarchische Klassifizierung unterstützt, perfekt darauf ausgelegt sind. Durch die Nutzung von RNN Netzen auf beiden Hierarchieebenen konnte eine Verbesserung zu der aktuellen Software erzielt werden. Weiterhin wurde der Ansatz untersucht, ob eine Kombinierung der Vorhersagen der beiden Hierarchieebenen zu einer aufbauenden Verbesserung führt, welches jedoch ein negatives Ergebnis hervorbrachte. Sowohl Anfänger als auch Experten finden sich als Leser dieser Masterarbeit in der Zielgruppe wieder.