Vorarlberg University of Applied Sciences
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Alleviating the curse of dimensionality in minkowski sum approximations of storage flexibility
Get PDFMany real-world applications require the joint optimization of a large number of flexible devices over some time horizon. The flexibility of multiple batteries, thermostatically controlled loads, or electric vehicles, e.g., can be used to support grid operations and to reduce operation costs. Using piecewise constant power values, the flexibility of each device over d time periods can be described as a polytopic subset in power space. The aggregated flexibility is given by the Minkowski sum of these polytopes. As the computation of Minkowski sums is in general demanding, several approximations have been proposed in the literature. Yet, their application potential is often objective-dependent and limited by the curse of dimensionality. In this paper, we show that up to 2d vertices of each polytope can be computed efficiently and that the convex hull of their sums provides a computationally efficient inner approximation of the Minkowski sum. Via an extensive simulation study, we illustrate that our approach outperforms ten state-of-the-art inner approximations in terms of computational complexity and accuracy for different objectives. Moreover, we propose an efficient disaggregation method applicable to any vertex-based approximation. The proposed methods provide an efficient means to aggregate and to disaggregate typical battery storages in quarter-hourly periods over an entire day with reasonable accuracy for aggregated cost and for peak power optimization
How manufacturing B2B companies approach emerging technologies
Get PDFIn a dynamic, technology-driven world, companies must identify and evaluate emerging technologies early to remain competitive. (Choi; Park; Lee 2021) The time frame for technology diffusion is continuously shortening, underscoring the importance of technological foresight. (Schuh et al. 2020) Given the rapid technological advancements, companies must strategically anticipate and respond to technological shifts to maintain their edge. This master's thesis explores the practices of four manufacturing B2B companies in Vorarlberg, Austria, using a multiple case study approach. It focuses on how these firms identify, monitor, and evaluate emerging technologies, examining the channels, tools, and approaches they utilize. The objective is to provide practical recommendations for enhancing technological foresight in manufacturing B2B companies and offer valuable insights into technology management, particularly from the perspective of market-oriented business management
Strategies for unique competitive pricing: Combining the decoy effect and de-contenting
Get PDFDue to rising costs and competitive pressure, successful price enforcements and margin im-provements are increasingly challenging for companies. Therefore, this paper is the first to research the decoy effect and de-contenting, two effects from the field of pricing, in combina-tion, to address these challenges. The primary aim of this work is to successfully combine the phenomena in the GSA-region with electronic services from VoD-providers and to derive prac-tical findings from this. The central questions are: Can the decoy effect be proven in the GSA-region? What is the interplay between the decoy effect and de-contenting in relation to strate-gic pricing? What practical findings can be derived from this? The research is conducted quantitatively in the form of a fully structured online survey using a convenience sample. The design of the stimuli is based on the offer of the VoD-provider Netflix and partly on the study by Huber et al. (1982). A total of 385 questionnaire responses are considered for the statistical analysis. The result shows that the decoy effect can successfully be demonstrated in the GSA-region. Despite the demonstrated price sensitivity of respondents, it is possible to in-crease the choice frequency of the more expensive option by up to 23% by combining the phenomena. At the same time, the selection rate of the competition is reduced. Simulations combining the research data with real company metrics also reveal a potential increase in sales and profits of 3-8%. These results show that the combined application of the effects is recommended to simultaneously enable cost reductions and profit increases. In summary, this study provides the first insights into the combination of the decoy effect and de-contenting and provides practical application examples as well as approaches for further research
Modellierung von reversiblen Luft-Luft- und Luft-Wasser-Wärmepumpensystemen anhand von Herstellerdaten in Simulationssoftwaren
Get PDFIn der Strategie zur Energiebereitstellung des Gebäudesektors wird zukünftig auf den Einsatz von Wärmepumpen gesetzt, denn sie stellen eine effiziente Möglichkeit dar, Energie in Form von Wärme bereitzustellen. Zusätzlich können sie mit einem Strommix aus erneuerbaren Energien sehr nachhaltig betrieben werden. Mit steigenden Installationszahlen wächst zudem das Spektrum der Anwendungsfälle. So können Wärmepumpen nicht nur zur Warmwasseraufbereitung von Wohngebäuden genutzt werden, sondern finden vermehrt auch Anwendung z.B. in Raumlufttechnischen Anlagen von Bürogebäuden. Aufgrund der steigenden Komplexität und höherer Investitionskosten ist es von Vorteil, das Anlagenverhalten im Vorfeld mittels einer Gebäudesimulation beurteilen zu können. Hierzu können Wärmepumpen mit Hilfe verschiedener Kennzahlen anhand von Herstellerdaten in einem Simulationsprogramm modelliert werden. Die vorliegende Arbeit untersucht hierbei verschiedene Ansätze zur Modellierung zweier Luft-Luft- und einer Luft-Wasser-Wärmepumpe und vergleicht dabei die Ergebnisse der jeweiligen Leistungskoeffizienten. Um die Charakteristik einer reversiblen Wärmepumpe abbilden zu können, wird der Modellierungsansatz unter Verwendung eines Heiz- und Kühlmodells untersucht. Zunächst werden die integrierte reversible Luft-Luft-Wärmepumpe mit Bitzer Kompressor vom Typ 4FE-5.F1Y und die reversible Luft-Wasser-Wärmepumpe vom Typ Mozart 8AC-RW50 untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die Modellierungen stark von den Herstellerdaten abweichen. Für die Luft-Luft-Wärmepumpe von Bitzer liegt die relative Abweichung des COP im Heizfall bei 17,73 % bis 52,04 % und im Kühlfall bei einem EER von 14,06 % bis 27,45 %. Für die Luft-Wasser-Wärmepumpe werden Ergebnisse des COP im Heizfall von 19,79 % und 25,06 % erzielt. Der Kühlfall kann dabei für diese Wärmepumpe aufgrund mangelnder Herstellerdaten nicht modelliert werden. Um die hohen Abweichungen validieren zu können, wird eine zweite Luft-Luft-Wärmepumpe von Clivet vom Typ Zephir CPAN-XHE3 herangezogen und ebenfalls modelliert. Diese Wärmepumpe wurde bereits in einer weiteren Studie von Priarone et al. untersucht, wobei in der Modellierung mittels EnergyPlus eine Abweichung des COP von 0,26 % und beim EER von 1,6 % erzielt werden konnte. In den Modellierungen dieser Arbeit werden ebenfalls Ergebnisse mit hohen Abweichungen erzielt. So liegt die relative Abweichung des COP bei 20,85 % und die des EER bei 30,44 %. Die Arbeit zeigt auf, dass sich die Modellierung von reversiblen Luft-Luft-Wärmepumpen unter den an-genommenen Rahmenbedingungen nur schlecht abbilden lässt. Die hier aufgeführte Methode ist daher für die praktische Anwendung eher ungeeignet
Sportsponsoring als Employer-Branding-Tool
Get PDFDie vorliegende Masterarbeit untersucht die Auswirkungen von Sportsponsoring auf die externe Arbeitgeber:innenattraktivität von Unternehmen, wobei der regionale Kontext von Vorarlberg und die spezifischen Akteur:innen SCR Altach und Gebrüder Weiss im Fokus stehen. In einer Zeit des akuten Fachkräftemangels ist es für Unternehmen essenziell, kreative Maßnahmen zu ergreifen, um im Wettbewerb um qualifizierte Mitarbeiter:innen erfolgreich zu sein. Ein vielversprechender Ansatz ist die Nutzung von Sportsponsoring als Instrument des Employer Brandings. Die Forschungslücke liegt in der bislang unzureichend erforschten externen Perspektive des Employer Brandings im Zusammenhang mit Sportsponsoring. Ziel dieser Arbeit ist es, die Wirkung von Sportsponsoring auf die Wahrnehmung potenzieller Mitarbeiter:innen systematisch zu untersuchen und damit einen Beitrag zur Schließung dieser Lücke zu leisten. Methodisch wurde ein quantitativer Forschungsansatz gewählt, um objektive und verallgemeinerbare Ergebnisse zu erzielen. Die Untersuchung basiert auf einer Fallstudie, die das Sportsponsoring von Gebrüder Weiss beim SCR Altach analysiert. Ein sorgfältig entwickelter Fragebogen diente zur Datenerfassung. Die Ergebnisse zeigen, dass Sportsponsoring nicht nur zur Bindung aktueller Mitarbeiter:innen beiträgt, sondern auch eine attraktive Arbeitgeber:innenmarke aufbauen kann, die im „War for Talents“ einen entscheidenden Vorteil bietet. Für den Erfolg von Sponsoringkampagnen im externen Employer Branding ist es wesentlich, Sponsoring-Objekte auszuwählen, deren Zielgruppe mit der eigenen Zielgruppe übereinstimmt, und das Sponsoring mit emotionalen Inhalten anzureichern.
Die Ergebnisse betonen die Bedeutung der externen Perspektive im Employer Branding, um den Herausforderungen des Arbeitsmarktes und der Wirtschaftswelt gerecht zu werden und qualifizierte Talente zu gewinnen und zu binden
Die Erzwingbarkeit von Sozialplänen bei Betriebs(teil)-stilllegungen
Get PDFDie Erzwingbarkeit von Sozialplänen bei Betriebs(teil)-stilllegungen ist ein bedeutendes The-ma in der modernen Arbeitswelt, da solche betrieblichen Veränderungen oft erhebliche wirt-schaftliche und soziale Auswirkungen auf die betroffenen Arbeitnehmer*innen haben. Diese Masterarbeit untersucht die Bedingungen, Realisierbarkeit und Kontroversen rund um die Er-zwingbarkeit von Sozialplänen in Österreich. Ziel der Arbeit ist es, die rechtlichen Rahmenbe-dingungen und praktischen Herausforderungen bei der Verhandlung und Durchsetzung von Sozialplänen zu analysieren. Durch eine umfassende Literaturrecherche werden die wichtigs-ten theoretischen Ansätze und bisherigen Forschungsergebnisse dargestellt. Ergänzend dazu werden Expert*innen-Interviews mit Fachleuten aus der Arbeitsrechtsprechung und betriebli-chen Praxis durchgeführt, um praxisnahe Einblicke zu gewinnen. Die Ergebnisse zeigen, dass die rechtlichen Voraussetzungen und die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit des Unternehmens entscheidende Faktoren für die erfolgreiche Umsetzung von Sozialplänen sind. Zudem wird deutlich, dass die Zusammenarbeit zwischen Betriebsräten, Gewerkschaften und Unterneh-mensleitungen maßgeblich den Verhandlungsprozess beeinflusst. Die Arbeit liefert sowohl theoretische als auch praktische Erkenntnisse, die zur Verbesserung der Verhandlungs- und Durchsetzungsprozesse von Sozialplänen beitragen sollen
Success rate of evolution strategies on the multimodal Griewank function
Get PDFThe Griewank function is one of the widely used multimodal benchmark functions. The function is known for its counter intuitive behavior of getting simpler to be optimized with increasing dimension, although the number of local minima increases with the problem dimension. A frozen noise model is introduced that is able to partially explain the empirically observed behaviors. The influence of the different Evolution Strategies and their parameters on the success rate are analyzed. Empirical investigations are used to show the limitations of this model. These investigations reveal some unexpected behaviors regarding the influence of the population size on the success rate of the Evolution Strategies that cannot be explained by the current theory
Informationsextraktion mit generativen, vortrainierten Transformern zur automatisierten Verarbeitung von betriebswirtschaftlichen Dokumenten am Beispiel SAP ERP
Get PDFIntegration von GPTs in das Dokumentenmanagement von SAP ERP-Systemen: Ein Vergleich der Informationsextraktion mit regulären Ausdrücken und GPTs am Beispiel von Rechnungsdokumenten. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Anbindung von generativen, vortrainierten Transformern an die Dokumentenanalyse proOCR. Dies ist ein Produkt der valantic Business, Technology & Transformation GmbH und dient der automatisierten Verarbeitung von betriebswirt-schaftlichen Dokumenten. Die bestehende Version von proOCR verwendet reguläre Ausdrücke, um diverse Attribute aus den Rechnungsdokumenten zu entnehmen. Dieser Schritt wird durch GPT ersetzt, das durch die in dem Prompt übertragenen Anforderungen Informationen aus den Dokumenten extrahiert und strukturiert. Zunächst wird der Stand der Technik erläutert, der die Themen OCR, generative KI-Modelle sowie die Verknüpfung beider Ansätze umfasst. Danach folgen die technischen Grundlagen, zu denen die Umgebung von SAP ERP, die betriebswirtschaftlichen Aspekte sowie die Programmiersprache ABAP/4 gehören. Im Anschluss wird die Methodik vorgestellt, die sowohl reguläre Ausdrücke als auch GPTs und das Produkt proOCR umfasst. Anschließend wird die Anbindung von GPT über ein Gateway sowie der Aufbau des Prompts detailliert beschrieben. Zum Schluss erfolgt ein Vergleich zwischen GPT und regulären Aus-drücken, wobei 100 verschiedene, zufällig ausgewählte Rechnungsdokumente analysiert werden. In diesem Vergleich werden jeweils verschiedene Attribute extrahiert, um die Leistungsfähigkeit der beiden Methoden zu evaluieren
Large-scale machine unlearning in transformer-based pre-trained language models
Get PDFIn the past few years, Machine Learning (ML) models such as GPT-4, utilized by the prominent chatbot ChatGPT, have faced data breaches, raising concerns about data privacy and awareness about the "right to be forgotten." Consequently, the concept of “Machine Unlearning” (MU) - the intentional and efficient removal of specific data from already trained ML models - has received increasing attention. This thesis provides a comprehensive review of the current state of MU, summarizing existing literature introducing its fundamental principles while also discussing remaining challenges. Specifically, the scarcity of research for MU in Natural Language Processing (NLP) and scalability problems of many MU frameworks are a special focus of this work. These problems become apparent for models trained on large datasets like Transformer-based Pre-Trained Language Models that rapidly grew in size over the past few years, demanding more efficient and scalable solutions. To address this, this work proposes adaptations to two newer MU techniques, KGA and SCRUB, with the aim of improving their efficiency and scalability when handling large amounts of data. The validation of the adapted KGA and SCRUB techniques was conducted using the MaskLM task, focusing on reducing the influence of a specific token, "Berlin", without significantly impacting the original model’s performance. The results show that while the adapted KGA successfully reduces the token’s influence, it takes over a day to unlearn, which is impractically slow. The adapted SCRUB, with a similar setup, is five times faster, but still insufficient for practical use. Additionally, it suffers from significant performance deterioration, making it unsuitable for this use case. This work serves as a foundation for future research aimed at further reducing the unlearning time on large datasets while preventing performance deterioration
