Hochschule Konstanz University of Applied Sciences
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2319 research outputs found
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Bericht zum Freistellungssemester im Wintersemester 2024/25
No full textDieser Bericht dokumentiert die Ergebnisse des Freistellungssemesters von Prof. Dr. Johannes Schneider im Wintersemester 2024/25, das sich auf die (Weiter-)Entwicklung von Methoden zu Erstellung von Software-Architektur-Dokumentation konzentrierte. Der Fokus lag auf drei Aspekten: der Erstellung und Pflege von Dokumentationen, der inhaltlichen Gliederung sowie der Nutzung von Architektursichten. Im Rahmen des Projekts wurden bestehende Ansätze wie Documentation-as-Code und Diagrams-as-Code weiterentwickelt und praxisnah erprobt, insbesondere durch die Anwendung der ADF-Dokumentationsvorlage und PlantUML. Die Ergebnisse wurden in Open-Source-Repositories veröffentlicht und fließen in die Lehre ein. Zudem wurden erste Ansätze zur Nutzung von KI-Tools wie GitHub Copilot zur Unterstützung der Dokumentation untersucht
Die neue Rolle des Kunden im Service Management
No full textIm Service Management zeichnet sich ein grundlegender Paradigmenwechsel ab: Der Kunde wird zunehmend nicht mehr nur als Konsument, sondern als aktiver Mitgestalter von Dienstleistungen und Wertschöpfungsprozessen betrachtet. Dieser Ansatz, oft als „Kollege Kunde“ beschrieben, bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, die Servicequalität zu steigern, Kundenbeziehungen zu intensivieren und die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Insbesondere im Maschinen- und Anlagenbau – einer Branche, die von komplexen Produkten und personalisierten Dienstleistungen geprägt ist – eröffnet diese Entwicklung neue Perspektiven für die Gestaltung des Service Managements
Chancen und Hemmnisse einer Installation von Viti-PV am deutschen und schweizerischen Bodensee
No full textDer Klimawandel stellt den Weinbau vor große Herausforderungen, eröffnet aber mit Technologien wie der Viti-Photovoltaik auch neue Chancen, indem diese sowohl die Resilienz der Reben stärken als auch erneuerbaren Strom erzeugen kann. Eine Umfrage unter Winzern am deutschen und schweizerischen Bodensee zeigt ein grundsätzliches Interesse an Viti-PV, jedoch auch verbreitete Bedenken hinsichtlich Investitionskosten, rechtlicher Hürden und möglicher mikroklimatischer Auswirkungen
Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Generalplanung am Beispiel der Terminplanung
Full text linkDie Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Generalplanung, speziell am Beispiel der Terminplanung im Bauwesen. Ziel der Arbeit ist es, die Potenziale und Herausforderungen beim Einsatz von KI-gestützten Softwarelösungen in einem traditionell wenig digitalisierten Sektor zu analysieren.
Im theoretischen Teil werden die Grundlagen der KI sowie die Besonderheiten der Generalplanung im Bauwesen erläutert. Es wird aufgezeigt, wie sich Planungsprozesse durch die Integration von KI verändern können und welche Chancen, aber auch Risiken damit verbunden sind. Ein besonderer Fokus liegt auf der Terminplanung als zentralem Bestandteil der Projektsteuerung.
Die Arbeit folgt einer methodischen Vorgehensweise, die sich an der Double-Diamond-Methode orientiert: Nach einer umfassenden Literaturrecherche werden verschiedene Softwarelösungen und KI-Tools in der Praxis getestet. Ergänzt wird die Analyse durch Experteninterviews, um aktuelle Entwicklungen und branchenspezifische Anforderungen zu beleuchten.
Die Untersuchung zeigt, dass der erfolgreiche Einsatz von KI in der Terminplanung massgeblich von der Qualität und Standardisierung der zugrunde liegenden Daten abhängt. KI kann die Arbeit von Planenden sinnvoll unterstützen, ersetzt aber nicht die menschliche Expertise. Die Arbeit schliesst mit Empfehlungen zur weiteren Standardisierung und zur gezielten Nutzung von KI-gestützten Werkzeugen im Bauwesen
Nervenprobe
No full textSitzen Juristen mit am Tisch, wird aus der Verhandlung schnell ein Paragrafen-Marathon. Doch gute Verträge brauchen beides: Rechtliche Sorgfalt und einen wirtschaftlichen Fokus
Interpretable Neural Causal Models with TRAM-DAGs
No full textThe ultimate goal of most scientific studies is to understand the underlying causal mechanism between the involved variables. Structural causal models (SCMs) are widely used to represent such causal mechanisms. Given an SCM, causal queries on all three levels of Pearl’s causal hierarchy can be answered: L1 observational, L2 interventional, and L3 counterfactual. An essential aspect of modeling the SCM is to model the dependency of each variable on its causal parents. Traditionally this is done by parametric statistical models, such as linear or logistic regression models. This allows to handle all kinds of data types and fit interpretable models but bears the risk of introducing a bias due to the assumed rigid functional form. More recently neural causal models came up using neural networks (NNs) to model the causal relationships, allowing the estimation of nearly any underlying functional form without bias. However, current neural causal models are generally restricted to continuous variables and do not yield an interpretable form of the causal relationships. Transformation models range from simple statistical regressions to complex networks and can handle continuous, ordinal, and binary data. Here, we propose to use potentially deep TRAMs to model the functional relationships in SCMs allowing us to bridge the gap between interpretability and flexibility in causal modeling. We call this method TRAM-DAG and assume currently that the underlying directed acyclic graph (DAG) is known. For the fully observed case, we benchmark TRAM-DAGs against state-of-the-art statistical and NN-based causal models. We show that TRAM-DAGs are interpretable but also achieve equal or superior performance in queries ranging from L1 to L3 in the causal hierarchy. For the continuous case, TRAM-DAGs allow for counterfactual queries for three common causal structures, including unobserved confounding
Schadensanalyse für Medizinprodukte-Gutachten
No full textDie sachverständige Begutachtung von Medizinprodukten ist komplex, da Material- und Anwendungsfehler oft eng verknüpft sind. Ziel des Fachbeitrags ist es, die Rolle des öffentlich bestellten Sachverständigen im Spannungsfeld der Medizintechnik zu beschreiben, die Komplexität eines Sachverständigengutachtens darzulegen sowie die Bedeutung interdisziplinärer Zusammenarbeit mit der Materialwissenschaft zu untersuchen. Anhand konkreter Schadensfälle wird gezeigt, wie materialwissenschaftliche Analysen komplexe Ursachen wie Korrosion, Materialfehler oder Anwendungsfehler aufdecken. Erst die Kombination beider Fachgebiete ermöglicht fundierte und gerichtsfeste Gutachten
Efficient QP Solution in Nonlinear MPC for an Industrial Heating Process Described by a 2-D Partial Differential Equation
No full textThis paper presents an efficient approach for solving Optimal Control Problems of an industrial heating process for furniture production, called edge banding. The proposed algorithm solves the Quadratic Program that arises within a Sequential Quadratic Programming framework, where a Gauss-Newton approximation of the Hessian matrix is applied. The core of this approach is a tailored condensing method designed to exploit the unique structure of the system model, which results from discretizing the governing Partial Differential Equation using Lagrangian coordinates. We present an efficient implementation of the algorithm and provide numerical results, showing a substantial computational speedup by more than two orders of magnitude compared to an ad-hoc implementation using a state-of-the-art QP solver
Datengestütztes Skill-Management
No full textDer technologische Wandel gepaart mit der sich verändernden demografischen Verteilung rückt Personalentwicklung verstärkt in den Vordergrund. Damit Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, müssen sie sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden den sich wandelnden Anforderungen gerecht werden. Personalentwicklung als reine Durchführung von Trainingsmaßnahmen zu betrachten, greift zu kurz. Damit Personalentwicklung nachhaltig ist und einen Einfluss auf die strategischen Ziele des Unternehmens hat, muss sie zielgerichtet sein. Das erfordert jedoch eine systematische Grundlage, auf der die Planung der konkreten Maßnahmen stattfinden kann. In der Praxis ist es mit großem Aufwand verbunden diese Grundlage zu schaffen. Die Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz kann dabei helfen den Aufwand zu reduzieren und die Qualität zu erhöhen