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Konzeption und Realisierung einer Datenerfassungs- und Bewertungssoftware für Autoklaven zur Dampfdrucksterilisation von Dialysefiltern unter Verwendung von Microsoft .NET
Get PDFWeltweit gibt es etwa 1,5 Millionen Dialysepatienten. Die Gambro Dialysatoren GmbH entwickelt immer neue, bahnbrechende Dialyseprodukte, um zu gewährleisten, dass die Betroffenen die bestmögliche Dialysebehandlung erhalten. Um die Lebensqualität dieser
Menschen immer weiter verbessern zu können, arbeiten alle Mitarbeiter und Abteilung en mit Hochdruck gemeinsam daran, neben Neuentwicklungen aus der Forschung, auch die laufenden Prozesse und Produkte stets zu optimieren. Da es sich um medizinische Produkte handelt, ist eine Sterilisation dieser Gegenstände unerlässlich und von äußerster Wichtigkeit. Nur mit einem keimfreien Produkt ist, ist eine Behandlung dieser Krankheit überhaupt möglich. Gegenstand dieser Diplomarbeit ist es, den bisherigen Arbeitsalltag an den Autoklaven (Sterilisatoren) zu optimieren, die zur Sterilisation verwendet werden. Die bisherige Lösung bringt einige Probleme mit sich: Während des Sterilisationsprozesses entsteht eine Reihe von Temperaturen und Drücke zu bestimmten Zeitpunkten, die auf einem Sterilisationsprotokoll dokumentiert werden. Das Sterilisationsprotokoll wurde bisher direkt über eine RS232-Schnittstelle zur Laufzeit an einen Drucker gesendet. Papierstau oder leere Tinte während des Sterilisationslaufs machen das Drucken des
Sterilisationsprotokolls unmöglich. Zwar ist das erneute Drucken nach Beendigung des Prozesses möglich, dennoch ist diese Lösung unbefriedigend. Die Unmengen an verbrauchtem Papier stellen einen hohen Kostenfaktor und Archivierungsaufwand dar. Deshalb soll diese Druckerlösung nun durch ein geeignetes Softwaresystem ersetzt
werden.
Ziel des neuen Systems ist es dabei in erster Linie, das Sterilisationsprotokoll in jedem Fall zu erhalten und als PDF-Dokument zu digitalisieren. Problemstellungen, die mit jenen der bisherigen Lösung vergleichbar sind, müssen dabei vermieden werden. Es
sollen alle zur Sterilisation relevanten Daten gespeichert und der Arbeitsalltag entschieden erleichtert und optimiert werden
A general approach to Bayesian portfolio optimization
No full textWe develop a general approach to portfolio optimization taking account of estimation risk and stylized facts of empirical finance. This is done within a Bayesian framework. The approximation of the posterior distribution of the unknown model parameters is based on a parallel tempering algorithm. The portfolio optimization is done using the first two moments of the predictive discrete asset return distribution. For illustration purposes we apply our method to empirical stock market data where daily asset log-returns are assumed to follow an orthogonal MGARCH process with t-distributed perturbations. Our results are compared with other portfolios suggested by popular optimization strategies