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Entlastungsaufenthalte im Kinderhospiz: eine Studie zur Inanspruchnahme von Entlastungspflege für Familien mit schwerkranken Kindern im Kinderhospiz Bärenherz Leipzig
No full textDas Forschungsprojekt „Entlastungsaufenthalte im Kinderhospiz: Eine Studie zur
Inanspruchnahme von Entlastungspflege für Familien mit schwerkranken Kindern im
Kinderhospiz Bärenherz Leipzig“ untersucht die Gründe und Motivationen, sowie Hürden und
Hemmungen von Eltern lebensverkürzt erkrankter Kinder, Entlastungsaufenthalte in einem
Kinderhospiz in Anspruch zu nehmen. Befragt wurde die jeweilige Hauptbetreuungsperson des
Kindes von Familien, die an das Kinderhospiz Leipzig angegliedert sind. Die Belastungen der
Familie sowie Faktoren der Inanspruchnahme und Wirkungsweisen von Entlastungspflege
wurden mit Hilfe eines Online-Fragebogens in quantitativer Form erfasst und anschließend
deskriptiv ausgewertet.
Die Studie enthält vielfältige Ergebnisse zur Lebenssituation der betroffenen Eltern, zur
Inanspruchnahme und zum Informationszugang von Entlastungsangeboten, zum Verhalten des
sozialen Umfelds sowie zur gesellschaftlichen Wahrnehmung eines Kinderhospizes.:Inhaltsverzeichnis
Kurzbeschreibung iv
Einleitung 1
2 Theoretische Einführung und Rahmenbedingungen 7
2.1 Lebensbedrohliche und lebenslimitierende Erkrankung 7
2.2 Pädiatrische Palliativversorgung 8
3 Forschungsfrage und Zielsetzung 22
4 Herausforderungen von Familien mit lebensverkürzt erkrankten Kindern 25
4.1 Psychosozial 25
4.2 Personell 26
4.3 Finanziell 27
5 Wissensbestand 29
5.1 Bedarfe von Familien mit lebensverkürzt erkrankten/beeinträchtigten Kindern 29
5.2 Inanspruchnahme stationärer Kinderhospize 32
5.3 Assoziationen Kinderhospiz 37
6 Arbeitshypothesen 42
7 Methodisches Vorgehen 46
7.1 Forschungsdesign und empirische Erhebung 46
7.2 Datenauswertung 51
8 Hypothesenprüfung 54
8.1 Hypothese 1 – Überlastung=Überforderung? 54
8.2 Hypothese 2 – keine Zeit neben der Pflege? 63
8.3 Hypothese 3 – Das Kinderhospiz, ein Ort zum Sterben? 66
8.4 Hypothese 4 - Informationspolitik 71
9 Weiterführende Erkenntnisse 74
9.1 Weiterführende Gründe der Inanspruchnahme 74
9.2 Missverständliche Ergebnisse und unklare Korrelationen 74
9.3 Einordnung der Ergebnisse in den aktuellen Diskurs 76
9.4 Kritische Bemerkungen und alternative Pflegemöglichkeiten 77
9.5 Bedeutung der Ergebnisse für Aufklärung und Vernetzung 79
9.6 Bedeutung der Ergebnisse für die Soziale Arbeit 80
9.7 Fehleranalyse 80
9.8 Zusammenfassung 82
10 Fazit 83
11 Abkürzungsverzeichnis 87
12 Literaturverzeichnis 88
13 Anhänge 98
14 Eidesstattliche Erklärung 11
Möglichkeiten und Chancen durch die Einführung von Lean Construction
No full textDer erste Teil der Arbeit setzt sich kritisch mit Erkenntnissen aus der Literatur
zum Thema Lean Construction auseinander und trägt diese zusammen. Dabei
sollen nicht konkrete Methodiken und Arbeitsweisen im Fokus stehen, sondern
dessen Auswirkungen und angestrebten Ziele.
Im nächsten Teil der Arbeit geht es um die Interviews, wie diese umgesetzt wur-
den und welchen Methodiken aus den Sozialwissenschaften eingesetzt wurden,
um eine möglichst saubere Sammlung von Daten zu gewährleisten.
Anschließend erfolgt eine Einordnung der Erkenntnisse aus den Experteninter-
views. Als Ergebnis soll eine praxisnahe Aufarbeitung von den Möglichkeiten
und Chancen durch die Einführung von Lean Construction entstehen. Der letzte
Teil bietet somit eine an die Stakeholder eines Lean Construction Projektes ge-
richtete Handlungsempfehlung, welche fehleranfälligen Bereichen innerhalb der
Projekte entgegenwirken soll.:Abbildungsverzeichnis V
Abkürzungsverzeichnis VI
Gender-Disclaimer VII
1 Einleitung 1
1.1 Ausgangssituation & Themendarstellung 1
1.2 Relevanz des Themas & Motivation 1
1.3 Problembeschreibung & thematische Abgrenzung 2
1.4 Zielsetzung & Methode 3
1.5 Aufbau der Arbeit 3
2 Theoretische Grundlagen 4
2.1 Grundsätze von Lean Construction 4
2.2 Methodiken von Lean Construction 8
2.3 Mehrwert von Lean Construction 12
3 Methodische Vorgehensweise 15
3.1 Grundsätze des wissenschaftlichen Arbeitens 15
3.2 Vorbereitungsphase 17
3.3 Durchführung 20
4 Auswertung und Einordnung der Experteninterviews 23
4.1 Definition von Lean Construction 23
4.2 Ausgangssituation 23
4.3 Kosten- und Zeitverbesserungen 24
4.4 Qualitätsverbesserung und -sicherung 29
4.5 Flexibilität und Standardisierung 32
4.6 Mitarbeitermotivation und Stakeholderzufriedenheit 36
4.7 Umsetzung von Lean Construction 40
5 Fazit 40
5.1 Zusammenfassung 40
5.2 Ausblick 42
Literaturverzeichnis V
Anhangsverzeichnis I
Visualisierungsmöglichkeiten für eine Bühnenbeleuchtung in immersiver Umgebung
No full textDiese Arbeit befasst sich mit der Erstellung eines Workflows zur immersiven Visuali-sierung einer Bühnenbeleuchtung in Virtual Reality (VR). Außerdem wird hinterfragt, inwieweit VR-Umgebungen zur Vermittlung subjektiver Lichterfahrungen eher in der Lage sind als konventionelle Visualisierungsansätze. Dazu erfolgt zunächst ein theo-retischer Einblick in die Bereiche Licht und Lichtwirkung, Beleuchtung in Veranstal-tungsstätten, Immersion und eine Übersicht zu gängigen Visualisierungstechniken von Bühnenbeleuchtungen (Kapitel 2).
Anschließend folgt anhand spezifischer Anforderungen der Entwurf eines Beleuch-tungskonzepts für den Veranstaltungsort „Conne Island“ sowie dessen Bewertung und Visualisierung mittels CAD-Programms Vectorworks (CAD = Computer Aided De-sign). Eine kritische Erörterung von Grenzen derartiger Visualisierungsmethoden weist dann den Weg einer immersiven Exploration des Lichtdesigns (Kapitel 4).
Hierbei wird der herkömmliche Prozess der Lichtkonzepterstellung aufgegriffen, um die immersive VR-Visualisierung erweitert und eine ausführbare Anwendung in der Entwicklungsumgebung der Game Engine „Unreal Engine“ entwickelt. Der Funktion-sumfang dieser Anwendung erstreckt sich von der Echtzeitvisualisierung einer Büh-nenbeleuchtung über die Steuerungsmöglichkeit der Scheinwerfer mittels Lichtpult bis hin zur Erlebbarkeit des Lichtdesigns in Virtual Reality (Kapitel 5).
Anhand der entwickelten VR-Anwendung wird der Schritt einer immersiven Visuali-sierung von Bühnenbeleuchtungen anschließend hinsichtlich ihrer Möglichkeiten und Grenzen getestet und diskutiert (Kapitel 6, 7).
Das Ergebnis dieser Arbeit repräsentiert eine innovative VR-Visualisierung einer Büh-nenbeleuchtung sowie ein passgenaues Beleuchtungskonzept für die Versammlungs-stätte Conne Island. Die VR-Visualisierung ist in der Lage, die subjektive Lichtwirkung auf die Rezipienten zu verstärken und Wirkungszusammenhänge zwischen virtuellem Veranstaltungsort und Lichtdesign besser nachvollziehen zu können.:II Abbildungsverzeichnis 5
III Abkürzungen 7
1 Einleitung 8
1.1 Zielsetzung und Fragestellung 8
1.2 Grenzen der Untersuchung 9
2 Theoretischer Hintergrund 10
2.1 Licht und Lichtwirkung 10
2.2 Bühnenbeleuchtung 15
2.3 Beleuchtungskonzepte 19
2.4 Visualisierungstechnik 20
2.5 Immersive Umgebungen 23
3 Methodisches Vorgehen 26
4 Ausarbeitung eines Beleuchtungskonzepts 28
4.1 Ansprüche an die Neukonzeption 28
4.2 Analyse des Veranstaltungsorts 30
4.3 Implementierung des Konzepts 32
4.4 Bewertung des Beleuchtungskonzepts 35
4.5 Konventionelle Visualisierungsgrenzen und immersive Ansätze 41
5 Entwicklung einer VR-Visualisierung 45
5.1 Werkzeugauswahl 45
5.1.1 Software 46
5.1.2 Hardware 48
5.2. Migration in 3D-Engine 50
5.3 DMX Fixtures 54
5.4 Echtzeit-Steuerung und Simulationen 57
5.5 VR-Technologie 64
5.6 Konfiguration und Kompilierung 67
6 Ergebnisse der immersiven Exploration 76
6.1 Anwendungsvalidierung 76
6.2 Prüfprotokoll 78
7 Diskussion 80
7.1 Möglichkeiten und Grenzen der VR-Implementierung 80
7.2 Entwicklungspotential 83
7.3 Einordnung in den Kontext der Veranstaltungstechnik 86
8 Fazit 89
IV Anhang 91
V Literaturverzeichnis 10
Analysis of Security Findings and Reduction of False Positives through Large Language Models
No full textThis thesis investigates the integration of State-of-the-Art (SOTA) Large Language Models
(LLMs) into the process of reassessing security findings generated by Static Application
Security Testing (SAST) tools. The primary objective is to determine whether LLMs are
able to detect false positives (FPs) while maintaining a high true positive (TP) rate, thereby
enhancing the efficiency and effectiveness of security assessments.
Four consecutive experiments were conducted, each addressing specific research questions.
The initial experiment, using a dataset of security findings extracted from the OWASP Bench-
mark, identified the optimal combination of context items provided by the SAST tool Spot-
Bugs, which, when used with GPT-3.5 Turbo, reduced FPs while minimizing the loss of
TPs. The second experiment, conducted on the same dataset, demonstrated that advanced
prompting techniques, particularly few-shot Chain-of-Thought (CoT) prompting combined
with Self-Consistency (SC), further improved the reassessment process. The third experiment
compared both proprietary and open-source LLMs on an OWASP Benchmark dataset about
one-fourth the size of the previously used dataset. GPT-4o achieved the highest performance,
detecting 80 out of 128 FPs without missing any TPs, resulting in a perfect TPR of 100% and
a decrease in FPR by 41.27 percentage points. Meanwhile, Llama 3.1 70B detected 112 out
of the 128 FPs but missed 10 TPs, resulting in a TPR of 94.94% and a reduction in FPR by
56.62 percentage points. To validate these findings in a real-world context, the approach was
applied to a dataset generated from the open-source project Mnestix using multiple SAST
tools. GPT-4o again emerged as the top performer, detecting 26 out of 68 FPs while only
missing one TP, resulting in a TPR decreased by 2.22 percentage points but simultaneously
an FPR decreased 37.57 percentage points.:Table of Contents IV
List of Figures VI
List of Tables VIII
List of Source Codes IX
List of Abbreviations XI
1. Motivation 1
2. Background 3
3. Related Work 17
4. Concept 31
5. Preparing a Security Findings Dataset 39
6. Implementing a Workflow 51
7. Identifying Context Items 67
8. Comparing Prompting Techniques 85
9. Comparing Large Language Models 101
10.Evaluating Developed Approach 127
11.Discussion 141
12.Conclusion 145
A. Appendix: Figures 147
A.1. Repository Directory Tree 148
A.2. Precision-Recall Curve of Compared Large Language Models 149
A.3. Performance Metrics Self-Consistency on Mnestix Dataset 150
B. Appendix: Tables 151
B.1. Design Science Research Concept 151
C. Appendix: Code 153
C.1. Pydantic Base Config Documentation 153
C.2. Pydantic LLM Client Config Documentation 155
C.3. LLM BaseClient Class 157
C.4. Test Cases Removed From Dataset 15
Charging strategies for AGVs using supervised learning
No full textThis study introduces a method to optimize charging strategies for Automated Guided Vehicles in warehouses and logistics centers, aiming to enhance efficiency and reduce downtime. Using Tecnomatix Plant Simulation, a model with two vehicles and two charging stations was created to simulate realistic delivery scenarios, generating data on order duration, energy consumption, and vehicle charging times. This data was optimized with CPLEX to determine the best order sequences and loading schedules.
The key challenge addressed is optimizing Automated Guided Vehicle charging strategies to maximize operational readiness and energy efficiency. A supervised learning approach was used, where a neural network predicts if an Automated Guided Vehicle should charge based on its State of Charge and current order backlog. The model was developed in Python, using an 80-20 split for training and testing. The study demonstrates the effectiveness of machine learning in improving Automated Guided Vehicle fleet management, providing a data-driven solution for real-time decision-making
Perception of biases in machine learning in production research: a structured literature review dissecting bias categories
No full textFactories are evolving into Cyber-Physical Production Systems, producing vast data volumes that can be leveraged using computational power. However, an easy and sorrowless integration of machine learning (ML) can lead to too simplistic or false pattern extraction, i.e. biased ML applications. Especially when trained on big data this poses a significant risk when deploying ML. Research has shown that there are sources for undesired biases among the whole ML life cycle and feedback loop between human, data and the ML model. Methods to detect, mitigate and prevent those undesired biases in order to achieve ''fair'' ML solutions have been developed and established in tool boxes in the past years.
In this article, we utilize a structured literature review to address the underappreciated biases in ML for production application and highlight the ambiguity of the term bias.
It emphasizes the necessity for research on ML biases in production and shows off the most relevant blind spots so far. Filling those blind spots with research and guidelines to incorporate bias screening, treatment and risk assessment in the ML life cycle of industrial applications promises to enhance their robustness, resilience and trustworthiness
Untersuchung der Anwendbarkeit des Greenhouse Gas Protocol auf Hochschulen am Beispiel der Fakultät Wirtschaftswissenschaft und Wirtschaftsingenieurwesen der HTWK Leipzig
No full textDie Arbeit handelt vom Greenhouse Gas Protocol und der Anwendung auf Hochschulen. Die Untersuchung zeigt, dass das Greenhouse Gas Protocol sehr universell verfasst wurde und sich somit auch auf Hochschulen anwenden lässt. Speziell für den Hochschulkontext werden keine Leitfäden gegeben. Des Weiteren hat sich herausgestellt, dass Energieverbrauch und Pendelverkehr der Studierenden den Großteil der Emissionen ausmachen. Im Fallbeispiel der HTWK Leipzig konnten Emissionen von rund 263 tCO2e im Jahr 2022 identifiziert werden. Die untersuchten Jahre 2020 bis 2022 unterlagen allerdings der Pandemie, weshalb die reellen Emissionen deutlich höher sein könnten.:Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Formelverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
2 Theoretische Grundlagen der Treibhausgasbilanzierung
2.1 Carbon Footprint
2.2.1 Product Carbon Footprint
2.2.2 Corporate Carbon Footprint
2.2 Nutzen und Relevanz
3 Greenhouse Gas Protocol
3.1 Grundsätze
3.2 Grenzen der Bilanzierung
3.3 Die drei Scopes
3.4 Berechnung der Treibhausgasemissionen
3.4.1 Treibhauspotential und Emissionsfaktor
3.4.2 Formeln zur Berechnung
4. Die Anwendbarkeit des GHG Protocol auf Hochschulen
4.1 Nachhaltigkeit an Hochschulen
4.2 Praktikabilität
4.3 Anwendungsfälle
5. CO₂-Bilanz der Fakultät Wirtschaftswissenschaft & Wirtschaftsingenieurwesen
5.1 Die Fakultät Wirtschaftswissenschaft & Wirtschaftsingenieurwesen.
5.2 Methoden
5.2.1Systemgrenzen
5.2.2 Organisationsbedingte Grenzen
5.2.3 Geschäftsbedingte Grenzen
5.2.4 Datenerhebung und Berechnung
5.3 Identifizierung der Treibhausgasemissionsquellen
5.3.1 Gebäude
5.3.2 Mobilität
5.3.3 Papier
5.4 CO₂-Bilanz
5.5 Schlussfolgerungen
6 Zusammenfassung
Anhang
Literaturverzeichnis
Eidesstattliche Erklärun
Recheneffiziente Implementierung einer approximierten modellprädiktiven Regelung auf einem Industrie-PC
No full textDie modellprädiktive Regelung (MPC) hat sich in vielen industriellen Anwendungen bewährt. Ein
Nachteil ist jedoch der hohe Rechenaufwand, bedingt durch die erforderliche Lösung eines Optimierungsproblems
in jedem Abtastschritt. In diesem Beitrag wird die entworfene MPC daher durch ein
neuronales Netz approximiert. Als neuronales Netz wird ein Multi-Layer-Perceptron (MLP) verwendet.
Mit dem trainierten MLP sind nur noch Matrix-Vektor-Multiplikationen erforderlich, die effizient
berechnet werden können. Das trainierte MLP wird in C++ Code übersetzt und durch einen Industrie-
PC ausgeführt. Am akademischen Beispiel einer Wippenwinkel-Regelung wird die Funktionsfähigkeit
und der geringere Rechenbedarf demonstriert
Industrieroboter zur Messung optischer Systeme
No full textDieser Artikel beschreibt den Einsatz von Industrierobotern zur automatischen Durchführung von
Messung für optische Systeme. Das Messsystem besteht neben einem Industrieroboter, ein oder mehreren
Sensoren, Stromversorgungen inkl. Energieketten und einem Industrie-PC, aus einer komplexen
Software mit umfangreicher Funktionalität. Die Herausforderung besteht darin maximale Flexibilität
mit zuverlässigen und genauen Messungen in Einklang zu bringen. Bei einer Messung darf weder eine
Kollision auftreten, noch durch falsche Bewegungsabläufe das System zum Stillstand kommen
Industrie 5.0 Lernumgebung am Beispiel der Wildauer Smart Production
No full textDie Industrie 5.0 fordert neue Lernansätze und zeitgleich auch passende Lernumgebungen. Parallel
müssen diese neben den didaktischen Herausforderungen auch den Transfer- und Übertragungsgedanken
auf die industriellen Anwendungen gerecht werden. Durch die täglich steigende Anzahl vielfältiger
KI-Tools insbesondere textgenerierenden Tools, braucht es Systeme mit einem breiten Anwendungsbereich.
Im Rahmen des vorliegenden Beitrags geben die Autoren einen Einblick in die
Wildauer Smart Production, welche den transdisziplinären Gedanken von Lern- und Transferumgebungen
Rechnung trägt, Möglichkeiten der Gestaltung komplexer Produktionssysteme widerspiegelt,
die Integration menschzentrierter Ansätze ermöglicht und als Forschungsumgebung eingesetzt wird