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    Imprints im deutschsprachigen Buchmarkt: Erarbeitung von Handlungsempfehlungen für die marktwirksame Etablierung von Imprints

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    Auf dem deutschsprachigen Buchmarkt ist sehr häufig die Bildung von Imprints zu beobachten, welche für Verlage einige Vorteile erfüllen können. Die große Anzahl an Imprints wird jedoch oft von Buchhändlern aufgrund einer nicht vorhandenen Differenzierung von bereits bestehenden Programmen sowie einer fehlenden Orientierungsleistung kritisiert. Zudem wurden in den vergangenen Jahren einige von Verlagen gegründete Imprints eingestellt. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es zu beantworten, welche Eigenschaften Imprints besitzen sollten, um zu marketingstrategisch wirksamen Instrumenten etabliert zu werden. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Was sind die Erfolgsfaktoren marktwirksamer Imprints? Neben der Beschäftigung mit Imprints und ihrem Zusammenhang mit der Entstehung von Marken, ihrer Relevanz im Geschäftsmodell von Verlagen sowie einer Marktbeobachtung von Imprints im deutschsprachigen Buchmarkt im theoretischen Teil werden im empirischen Teil der Arbeit drei marktwirksame Imprints in ihrer Vorgehensweise in der Programmplanung, Produktgestaltung und Kommunikation untersucht. Sechs Experteninterviews mit Verlagsmitarbeitern, einer Buchhändlerin sowie einer Buchbloggerin stellen mit der Darstellung unterschiedlicher Sichtweisen auf Imprints einen Bezug zur Praxis her. Abschließend werden Handlungsempfehlungen dafür entwickelt, über welche Eigenschaften marktwirksame Imprints verfügen sollten.:1. Einführung 1.1 Problemstellung und Zielsetzung 1.2 Vorgehen 2. Aktuelle Herausforderungen für Verlage 3. Imprintbildung als Instrument des Verlagsmarketings 3.1 Begriffsbestimmung 3.2 Markenführung 3.2.1 Markenbegriff, Markenstrategien und Funktionen von Marken 3.2.2 Besonderheiten der Markenbildung in Verlagen 3.3 Die Relevanz von Imprints im Geschäftsmodell von Verlagen 3.3.1 Die Bedeutung von Imprints in der Mehrfachverwertung von Inhalten 3.3.2 Vorteile und Risiken bei der Etablierung von Imprints 3.3.3 Bedarfsträger von Imprints 3.4 Imprintstrukturen auf dem deutschsprachigen Buchmarkt 3.4.1 Allgemeine Marktbeobachtung 3.4.2 Beispiele eingestellter Imprints 4. Fallbeispiele marktwirksamer Imprints 4.1 Auswahl der Fallbeispiele und Untersuchungskriterien 4.2 MALIK 4.3 LYX 4.4 Knaur Balance 4.5 Zwischenfazit 5. Experteninterviews 5.1 Methodisches Vorgehen 5.2 Auswertung der Interviews 5.2.1 Funktionen von Imprints 5.2.2 Wahrnehmung von Imprints 5.2.3 Eigenschaften marktwirksamer Imprints 6. Handlungsempfehlungen 7. Reflexion der Ergebnisse und Fazit Bibliographie Anhang Eidesstattliche Versicherun

    Konzept zur No-Code Robotik basierend auf Augmented-Reality und 3D-Kamera

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    Das herkömmliche Anlernen von Robotern erfordert eine komplexe Programmierung von entsprechenden Experten. Seit den letzten Jahren werden immer mehr wissenschaftliche und kommerzielle Lösungen zur No-Code Robotik vorgeschlagen, um die Erstellung einer Roboteranwendung zu vereinfachen. Bei einer Pick&Place Anwendung werden industrielle Roboter dazu verwendet, Gegenstände an einem Ort anzuheben und an einem anderen Ort abzulegen. Zur automatischen Erfassung dieser Gegenstände stehen zunehmend zuverlässige 3D-Kamerasysteme zur Verfügung. In manchen Anwendungsfällen müssen jedoch die Ablageorte geändert oder die Zwischenpositionen entlang des Bewegungspfades angepasst werden. Mit Hilfe von Augmented Reality (AR) können über die intuitive Bedienung entsprechender AR-Geräte Ablagepositionen an das Roboterprogramm übergeben werden. Die Kombination eines 3D-Kamerasystems zur automatischen Erfassung der Gegenstände sowie die Eingabe der Ablagepositionen mit Hilfe eines AR-Gerätes zur Übergabe an ein generalisiertes Roboterprogramm wird im folgenden Beitrag vorgestellt und praktisch demonstriert

    Predictive Quality in Production

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    Aufgrund der steigenden Komplexität moderner Anlagen, bei gleichzeitiger Zunahme der Datenmenge, werden eine effiziente Produktionsplanung und -überwachung immer wichtiger. Das frühzeitige Erkennen von Qualitätsproblemen in Fertigungsprozessen spielt hierbei eine große Rolle. Während in der Vergangenheit Experten dazu in der Lage waren, wird diese Aufgabe künftig immer mehr durch intelligente Assistenzsysteme unterstützt werden. Methoden des maschinellen Lernens sind mittlerweile sehr gut in der Lage, Daten im Kontext einer Zeitreihe zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Die Komplexität des Datensatzes bestimmt dabei die Architektur der Wahl. Insbesondere die Korrelation vergangener Daten mit dem zu vorhersagenden Ereignis, kann hohe Ansprüche an das Modell stellen. Je nachdem, wie weit diese Korrelation in die Vergangenheit zurückreicht, kommen Architekturen in Frage, die über ein mehr oder weniger gutes „Gedächtnis“ verfügen. Im Forschungsprojekt pipeAI (Prediction of Industrial Processes through Explainable Artificial Intelligence) setzt sich ROBUR Automation gemeinsam mit der JMU Würzburg und SKZ - Das Kunststoffzentrum (SKZ) mit Fragen der prädiktiven Qualität auseinander. Ziel der hier vorgestellten Arbeit ist es, Qualität und Festigkeit der Verbindung zweier geschweißter Kunststoffteile korrekt vorherzusagen. Die Versuchsreihen wurden im Rahmen eines statistischen Versuchsplans am SKZ durchgeführt. Dabei wurde über mehrere Parameter variiert. ROBUR Automation entwickelte im Rahmen einer Bachelorarbeit Klassifikations- und Regressionsmodelle zu diesen Daten. Dabei steht die Frage im Vordergrund, welche Architekturen die besseren Ergebnisse liefern

    Modellprädiktive Regelung des Raumklimaverhaltens unter Nutzung von MATLAB und EnergyPlus

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    Bedingt durch die vermehrte Erfassung gebäudebezogener Daten und der steigenden Rechenleistung von Gebäudeautomatisierungssystemen u. v. m., gewinnen Modellprädiktive Regelungsansätze in diesem Zusammenhang in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung. Die Regelungen konzentrieren sich hierbei hauptsächlich auf die Raumtemperaturregelung unter Behaglichkeitsanforderungen. Der vorliegende Beitrag setzt sich mit dem simulationsgestützten Reglerentwurf unter Nutzung von MATLAB und EnergyPlus auseinander und schlägt eine Methode zur Raumtemperatur- und Raumluftfeuchtigkeitsregelung speziell unter dem Aspekt des präventiven Kulturgutschutzes vor. Das Gebäudesimulationsprogramm EnergyPlus kann innerhalb weniger Minuten eine große Datenbasis generieren. Die hier künstlich generierten Daten dienen als Grundlage für die Systemidentifikation des hygrothermischen Zustandsraummodells des Gebäudes. Bei der Systemidentifikation wird ein rein datengetriebener Ansatz („Black-Box-Ansatz“), aufgrund der vorhandenen Datenbasis, herangezogen. Danach findet eine Erläuterung der Modellprädiktiven Regelung sowie ein Vergleich des hier vorgestellten Regelungsansatzes mit herkömmlichen Regelstrategien der Raumklimaregelung unter energetischen aber auch Aspekten des präventiven Kulturgutschutzes statt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Modellprädiktive Regelungsansatz weniger Energie umsetzt und gleichzeitig die Anforderungen des präventiven Kulturgutschutzes einhält

    Entwicklung einer mobilen automatisierten Prozesserweiterung für einen Etikettierarbeitsplatz

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    Die Corona-Pandemie und der stetig steigende Fachkräftemangel zwingen viele Unternehmen zum Umdenken. Kollaborative Roboter finden immer mehr Einzug in kleine und mittelständische Unternehmen und übernehmen sich wiederholende, nicht ergonomische und monotone Arbeiten und heben das bestehende Personal in ganz neue Verantwortungsaufgaben. Die Automatisierung hält immer mehr Einzug und gewinnt branchenweit deutlich mehr an Bedeutung. In diesem Projekt, entstanden im Rahmen einer Bachelorarbeit [1], wird nach der Klärung der Grundlagen die Implementierung eines kollaborativen Roboters in einem Applizierprozess beschrieben und auf die Schritte von Aufbau bis hin zum funktionierenden, vollautomatischen Prozess eingegangen. Der Cobot wird anhand von mehreren Testszenarien auf seine Funktion hin evaluiert und auf Prozesstauglichkeit erprobt

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