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Gesamtkatalog

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Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen

Juan Ignacio Berardi

Estudio comparativo de fuentes para la producción de biodiésel en la Argentina: soja vs. microalgas

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,7, Hochschule Fresenius; Köln, Veranstaltung: Forschungsmethoden und -Werkzeuge, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Hausarbeit  untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmenskontext durch eine vergleichende Analyse zweier Studien. Die erste Studie, durchgeführt vom Fraunhofer IAO in Zusammenarbeit mit örtlichen Unternehmen, erforscht mittels qualitativer und quantitativer Methoden die Anwendungsweisen, Herausforderungen und Potenziale der KI in deutschen Unternehmen. Die zweite Studie, in Auftrag gegeben vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, betrachtet mittels einer Sonderauswertung der Deutschen Innovationserhebung 2019 und einer darauffolgenden Zusatzbefragung den aktuellen Stand, die Verfahren und die wirtschaftliche Bedeutung der KI in deutschen Unternehmen. Die Analyse dieser Studien zielt darauf ab, eine fundierte Perspektive auf die Integration und Wirkung von KI in der deutschen Wirtschaft zu liefern.

Künstliche Intelligenz im Unternehmenskontext. Vergleichende Analyse zweier Studien

Constantin Sinowski

Wie können große Datensätze aus mehreren Quellen kosteneffektiv zusammengeführt werden?

Optimierung von KNIME Workflows für Big Data Analytics

Abschlussarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 2, IHK für München und Oberbayern, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit befasst sich mit der Frage, ob ein durch Störungen behaftetes Investitionsgut durch eine Ersatzinvestition ersetzt werden soll. 

Angefangen von der Beschreibung der IST- und SOLL-Zustände beleuchtet die Ausfertigung sowohl die technischen, als auch die betriebswirtschaftlichen Aspekte im industriellen Kontext. Neben diesen sorgen Risiko- und Nutzwertanalysen für die Einhaltung der betrieblichen Standards und Anforderungen. 

Nach Kenntnis aller relevanten Parameter bietet die Arbeit eine klare Sicht auf alle entscheidungsrelevanten Faktoren und beantwortet somit die Frage nach der Notwendigkeit einer Ersatzinvestition.

Georg Dimpflmaier

Projektarbeit Geprüfter Technischer Betriebswirt IHK

Technisch-betriebswirtschaftliche Entscheidungsgrundlage für eine Ersatzinvestition in ein CNC-Bearbeitungszentrum

Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,7, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart (Wirtschaftsingenieurwesen), Veranstaltung: Systemanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Menschheit bedient sich seit jeher an den unterschiedlichsten Werkzeugen zur Antwortfindung. Es werden Versuche durchgeführt, um nach mehrmaligen Misserfolgen, eine passende Lösung zu ermitteln. Laut Nietzsche ist es nicht von Belang, ob ein Versuch gelingt oder nicht. Beide Resultate liefern eine Aussage und einen Mehrwert für denjenigen, der weiß, wie damit umzugehen ist. Das positive Resultat, der Erfolg, zeigt dem Fragensteller einen richtigen Weg zu dem gewünschten Ziel. Aber auch das negative Resultat, der Misserfolg, stellt einen Mehrwert dar. Der Fragensteller weiß anschließend, dass dieser Weg definitiv nicht der Richtige ist und auch keine Wiederholung das erhoffte Ergebnis zeigt. An dieser Stelle ist jedoch für moderne Entwicklungs- und Forschungsunternehmen eine derart langwierige und kostenintensive Vorgehensweise nicht mehr zeitgetreu. Diese Versuche (Simulationen) wurden digital an Computern mittels unterschiedlichster Software durchgeführt. Es mussten die Randbedingungen und Verknüpfungen erfasst werden. Anschließend wurden die Parameter mittels der bekannten Ergebnisse feinjustiert und der Realität so nah wie nötig und möglich nachempfunden. Im letzten Schritt sind unzählige virtuelle Versuche durchlaufen worden, um ein Objekt zu bemessen oder zu modellieren. Das Ziel war es, eine virtuell funktionierende Darstellung eines Objektes zu erhalten, um im Anschluss bestenfalls einen funktionierenden Prototyp herzustellen. An diesem Ende der Entwicklungskette reiht sich der aktuelle Stand der Technik ein, das Rapid Prototyping. Diese wissenschaftliche Ausarbeitung befasst sich ausführlich mit dem Begriff "Rapid Prototyping" selbst sowie seinen Vorzügen in der komplexen Anwendung der mechatronischen Systematik. Außerdem wird konkret das Vorgehen und Vorgehensmodell mit Rapid Prototyping anhand eines Beispiels erörtert. Abschließend wird die Frage gestellt, wie Matlab Simulink das Rapid Prototyping unterstützt und inwiefern der Aspekt der Wiederverwendung zutrifft.

Rapid Prototyping mit Matlab Simulink

Masterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Technische Universität Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit behandelt die Herausforderungen der modernen kundenindividuellen Produktion und bietet eine Lösung durch die Entwicklung eines Lernmoduls zum Hochleistungswertstrom. Das Ziel ist es, die Vorteile der Massenproduktion mit der Flexibilität des Engineer-to-Order-Prinzips zu kombinieren. Dazu werden in der Prozesslernfabrik CiP zwei Demonstrationswertströme erstellt: eine typische kundenindividuelle Auftragsabwicklung und ein Hochleistungswertstrom. Diese dienen als Grundlage für praktische Handlungsaufgaben im Lernmodul und ermöglichen den Vergleich der Leistungsfähigkeit beider Ansätze. Die Arbeit zeigt, dass der Hochleistungswertstrom durch hohe Digitalisierung und geringe Speichermedien die Durchlaufzeit reduziert und den wertschöpfenden Zeitanteil erhöht.Die Arbeit zielt darauf ab, ein Lernmodul zum Thema „Hochleistungswertstrom“ zu entwickeln, das die praxisnahe Kompetenzvermittlung unterstützt. Dazu werden typische Abläufe in einer mittelständischen kundenindividuellen Auftragsabwicklung in der Prozesslernfabrik CiP analysiert und als Referenz abgebildet. Anschließend wird ein Prototyp eines Hochleistungswertstroms aufgebaut, um die Leistungsfähigkeit beider Ansätze zu vergleichen und den Lernfortschritt zu evaluieren.

Entwicklung und Aufbau eines Prototyps für einen Hochleistungswertstrom in der Prozesslernfabrik CiP zur Kompetenzvermittlung

Igor Kobets

Herausforderungen der Smart Grid Infrastruktur im Kontext einer nachhaltigen Energiewirtschaft

 Anonymous

Ist die Elektromobilität eine nachhaltige Zukunft im wirtschaftlichen Kontext?

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Hamburger Fern-Hochschule (Fachbereich Technik), Sprache: Deutsch, Abstract: In der Projektarbeit wird die Bedeutung von Designstrategien für die Kreislaufwirtschaft im Kontext von Kunststoffverpackungen untersucht. Angesichts der steigenden Umweltverschmutzung und des Ressourcenverbrauchs ist eine Umstellung von der linearen zur kreislauffähigen Wirtschaft notwendig. Die Arbeit analysiert vier spezifische Designstrategien: Design für Recycling, nachhaltige Materialbeschaffung, optimierte Ressourcennutzung und umweltverträgliche Nutzung.

Anhand dreier Praxisbeispiele – einer Portionsbeutelverpackung, einer Suppengemüseverpackung und einer Waschmittelverpackung – wird die Effektivität dieser Strategien bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass durch die sinnvolle Kombination mehrerer Designansätze die Umweltverträglichkeit und die Kundenanforderungen signifikant verbessert werden können. Die Arbeit schließt mit der Feststellung, dass ein stärkerer Fokus auf nachhaltige Designpraktiken nicht nur ökologische Vorteile bringt, sondern auch die Marktchancen für Unternehmen erhöht.

Tugay Calayir

Effektivität von Designstrategien zur Förderung der Kreislaufwirtschaft bei Kunststoffverpackungen. Drei Praxisbeispiele

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim, früher: Berufsakademie Mannheim, Veranstaltung: Logistik, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Studienarbeit beinhaltet eine umfangreiche Einführung in die Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Dabei nimmt sie Bezug auf ihren Nutzen in der Logistikbranche. Im Fokus der Betrachtung liegen technische Anwendungen und Trends in der Branche.Die Industrie steht in vielerlei Hinsicht an der Schwelle zu einem neuen Zeitalter. Es ist gerade einmal dreißig Jahre her, dass ERP Systeme 4 ihren Weg in den Unternehmensalltag fanden. Heute sind sie kaum noch wegzudenken – kein Arbeitsplatz in einer verwaltenden Position kommt mehr ohne einen Computer aus. Immer mehr Prozesse wurden digitalisiert, die Datenmengen wuchsen enorm und der Optimierungsdrang trieb die Entwicklungen stetig voran. Seit ca. 2011 spricht man von einer industriellen Revolution, die im Gange sei, der Industrie 4.0. Eine Zeit, in der die Dinge so weit vernetzt sind, dass sich bald zu jedem Zeitpunkt jeder Zustand eines jeden Teiles in einem System erfassen lässt.Daten heißen nun Big Data und das Internet ist nun das Internet of Things. In dieser Zeit des Umbruches ist es selbstverständlich geworden, alle uns bekannten Technologien zu hinterfragen und diese, wenn nötig, radikal auszutauschen.Es wäre ein Fehler, sich dem zu entziehen. Jede disruptive Technologie brachte in der Vergangenheit Gewinner und Verlierer hervor und selbst die Evolution bestrafte schon immer die mit der geringeren Anpassungsbereitschaft. Betrachtet man den Technologiewandel als ein Rennen, ergeben sich in punkto Digitalisierung für deutsche Unternehmen bereits heute herbe Defizite6. Es gilt also, Schritt zu halten mit den Konkurrenten im Inland und insbesondere mit denen im außereuropäischen Ausland.Dazu sollte sich zunächst ein Überblick über die Thematik verschafft werden. Ziel dieser Arbeit ist es daher, dem Leser eine umfangreiche Basis für die eigene Recherche zu bieten und praktische Ansätze für die Implementierung einiger dieser Technologien zu liefern.

Fynn Kossak

Logistik und Künstliche Intelligenz. Chancen und Risiken

Risikomanagement nach der ISO 31000

Sebastian Hufe

Convolutional Neural Network (CNN). Grundlagen, Funktionsweise und Anwendungsgebiete

Kevin Stani

Praktische Übung im Zuge eines Lean Management Lehrgangs

Lean Grundlagen. Verschwendungsarten identifizieren

Estudio comparativo de fuentes para la producción de biodiésel en la Argentina: soja vs. microalgas

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