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: Schweizerische Zivilprozessordnung (Art. 1–352 ZPO sowie Art. 400–408 ZPO)</div>

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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

Sebastian Hufe

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

Maximilian Haslacher

Die Zukunft der Elektromobilität. Eine Analyse der Herausforderungen und Strategien der OEMs und Regierungen

Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,7, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Veranstaltung: Systemdesign, Sprache: Deutsch, Abstract: Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zahlreiche Branchen revolutioniert. In diesem Kontext nehmen neuronale Netze eine Schlüsselrolle ein und bilden das Rückgrat vieler KI-Anwendungen, von Sprach- bis Bilderkennung. Insbesondere im Finanzsektor hat die KI Einzug gehalten, wobei automatisierte Prognosen, Risikoanalysen und Portfolioverwaltung mithilfe von neuronalen Netzen bereits etabliert sind. Der Einsatz von KI im Finanzmarkt ist nicht nur ein Trend, sondern wird als Schlüsseltechnologie betrachtet, die erhebliche Vorteile in der Wirtschaft bieten kann.Diese Arbeit konzentriert sich auf die Verbindung zwischen neuronalen Netzen und dem Börsengeschehen. Der Fokus liegt darauf, inwiefern künstliche Intelligenz, insbesondere neuronale Netze, dazu genutzt werden können, Aktienkurse oder sogar ganze Aktienindizes vorherzusehen. Die zentrale Frage lautet dabei, ob diese Technologien Anlegern eine Art "Glaskugel" bieten können, um den Markt zu schlagen und optimale Renditen zu erzielen.Um dieses Ziel zu erreichen, werden zunächst grundlegende Definitionen und Begriffe erläutert, darunter börsenspezifische Terminologie, Fuzzy-Logik und die Funktionsweise neuronaler Netze. Anschließend wird der aktuelle Stand der Forschung im Bereich neuronaler Netze in Bezug auf Börsenspekulationen beleuchtet. Dabei werden verschiedene Anwendungen, wie RNN (Rekurrente neuronale Netze), Predictive Neural Network und der Robo-Advisor von Smavestro, analysiert.Die Rolle der Fuzzy-Logik als ergänzende Technologie wird ebenfalls betrachtet, um die Komplexität der Entscheidungsfindung in Finanzmärkten besser zu verstehen. Dabei werden die Grenzen neuronaler Netze und mögliche Herausforderungen kritisch beleuchtet.Insgesamt bietet diese Arbeit einen umfassenden Überblick über den Einsatz neuronaler Netze im Börsenkontext, inklusive aktueller Entwicklungen und Herausforderungen. Durch die kritische Reflexion der präsentierten Sachverhalte strebt diese Arbeit an, ein tieferes Verständnis für die Potenziale und Grenzen von KI im Finanzmarkt zu schaffen.

Constantin Elven

Neuronale Netze in der Börsenspekulation

 Anonymous

Risikomanagement nach der ISO 31000

Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 2,3, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart (Wirtschaftsingenieurwesen), Veranstaltung: Systemdesign, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Mathematik ist in der Welt, wie wir sie kennen, nicht wegzudenken. In jedem Objekt, das wir sehen oder anfassen können, befindet sich die Mathematik. Ob es hochtechnologische, bis ins Detail durchdachte elektronische Produkte oder eine mehrere hunderte Jahre alte Bogenbrücke sind, spielt keine Rolle. Durch die Mathematik kann der Mensch die Welt um sich herum verstehen und gestalten. Dennoch lassen sich nicht alle Sachverhalte eindeutig beschreiben oder es werden im Alltag keine eindeutigen Begriffsdefinitionen vorgenommen. Dies ist auch nicht immer notwendig. In der Mathematik hingegen wird immer nach einer konkreten Lösung gesucht. Die klassische Mathematik basiert auf der Grundannahme, dass allen formal-logischen Aussagen immer einer der beiden Wahrheitswerte wahr oder falsch zugeordnet werden kann. In der menschlichen Kommunikation hingegen werden selten scharfe Beschreibungen für einen Sachverhalt verwendet. Eine eben solche Beschreibung würde einen nicht im Verhältnis stehenden Aufwand an Messungen und Berechnungen zugrunde liegen. Dieser Zeitaufwand ist in der Kommunikation des Menschen nicht gegeben. Ebenfalls würde eine scharfe Beschreibung stets ein klares Verständnis beider Kommunikationspartner für den jeweiligen wissenschaftlichen Bereich voraussetzen. Etwaige Beschreibungen können reif, halbreif und unreif oder süß, mittel und sauer sein. Auch eine Gewichtsangabe, beispielsweise des zu tragenden Einkaufs, schwer und leicht zu tragen, ist eine gängige Beschreibung in der Kommunikation, die von jedem genutzt wird. Diese Art von Vagheit sollte nicht mit dem Begriff der Unsicherheit verwechselt werden. Aus wissenschaftlicher Perspektive ist die Methodik der Fuzzy-Logik zur Beschreibung von unscharfen Formulierungen einsetzbar. Bei Fuzzy-Methoden geht es darum, Probleme formal darzustellen und zu lösen, die‚ unscharf, also eher vage und nicht genau bestimmt sind. Einen ganz besonderen Teil der Fuzzy-Logik bildet der Fuzzy-Controller oder Regler. Dieser wird verwendet, um in der Technik unscharfe Formulierungen in scharfe Größen umzuwandeln und damit beispielsweise Anlagen zu steuern. Der Fuzzy-Controller begründet den Kern der wissenschaftlichen Arbeit.

Fuzzy-Controller und die Fuzzifizierung

Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,5, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart (Wirtschaftsingenieurwesen), Veranstaltung: Requirements Engineering und Risikomanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Das moderne Geschäftsleben ist geprägt von vielfältigen Herausforderungen und Unsicherheiten, die es zu bewältigen gilt. In diesem Kontext gewinnt das Risikomanagement als strategischer Ansatz zunehmend an Bedeutung. Diese wissenschaftliche Arbeit widmet sich eingehend dem Risikomanagement-Prozess nach den Richtlinien der ISO 31000:2018, welche als internationaler Standard seit 2009 den Leitfaden für Risikomanagementprinzipien und -richtlinien darstellt. Die ISO 31000 bildet die Basis für sämtliche ISO-Normen im Bereich Sicherheits- und Risikomanagement und ermöglicht eine flexible Anpassung an die spezifischen Anforderungen einzelner Unternehmen. Dabei liegt der Fokus auf der systematischen Erkennung und Benennung von Risiken, welche grundlegend für eine effektive Umsetzung des Risikomanagements sind.Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, den Risikomanagement-Prozess anhand eines fiktiven Fallbeispiels praxisnah zu beleuchten und somit einen direkten Anwendungsbezug herzustellen. Beginnend mit einer Erläuterung der Grundlagen des Risikomanagements, wird im weiteren Verlauf der Risikomanagement-Prozess nach ISO 31000 detailliert betrachtet. Dabei werden die einzelnen Schritte, von der Risikoidentifikation über die -analyse, -bewertung, bis hin zur -bewältigung und Überwachung, im Kontext der internationalen Standards erläutert.

Document from the year 2024 in the subject Engineering - Industrial Engineering and Management, , course: Mangement, language: English, abstract: In today's fiercely competitive global marketplace, ensuring quality has become a cornerstone of success for organizations across industries. Total Quality Management (TQM) stands at the forefront of this quality revolution, offering a comprehensive framework to achieve excellence in products, services, and processes. This book delves deep into the principles, practices, and tools of Total Quality Management, providing a comprehensive guide for both students and professionals seeking to understand and implement TQM effectively in their organizations. Designed to align with the syllabus requirements outlined above, this book offers a structured approach to exploring the multifaceted facets of TQM.Sets the stage by discussing fundamental concepts of quality, tracing its evolution, and elucidating dimensions of quality in both products and services. It further introduces basic tenets of TQM and highlights contributions of luminaries such as Deming, Juran, and Crosby, while also addressing barriers organizations may encounter on their TQM journey. Delves into core principles of TQM, emphasizing pivotal role of leadership, employee involvement, continuous process improvement, and supplier partnerships. Through discussions on quality statements, strategic planning, and employee motivation, this section offers practical insights into fostering a quality culture within organizations. Explores myriad of tools and techniques integral to TQM framework. From traditional quality tools to modern methodologies like Six Sigma and Quality Function Deployment (QFD), readers will gain comprehensive understanding of how to identify, analyze, and improve processes to achieve superior quality outcomes. Finally, it introduces readers to Quality Management Systems (QMS), focusing on ISO 9000 series and Environmental Management Systems (EMS) under ISO 14000 standards. By elucidating benefits and requirements of ISO registration and implementation, this section equips readers with knowledge needed to navigate certification process successfully. Throughout this book, practical examples, case studies, and real-world applications illustrate key concepts and demonstrate the transformative potential of TQM. Whether you are student embarking on your academic journey or seasoned professional seeking to enhance organizational performance, this book aims to serve as comprehensive resource on Total Quality Management.

Toopalli Sirisha

Foundations and Applications of Total Quality Management

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

Fallstudie aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart (AKAD University, Stuttgart), Veranstaltung: Requirements Engineering und Risikomanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Hausarbeit befasst sich mit der Bedeutung und Anwendung von Requirements Engineering in IT-Projekten. Angesichts des stetigen digitalen Wandels und der zunehmenden Bedeutung von Industrie 4.0 setzen Unternehmen verstärkt auf IT-Projekte, um Effizienz, Kostenreduktion und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Dabei kommt es insbesondere in der frühen Projektphase häufig zu Unsicherheiten und Konflikten, da unterschiedliche Erwartungen und Anforderungen der Beteiligten aufeinandertreffen. 

Zentrales Ziel der Arbeit ist es, die Relevanz einer fundierten Anforderungserhebung als Erfolgsfaktor für IT-Projekte aufzuzeigen. Fehlende oder unspezifische Anforderungen führen nachweislich zu Zeitverzögerungen und erhöhten Projektkosten. Durch strukturiertes Requirements Engineering, das alle relevanten Stakeholder einbezieht und klare Anforderungen definiert, lassen sich diese Risiken erheblich minimieren. 

In den ersten Kapiteln werden die Grundlagen des Requirements Engineering sowie die Stakeholder-Analyse vorgestellt, um ein grundlegendes Verständnis für die Thematik zu schaffen. Im weiteren Verlauf wird die Anforderungserhebung vertieft – unter anderem anhand der Ruppschen Sprachschablone zur präzisen Formulierung und dem Kano-Modell zur Klassifikation von Anforderungen. Abschließend erfolgt die praktische Anwendung der theoretischen Konzepte anhand eines fiktiven Fallbeispiels. Dabei werden Stakeholder identifiziert, Anforderungen formuliert, kategorisiert und mögliche Erhebungsmethoden dargestellt. 

Stakeholder-Management und Anforderungserhebung. Fallstudie

Ist die Elektromobilität eine nachhaltige Zukunft im wirtschaftlichen Kontext?

Patrick Solea

Verbesserung des projektbezogenen Risikomanagements eines Anlagenbauunternehmens auf Basis einer Non-Conformance-Costs Analyse

Studienarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Hochschule Fresenius Idstein, Sprache: Deutsch, Abstract: Venture Capital Gesellschaften (VCG) finanzieren Startups zeitlich befristet mit dem Ziel, durch einen späteren Exit eine hohe Rendite zu erzielen. Aufgrund der Illiquidität dieser Investitionen ist eine fundierte Auswahl erfolgskritisch. Der mehrstufige und komplexe Investitionsprozess, bei dem neben Startups und VCG auch externe Berater und Unterstützer beteiligt sein können, dient dazu, erfolgversprechende Unternehmen frühzeitig zu identifizieren. Insbesondere die zweite Bewertungsphase, die Due Diligence (DD), ist äußerst zeit- und ressourcenintensiv. Da VCG den Investitionsprozess bis zur DD während eines Fondslebenszyklus hunderte Male durchlaufen, ist eine effiziente Gestaltung unerlässlich. Trotz zahlreicher Investitionsprozessmodelle, die auf Wells, sowie Fried/Hisrich zurückgehen, wurde der Investitionsprozess bislang nicht unter dem Aspekt der Kollaboration untersucht. Aufgrund der wiederkehrenden, anspruchsvollen Aufgaben eignet sich dieser Ansatz jedoch besonders zur Steigerung der Effizienz.
Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines allgemeinen Kollaborationsprozesses für VCG im Investitionsprozess bis zur DD, basierend auf dem Collaboration Engineering (CE)-Prozess, dem Sechs-Ebenen-Kollaborationsmodell (SeKMo) und dem Kollaborations-Prozess-Design-Ansatz (KoPDA). Dadurch soll die Effizienz des Investitionsprozesses gesteigert, unqualifizierte Startups frühzeitig aussortiert und die Due Diligence nur mit den besten Kandidaten fortgesetzt werden, um das Investitionsrisiko zu minimieren und die finanzielle Rendite zu maximieren. 

Ian Biedermann

Zeitraum der Deal-Herkunft bis zum Abschuss der ersten Bewertungsphase

Kollaborationsprozess in der Pre-Investment-Phase bei Startup-Finanzierungen

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

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