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Ist die Elektromobilität eine nachhaltige Zukunft im wirtschaftlichen Kontext?

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

Home-Office. Darstellung und Abgrenzung des Begriffs sowie Erläuterung von Herausforderungen

Achtsamkeit als resiliente Veränderungskompetenz im Unternehmen

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

mitp Business

&lt;b&gt;Künstliche Intelligenz im Unternehmen strategisch einsetzen und KI-Transformation wirksam anleiten&lt;/b&gt;
&lt;ul&gt;
    &lt;li&gt;Für &lt;b&gt;Führungskräfte und Entscheider/innen&lt;/b&gt; , die &lt;b&gt;KI fundiert verstehen&lt;/b&gt; und gezielt in ihre Organisation integrieren möchten&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;KI-Grundlagen für Führungskräfte&lt;/b&gt; sowie zentrale Auswirkungen auf &lt;b&gt;Arbeitsweise, Entscheidungsprozesse und Zusammenarbeit&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Bewährte &lt;b&gt;Führungskonzepte im Kontext von KI&lt;/b&gt; anwenden und den Wandel der Führungsrolle aktiv gestalten&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;Modelle und Strategien für die Unternehmenstransformation&lt;/b&gt; durch KI kompetent entwickeln&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Praxisimpulse für den Führungsalltag, inklusive &lt;b&gt;konkreter Prompts zur Arbeit mit KI&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;&lt;/p&gt;

Jan Ahrend

KI-Transformation im Unternehmen erfolgreich gestalten

KI braucht Führung

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.

Risikomanagement nach der ISO 31000

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

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart (Wirtschaftsingenieurwesen), Veranstaltung: Fuzzy-Regelung, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit befasst sich mit den Grundlagen der Fuzzy Logik und erläutert anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels den Entwurf eines entsprechenden Regelsystems. Dazu werden zunächst einige theoretische Vorkenntnisse gelegt, welche sich mit der Definition von Regelung und Steuerung, der Fuzzy Logik selbst sowie dem Systementwurf im Allgemeinen befassen. Danach wird dieser auf das gewählte Praxisbeispiel angewendet. Daraus resultierend lassen sich Vor- und Nachteile konventioneller Regelungen zusammenfassen. Abschließend werden die Ergebnisse zusammengetragen und kritisch reflektiert. 

Formal logische Aussagen, wie sie die Grundlage der klassischen Mathematik bilden, kennen lediglich zwei Zustände. Eine Aussage ist demnach entweder wahr oder unwahr, ein Element gehört zu einer Menge oder eben nicht. Die daraus resultierende boolesche Logik bildet dies in den Zugehörigkeitswerten 1 (wahr, vollkommen zugehörig) und 0 (unwahr, überhaupt nicht zugehörig) ab und stellt damit, bspw. in der Digitaltechnik, mächtige Werkzeuge zur Problemlösung bereit. Betrachtet man jedoch realitätsbezogene Sachverhalte, stößt dieses Verständnis schnell an Grenzen. Möchte man bspw. Äpfel in die Gruppen von roten und nicht roten Äpfeln einteilen, wird es einige geben, die vollkommen rot bzw. solche, die zu keinem Teil rot sind und sich so klar zuordnen lassen. Doch was ist mit denen, die nur zum Teil rot sind?

Sebastian Hufe

Fuzzy Logik. Grundlegende Einführung und Systementwurf anhand eines Anwendungsbeispiels

Systemtheorie als neue Möglichkeit der Personalentwicklung

Lean and Agile Engineering. A Case Study of Kaizen in The Automotive Industry

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

Ist die Elektromobilität eine nachhaltige Zukunft im wirtschaftlichen Kontext?

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