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

Förderprogramme für technologieorientierte Start-ups. Ein Vergleich im Kontext digitaler Plattformgründungen

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

Masterarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Fachhochschule Münster (Institut für Technische Betriebswirtschaft), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit untersucht die Prognose von Verkaufsumsätzen auf Basis eines öffentlich zugänglichen Datensatzes von Kaggle. Als Referenz dient ein wissenschaftliches Paper, das ARIMAX und SARIMAX Modelle für die Zeitreihenanalyse verwendet. Die folgenden drei Prognosetechniken werden angewandt und evaluiert: 
1. PowerBI Forecasting; 
2. ARIMAX und SARIMAX; 
3. Deep Learning (Long-Short-Term-Memory).

Zusätzlich wird die Integration von Business Intelligence Software im Rahmen der explorativen Datenanalyse betrachtet. 

Die Ergebnisse dieser Masterarbeit liefern eine vergleichende Bewertung der Modellgenauigkeit und zeigen das Potenzial  von KI-basierten Vorhersagemethoden für datengetriebene Geschäftsentscheidungen. 

Chérif Malam-Bouraima

Eine Analyse auf Basis eines öffentlich zugänglichen Datensatzes

Business Forecasting unter Einsatz von Machine Learning und Business Intelligence

Studienarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Hochschule Fresenius Idstein, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit untersuchte den Zusammenhang zwischen der Größe von Venture Capital Gesellschaften (VCG) und ihrer digitalen Präsenz. Zunächst wurden die theoretischen Grundlagen erarbeitet, um ein Verständnis für die Funktionsweise von VCG, ihre Rolle im Finanzierungsprozess von Startups und die Messung ihrer Größe zu schaffen. Dabei wurde die wachsende Bedeutung der digitalen Präsenz im Fundraising hervorgehoben. Auf Basis des Forschungsstands wurde die Forschungsfrage formuliert, ob ein Zusammenhang zwischen der Größe von VCG und ihrer digitalen Präsenz besteht. Diese Frage wurde durch die Hypothese ergänzt, dass der Zusammenhang positiv sei. Zur Beantwortung basierte die quantitative Analyse auf einer multiplen linearen Regressionsanalyse anhand einer Kombination von Primär- und Sekundärdaten. Der Einfluss spezifischer Variablen der digitalen Präsenz, insbesondere zu Social Media und der Website von VCG, auf die Größe von VCG wurde anhand einer Stichprobe von 135 VCG untersucht. Die Ergebnisse wurden im Kontext der Forschungsfrage interpretiert, Limitationen aufgezeigt und praxisrelevante Implikationen diskutiert. 

Die Regressionsanalyse bestätigt einen positiven, jedoch schwachen Zusammenhang zwischen der Größe von VCG und ihrer digitalen Präsenz. Signifikante Einflussfaktoren sind die Anzahl der LinkedIn-Follower, die Likes der letzten LinkedIn-Posts sowie das Vorhandensein eines Limited-Partner-Logins auf der Website. Diese Ergebnisse betonen die Relevanz gezielter Social Media Aktivitäten sowie spezifische Website-Funktionen als Bestandteil der digitalen Präsenz für das Fundraising. Die Hypothese eines positiven Zusammenhangs wird bestätigt, jedoch ohne Beweis für Kausalität.

Ian Biedermann

Eine quantitative Analyse

Zusammenhang zwischen der Größe einer Venture Capital Gesellschaft und ihrer digitalen Präsenz

Untersuchung zur Verwendung von Cyber-physischen Produktionssystemen. Chancen und Risiken für die Arbeitswelt

Cyber-physische Produktionssysteme (CPPS)

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. 

Zeitraum der Deal-Herkunft bis zum Abschuss der ersten Bewertungsphase

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

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Simulation mechanischer Systeme mit Hilfe von MATLAB am Beispiel der Landung auf dem Mars

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Warum Plattformen scheitern - und was erfolgreiche Plattformen anders machen

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