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Unternehmen verlassen sich bei der Entwicklung von Software und Lösungen häufig auf das Know-How externer Dienstleister. Moderne Arbeits- und Kollaborationsformen verändern gleichzeitig die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen. Wie beeinflussen diese Trends die Zusammenarbeit und Kooperation zwischen Unternehmen und ihren externen agilen Dienstleistern? Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es herauszufinden, welche Schritte unternehmen müssen, um agiles Arbeiten und die Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern umzusetzen. Daher wurde anhand einer Fallstudie inklusive einer qualitativen Befragung herausgefunden und aufgezeigt, welche Maßnahmen und Handlungen Unternehmen ergreifen müssen, um das Ziel einer effektiven Umsetzung einer agilen Zusammenarbeit und Kooperation zu erreichen. Drei Kernthemen wurden identifiziert, auf deren Grundlage die Forschungsfragen zu den Maßnahmen beantwortet werden: Erstens, welche Möglichkeiten Unternehmen haben, ein internes agiles Setup zu implementieren, um mit agilen Dienstleistern auf Augenhöhe zusammenzuarbeiten. Zweitens, welche Vertragsvarianten die agile Zusammenarbeit unterstützen und verbessern können und drittens, welche agilen Techniken und Methoden in der agilen Zusammenarbeit eingesetzt werden sollten. Die Ergebnisse der Fallstudien bestätigen die Annahme, dass die drei identifizierten Kernthemen für eine effektive Zusammenarbeit im agilen Umfeld essenziell sind. Während einerseits nachgewiesen wurde, dass sich die Vertragsanforderungen hinsichtlich ihrer Flexibilität und Anpassungsfähigkeit veränderten, wurde andererseits auch nachgewiesen, dass das interne Setup agile Treiber, Techniken und Methoden erfordert, um eine effektive Zusammenarbeit mit agilen Dienstleistern zu ermöglichen. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die wichtigsten Inhalte innerhalb der drei genannten Kernthemen und gibt Unternehmen zudem Hinweise, wie sie eine Basis für eine effektive Zusammenarbeit schaffen können.
Containerization is one of the most important topics for modern data centers and web developers. Since the number of containers on one- and multi-node systems is growing, knowledge about the energy consumption behavior of single web-service containers is essential in order to save energy and, of course, money. In this article, we are going to show how the energy consumption behavior of single containerized web services/web apps changes while creating replicas of the service in order to scale and balance the web service.
This paper analyzed the characteristic of the tourism destination ecosystem from perspective of entropy in Dunhuang City. Given these circumstances, an evaluation index system that considers the potential of sustainable development was formed based on dissipative structure and entropy change for the tourism destination ecosystem. The sustainable development potential evaluation model for tourism destination ecosystem was built up based on information entropy. Then, we analyzed each indicator impact for the sustainable development potential and proposed some measures for the tourism destination ecosystem. The conclusions include: (a) the requirements of Dunhuang tourism destination ecosystem on the natural ecosystem continuously grew between 2000 and 2012; (b) The sustainable development potential of the Dunhuang tourism destination ecosystem was on an oscillation upward trend during the study period, which is dependent on government attention, and pollution problems were improved.
Background: Deficiency in musculoskeletal imaging (MI) education will pose a great challenge to physiotherapists in clinical decision making in this era of first-contact physiotherapy practices in many developed and developing countries. This study evaluated the nature and the level of MI training received by physiotherapists who graduate from Nigerian universities.
Methods: An online version of the previously validated Physiotherapist Musculoskeletal Imaging Profiling Questionnaire (PMIPQ) was administered to all eligible physiotherapists identified through the database of the Medical Rehabilitation Therapist Board of Nigeria. Data were obtained on demographics, nature, and level of training on MI procedures using the PMIPQ. Logistic regression, Friedman’s analysis of variance (ANOVA) and Kruskal-Wallis tests were used for the statistical analysis of collected data.
Results: The results (n = 400) showed that only 10.0% of the respondents had a stand-alone entry-level course in MI, 92.8% did not have any MI placement during their clinical internship, and 67.3% had never attended a MI workshop. There was a significant difference in the level of training received across MI procedures [χ2 (15) = 1285.899; p = 0.001]. However, there was no significant difference in the level of MI training across institutions of entry-level programme (p = 0.36). The study participants with transitional Doctor of Physiotherapy education were better trained in MI than their counterparts with a bachelor’s degree only (p = 0.047).
Conclusions: Most physiotherapy programmes in Nigeria did not include a specific MI module; imaging instructions were mainly provided through clinical science courses. The overall self-reported level of MI training among the respondents was deficient. It is recommended that stand-alone MI education should be introduced in the early part of the entry-level physiotherapy curriculum.
One key for successful and fluent human-robot-collaboration in disassembly processes is equipping the robot system with higher autonomy and intelligence. In this paper, we present an informed software agent that controls the robot behavior to form an intelligent robot assistant for disassembly purposes. While the disassembly process first depends on the product structure, we inform the agent using a generic approach through product models. The product model is then transformed to a directed graph and used to build, share and define a coarse disassembly plan. To refine the workflow, we formulate "the problem of loosening a connection and the distribution of the work" as a search problem. The created detailed plan consists of a sequence of actions that are used to call, parametrize and execute robot programs for the fulfillment of the assistance. The aim of this research is to equip robot systems with knowledge and skills to allow them to be autonomous in the performance of their assistance to finally improve the ergonomics of disassembly workstations.
Global vernetzte Supply Chains (SC) führen bei den Unternehmen zu geringeren Kosten, aber zugleich erhöhen diese auch die Abhängigkeit ggü. den Lieferanten und die Störanfälligkeit der SCs wird erhöht. In den vergangenen Jahren haben zudem die Unsicherheiten für die SCs stark zugenommen. Treiber waren hier u.a. der Brexit, Handelskonflikte oder auch die Corona-Pandemie. In diesem Zusammenhang steht verstärkt die Entwicklung neuer SC-Strategien im Fokus der Unternehmen. Dabei wird stark auf die Verbesserung der Resilienz der SCs geachtet, um dadurch u.a. die Risiken für die SCs zu reduzieren. Die Arbeit beschäftigt sich mit den Auswirkungen steigender Unsicherheiten auf das Design sowie die Resilienz von SCs und hat das Ziel zu ermitteln, ob es Änderungen in der SC bedarf, um auf die Auswirkungen steigender Unsicherheiten zu reagieren und wie die Resilienz zukünftig sichergestellt werden kann (Trade-off zwischen Resilienz und Kosteneffizienz). Im Rahmen der Untersuchung erfolgte eine qualitative Forschung in Form von Experteninterviews, da so u.a. spezifische Meinungen oder auch Begründungen und Einstellungen von bestimmten Personen zu den vorliegenden Thematiken ermittelt werden können. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kosten weiterhin meist der entscheidende Aspekt sind und es mehr Transparenz, Flexibilität sowie ein besseres Risikomanagement nötig ist. Des Weiteren bedarf es zukünftig u.a. einer größeren Berücksichtigung von Unsicherheiten, eine Erhöhung von Sicherheitsbeständen sowie eine Verringerung der Komplexität der SCs und u.U. mehr Local Sourcing. Es empfiehlt sich eine weitere Untersuchung hinsichtlich der Kosten, die durch Resilienz-Instrumente sowie durch fehlende Resilienz entstehen können, durchzuführen.
Der Automobilhandel befindet sich in einer momentanen Phase des Umbruchs. Der Trend zum Kauferlebnis online, verstärkt durch die Pandemie, und die durch die Dieselproblematik entfachte Diskussion zum Emissionsausstoß und Fahrverboten für Verbrennungsmotoren im Fahrzeugbereich, treibt den Wandel zu elektrischen Antriebstechnologien an. Durch diese Umstellung ergeben sich neue Möglichkeiten für das Fahrzeug im Bereich der Digitalisierung. Die branchenübergreifende Digitalisierung findet sich auch in den neuen Vertriebssystemen der Automobilhersteller wieder. Hierbei ist zudem eine Veränderung der Absatzkanäle zu beobachten. Der Kunde weicht beim Autokauf davon ab, exklusiv zu dem Händler seines Vertrauens zu gehen und sich hier durch den gesamten Verkaufsprozess hinweg betreuen zu lassen. Vielmehr verschieben sich einzelne Teilbereiche in das Internet. So müssen etablierte Prozesse neugestaltet werden, um weiterhin im Markt und im Wettbewerb bestehen zu können.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Beantwortung zweier Forschungsfragen. Zum einen soll der Status-Quo der Digitalisierung von Vertriebsinstrumenten im Autohaus untersucht werden. Konkret geht es dabei um die Frage, in welcher Art und Weise die Digitalisierung den Vertrieb beeinflusst und welche Effekte sich daraus ergeben. Zum anderen stellt sich die Frage wie die Digitalisierung in Form des Internets, als Absatzkanal für die Automobilindustrie geeignet ist, und ob derart komplexe Produkte wie ein Neufahrzeug über diesen Kanal abgesetzt werden können. Weiterhin soll betrachtet werden, welche Veränderungen in den Vertriebsstrukturen das beim stationären Autohändler verursacht.
Die Arbeit befasst sich ausschließlich mit der Digitalisierung bei Vertragshändlern mit Volumenzielen im Neuwagen-Bereich. Damit sind die Luxus- oder Premiummarken ausgeschlossen. Außerdem wird im Autohaus in zwei Kundenkategorien unterschieden. Es gibt die Großabnehmer und die Einzelkunden. Die Großabnehmer sind Unternehmen, die durch eine vordefinierte Anzahl an Mindestabnahmen einen besonderen Status und Konditionen genießen. Die Einzelkunden sind private Abnehmer oder gewerbliche Kunden, die die Mindestabnahme nicht erreichen. Die Arbeit beschränkt sich ausschließlich auf die Analyse und Auswirkungen der Veränderungen im Segment der Einzelkunden.
Deep brain stimulation (DBS) is an established therapy for movement disorders such as in Parkinson's disease (PD) and essential tremor (ET). Adjusting the stimulation parameters, however, is a labour-intensive process and often requires several patient visits. Physicians prefer objective tools to improve (or maintain) the performance in DBS. Wearable motion sensors (WMS) are able to detect some manifestations of pathological signs, such as tremor in PD. However, the interpretation of sensor data is often highly technical and methods to visualise tremor data of patients undergoing DBS in a clinical setting are lacking. This work aims to visualise the dynamics of tremor responses to DBS parameter changes with WMS while patients performing clinical hand movements. To this end, we attended DBS programming sessions of two patients with the aim to visualise certain aspects of the clinical examination. PD tremor and ET were effectively quantified by acceleration amplitude and frequency. Tremor dynamics were analysed and visualised based on setpoints, movement transitions and stability aspects. These methods have not yet been employed and examples demonstrate how tremor dynamics can be visualised with simple analysis techniques. We therefore provide a base for future research work on visualisation tools in order to assist clinicians who frequently encounter patients for DBS therapy. This could lead to benefits in terms of enhanced evaluation of treatment efficacy in the future.
Abstract: This paper is about detecting the difference between fully-random and semi-random shuffleing data sets, with the use of unsupervised learning algorithms. Because of the limits of the k-means algorithm alone, a recurrent autoencoder is used for feature extraction to improve the results of k-means. In the next step the autoencoder alone is used for clustering.
Introduction: In the last years, machine learning has been used more and more in different areas and it is also appropriate for for pattern recognition in data. Random data is characterized through the missing of defined patterns. Permutations without repetitions have the highest amount of entropy for a sequence of its length, which is similar to random data according to Andrei Kolmogorov, who states that random data have the highest amount of information and can’t be compressed. Therefore, this paper analyses the difference between random permutations and good shuffled permutations, which have some remaining patterns left. This is done via a recurrent autoencoder.
The services sector is also called “tertiary sector” and has become increasingly important in the last few decades. The process of this structural change occurrence is characterized by a significant increase in employment in the services sector. On the other hand, the former economic importance in traditional areas, such as agriculture and forestry, as well as manufacturing, is declining. In this article the research field of the service sector is shown beginning from the 70s up to the present. The goal of the article is to demonstrate the necessity of service engineering research.