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In this paper, we propose and simulate a new type of three-dimensional (3D) optical splitter based on multimode interference (MMI) for the wavelength of 1550 nm. The splitter was proposed on the square basis with the width of 20 x 20 µm2 using the IP-Dip polymer as a standard material for 3D laser lithography. We present the optical field distribution in the proposed MMI splitter and its integration possibility on optical fiber. The design is aimed to the possible fabrication process using the 3D laser lithography for forthcoming experiments.

The Digital Factory Vorarlberg is the youngest Research Center of Vorarlberg University of Applied Sciences. In the lab of the research center a research and learning factory has been established for educating students and employees of industrial partners. Showcases and best practice scenarios for various topics of digitalization in the manufacturing industry are demonstrated. In addition, novel methods and technologies for digital production, cloud-based manufacturing, data analytics, IT- and OT-security or digital twins are being developed. The factory comprises only a minimum core of logistics and fabrication processes to guarantee manageability within an academic setup. As a product, fidget spinners are being fabricated. A webshop allows customers to individually design their products and directly place orders in the factory. A centralized SCADA-System is the core data hub for the factory. Various data analytic tools and methods and a novel database for IoT-applications are connected to the SCADA-System. As an alternative to on premise manufacturing, orders can be pushed into a cloud-based manufacturing platform, which has been developed at the Digital Factory. A broker system allows fabrication in distributed facilities and offers various optimization services. Concepts, such as outsourcing product configuration to customers or new types of engineering services in cloud-based manufacturing can be explored and demonstrated. In this paper, we present the basic concept of the Digital Factory Vorarlberg, as well as some of the newly developed topics.

In combination with successful constraint handling techniques, a Matrix Adaptation Evolution Strategy (MA-ES) variant (the εMAg-ES) turned out to be a competitive algorithm on the constrained optimization problems proposed for the CEC 2018 competition on constrained single objective real-parameter optimization. A subsequent analysis points to additional potential in terms of robustness and solution quality. The consideration of a restart scheme and adjustments in the constraint handling techniques put this into effect and simplify the configuration. The resulting BP-εMAg-ES algorithm is applied to the constrained problems proposed for the IEEE CEC 2020 competition on Real-World Single-Objective Constrained optimization. The novel MA-ES variant realizes improvements over the original εMAg-ES in terms of feasibility and effectiveness on many of the real-world benchmarks. The BP-εMAg-ES realizes a feasibility rate of 100% on 44 out of 57 real-world problems and improves the best-known solution in 5 cases.

In engineering design, optimization methods are frequently used to improve the initial design of a product. However, the selection of an appropriate method is challenging since many methods exist, especially for the case of simulation-based optimization. This paper proposes a systematic procedure to support this selection process. Building upon quality function deployment, end-user and design use case requirements can be systematically taken into account via a decision matrix. The design and construction of the decision matrix are explained in detail. The proposed procedure is validated by two engineering optimization problems arising within the design of box-type boom cranes. For each problem, the problem statement and the respectively applied optimization methods are explained in detail. The results obtained by optimization validate the use of optimization approaches within the design process. The application of the decision matrix shows the successful incorporation of customer requirements to the algorithm selection.

Issues with professional conduct and discrimination against Lesbian, Gay, Bisexual, Transgender (LGBT+) people in health and social care, continue to exist in most EU countries and worldwide. The project IENE9 titled: “Developing a culturally competent and compassionate LGBT+ curriculum in health and social care education” aims to enable teacher/trainers of theory and practice to enhance their skills regarding LGBT+ issues and develop teaching tools to support the inclusion of LGBT+ issues within health and social care curricula. The newly culturally competent and compassionate LGBT+ curriculum will be delivered though a Massive Open Online Course (MOOC) which is aimed at health and social care workers, professionals and learners across Europe and worldwide. We have identified educational policies and guidelines at institutions teaching in health and social care, taken into account for developing the learning/teaching resources. The MOOC will be an innovative training model based on the Papadopoulos (2014) model for “Culturally Competent Compassion”. The module provides a logical and easy to follow structure based on its four constructs 'Culturally Aware and Compassionate Learning', 'Culturally Knowledgeable and Compassionate Learning', 'Culturally Sensitive and Compassionate Learning', 'Culturally Competent and Compassionate Learning'. Specific training may result in better knowledge and skills of the health and social care workforce, which helps to reduce inequalities and communication with LGBT+ people, as well as diminishing the feelings of stigma or discrimination experienced.

Diese Arbeit hat die Untersuchung der Frage, wie Mitarbeiter:innen agile Führung inmitten der COVID-19-Krise wahrnehmen, zum Ziel. Die leitende Forschungsfrage lautet: „Wie erfolgreich ist agile Führung in Zeiten der COVID-19-Pandemie aus Mitarbeitendensicht?“ Hierbei wird die Führungssituation anhand der aktuellen Veränderungstreiber und der COVID-19-Pandemie kontextualisiert. Daraufhin wird nach einem Aufriss der Historie verschiedener Führungstheorien, die agile Führung näher betrachtet. Im Rahmen dieser Aufarbeitung wird agiles Führungsverhalten definiert, welches für die fortführende quantitative Empirie von zentraler Bedeutung ist. Anschließend werden die erlangten Daten aus einer durchgeführten Onlinebefragung ausgewertet und analysiert. Als Gegenstand der Untersuchung werden verschiedene Hypothesen im Hinblick auf Wirkungszusammenhänge zwischen agilem Führungsverhalten und der Zufriedenheit der Mitarbeitenden aufgestellt.

Die Entwicklungen im Bereich der Algorithmen, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz sind rasant und halten Einzug in immer mehr Bereichen des alltäglichen Lebens, insbesondere in den Unternehmen. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit der Frage nachgegangen, inwiefern dieser Trend Auswirkungen auf die benötigten Management-Kompetenzen hat. Zur Beantwortung dieser Frage wird zuerst die klassische Management-Lehre mit ihren zentralen Begrifflichkeiten und bestehenden Kompetenzmodellen beleuchtet und basierend auf diesen Erkenntnissen ein Analyse-Hilfsmodell entwickelt. Im Anschluss werden die wichtigsten Grundlagen zum Themenkomplex Algorithmus, Machine Learning und Künstliche Intelligenz behandelt und auf dieser Basis benötigte Management-Kompetenzen abgeleitet. Zusätzlich werden aktuelle Studien großer Beratungsunternehmen und Fachartikel analysiert und ebenfalls Kompetenzen für den Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz identifiziert. Schliesslich wird eine Gap-Analyse durchgeführt mit dem Resultat, dass keine grundsätzlich neuen Kompetenzen notwendig sind, diese jedoch teils erweitert werden müssen und sich deren Wichtigkeit verschiebt.

With Cloud Computing and multi-core CPUs parallel computing resources are becoming more and more affordable and commonly available. Parallel programming should as well be easily accessible for everyone. Unfortunately, existing frameworks and systems are powerful but often very complex to use for anyone who lacks the knowledge about underlying concepts. This paper introduces a software framework and execution environment whose objective is to provide a system which should be easily usable for everyone who could benefit from parallel computing. Some real-world examples are presented with an explanation of all the steps that are necessary for computing in a parallel and distributed manner.

The creation of a spatial model of the environment is an important task to allow the planning of routes through the environment. Depending on the number of sensor inputs different ways of creating a spatial environment model are possible. This thesis introduces an implementation approach of the Gap Navigation Tree which is aimed for usage with robots that have a limited amount of sensors. The Gap Navigation Tree is a tree structure based on depth discontinuities constructed from the data of a laser scanner. Using the simulated TurtleBot 3 Burger and ROS kinetic a framework is created that implements the theory of the Gap Navigation Tree. The framework is structured in a way that allows using different robots with different sensor types by separating the detection of depth discontinuities from the building and updating of the Gap Navigation Tree.

Neben klassischen Kennzahlen, welche nach einem anerkannten Rechnungslegungsstandard (z.B. IFRS) berechnet werden, sind häufig auch sogenannte alternative Leistungskennzahlen in Geschäftsberichten oder Investor-Relations Unterlagen mit ausgewiesen. Diese erfreuen sich zunehmender Beliebtheit bei börsennotierten Unternehmen, da unternehmensspezifische Anpassungen vorgenommen werden können. Folglich wird eine unternehmensübergreifende Vergleichbarkeit erschwert, wodurch zunehmend Regulierungen durch entsprechende Institutionen erfolgen. In dieser Arbeit kann aufgezeigt werden, dass die gewünschte Transparenz länderübergreifend sehr stark abweicht und diese Regelungen noch nicht vollumfänglich durch die Unternehmen umgesetzt wurden. Neben der tatsächlichen Verwendung von alternativen Leistungskennzahlen ist es von Interesse ob diese Kennzahlen zusätzlichen Erklärungsgehalt für den Unternehmenswert beinhalten. Dabei kann innerhalb der Arbeit aufgezeigt werden, dass das EBITDA, der Free Cash-Flow oder die Nettoverschuldung einen Mehrwert in der Analyse bieten können. Je nach länder-, regionalen-, branchen- oder währungsspezifischen Charakteristika haben unterschiedliche Kennzahlen einen signifikanten Einfluss auf den Unternehmenswert und können somit einen Mehrwert in der Analyse bieten.

Obwohl der Energiebedarf eines Krankenhauses nur ca. 1,2% der Gesamtkosten ausmacht, werden Energieeinsparmaßnahmen und -optimierungen immer wichtiger. Neben dem steigenden Umweltbewusstsein wird auch der Kostendruck in diesem Dienstleistungssektor immer größer. Trotz der in vielen Krankenhäusern vorhandenen und gut ausgebauten Gebäudeleittechnik fehlt oft das Detailwissen über den Energieverbrauch und deren Verursacher. Aufgrund der großen Anzahl an verwendeten Geräten und Kleinverbrauchern sowie der vielen gebäudetechnischen Großgeräte ist eine genaue Ursachensuche kein leichtes Unterfangen. Auch im Krankenhaus Feldkirch sind eine Vielzahl automatischer Stromzähler installiert und im Energiemonitoringsystem aufgeschaltet. Dennoch ist aktuell nur der Gesamtstromverbrauch bekannt und verwertbar. Analysen auf Gebäude oder Anlagen-Ebene werden nur sehr wenige durchgeführt. In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie die wesentlichen Einflussfaktoren auf den Stromverbrauch mithilfe der installierten automatischen Zähler identifiziert werden können. Um herauszufinden, mit welchen Methoden der größte Informationsgehalt gewonnen werden kann, kommen verschiedene Methoden wie Kennzahlenvergleiche, die Darstellung als Sankey-Diagramm, objektspezifische Vergleiche und statistische Analysen sowie Energieganganalysen zur Anwendung. Die erarbeiteten Auswertungen und Darstellungen zeigen sehr schnell, dass ohne eine Vielzahl an Subzählern keine sinnvollen Analysen möglich sind. Die große Anzahl an angeschlossenen Verbrauchern und deren variables Regelverhalten lassen aus den Daten (z. B. Summenzählern) anhand zusammengefasster Stromverläufe kaum Schlüsse für einzelne Gebäude zu. Es zeigt sich auch, dass eine einzelne Darstellungsform für alle Auswertungen keinen Sinn macht. In dieser Arbeit werden mögliche Einbauorte für die Stromzähler vorgeschlagen sowie Verfahren für eine durchdachte Auswertung der Energieverbräuche und Umsetzung in die Praxis angeführt.

Die EU-Ziele umfassen die Steigerung des Anteils an erneuerbaren Energien an der Energieerzeugung um 32 % bis 2030. Doch erneuerbare Energien bringen neben den Vorteilen für den Umweltschutz auch Probleme mit sich. Ihre Schwankungen und Unkontrollierbarkeit stellen große Herausforderungen für das Stromnetz dar. Um die Netz- und damit die Versorgungssicherheit weiterhin gewährleisten zu können, braucht es Lösungen, die weder das Stromnetz, die Verbraucher noch die Energieversorger benachteiligen. Eine Möglichkeit wäre es, zusätzliche Kraftwerke und Infrastruktur (Redundanzen) aufzubauen, welche potenzielle Schwankungen ausgleichen können. Dieser Lösungsansatz gilt als traditioneller Weg, der hohe Kosten und negative Umweltauswirkungen mit sich bringt. Demand Side Management hat das Potenzial, effiziente Lösungen diesbezüglich anzubieten. Welche Vorteile der Einsatz von DSM auf Ebene der Haushaltsverbraucher für die Energieversorger in Bezug auf den Abruf von Ausgleichsenergie bringt, wird in dieser Arbeit behandelt. Dafür wurde ein agentenbasiertes Modell entwickelt, welches darauf abzielt, die Abweichung zwischen dem von dem Energieversorger prognostizierten Verbrauch und dem realen Verbrauch seiner Haushaltskunden zu verringern. Jeder Haushalt in dem vorgestellten Modell ist mit einer Flexibilität in Form eines Batteriespeichers ausgestattet. Die Speicherbewirtschaftung wird basierend auf einem Signal, welches der Energieversorger übermittelt, automatisch vom Haushalt für jeden Tag im Betrachtungszeitraum optimiert. Jede Abweichung zwischen der vom Energieversorger erstellten Prognose und der tatsächlich bezogenen Strommenge stellt dabei einen Bezug von Ausgleichsenergie dar. Untersucht werden die Auswirkungen der Anzahl an Haushalten sowie ein unterschiedlicher Wissensstand auf die Prognose. Weiters werden zwei unterschiedliche Arten von Demand Side Management analysiert. Einmal die Einflussnahme auf die Last der Haushalte durch ein Preissignal, einmal durch das Vorgeben eines Lastgangs. Um die Effektivität der beiden Varianten bestimmen zu können, wird auch die Menge an Ausgleichsenergie erhoben, welche ohne das Vorhandensein eines Batteriespeichers (also ohne Steuerung) anfallen würde. Das Modell wurde entwickelt, um einen Trend aufzuzeigen und keine spezifische Einsparungsmenge zu ermitteln, da dies von der jeweiligen Situation des Energieversorgers abhängt. Die Erstellung der unterschiedlichen Wissensstände basiert auf den österreichischen rechtlichen Vorgaben bezüglich der Datenübertragung bei intelligenten Messgeräten. Dabei ist einmal der Jahresverbrauch, einmal der Tagesverbrauch und einmal die stündlichen Verbrauchswerte bekannt. Das Preissignal ist negativ korreliert zu den am Day-Ahead-Markt gehandelten Mengen und das Lastsignal basiert auf einer der Prognosen des Energieversorgers, je nach Variante, die untersucht wird. Es zeigte sich, dass ein besserer Wissensstand nur teilweise eine Verbesserung der Prognose erzielte. Wobei die unterschiedlichen Wissensstände auf den realen Werten der nicht verwendeten Haushalte aus dem gleichen Datensatz aufbauen und so beispielsweise Wettereinflüsse in der Prognose schon bekannt waren, was die Prognose basierend auf Jahreswerten sehr genau machte. Der Aggregationseffekt von mehreren Haushalten beeinflusst die Prognose positiv. Auf einzelner Haushaltsebene schneiden die Vorhersagen deutlich schlechter ab als bei Prognosen des Gesamtverbrauchs aller Haushalte. Die Optimierung basierend auf dem Lastsignal generiert eine geringere Menge an Ausgleichsenergie als das Preissignal. Das liegt unter anderem daran, dass die Prognose nur die Verbräuche der Haushaltskunden berücksichtigt und nicht die Mengen, die am Markt gehandelt werden. In den untersuchten Varianten stellte sich heraus, dass am wenigsten Ausgleichsenergie über alle Haushalte erzeugt wird, wenn kein Demand Side Management betrieben wird, also keine Batteriespeicher vorhanden sind und die Prognose des Energieversorgers auf Stundenwerten basiert. Auf einzelner Haushaltsebene fällt bei der Optimierung mittels Lastsignal am wenigsten Ausgleichsenergie an.

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Blasenindikatoren speziell des Immobilienbereichs, aber auch von Aktienmärkten. Im ersten Teil der Arbeit wird versucht, vergangene Blasenbildungen aufzuzeigen und zu erläutern, weshalb sich diese bilden konnten und schlussendlich geplatzt sind. Dies soll einem besseren Verständnis der restlichen Arbeit dienen. Weiters werden Indikatoren, die üblicherweise genutzt werden, um einen Markt einzuschätzen aufgezeigt und erläutert. Ebenfalls werden diese teilweise zueinander in Relation gestellt, um Zusammenhänge der einzelnen Indikatoren zu erkennen. Im Anschluss dieser Aufstellung werden bekannte, vom internationalen Markt anerkannte, Indikatoren aufgezeigt und erläutert und mit Beispielen unterlegt. Den Abschluss der Arbeit bildet das Einsetzen von ausgewählten Indikatoren für die Märkte Schweiz und Österreich und ein daraus abgeleitetes Fazit, ob eine Blase in diesen Ländern als Wahrscheinlich gilt oder nicht. Auch wird erläutert, dass ein einzelner Indikator wenig bis keine Aussagekraft zur Einschätzung einer Blasensituation hat, sondern Indikatorensets dazu benötigt werden.

Mit dem entwickelten, gemischt-ganzzahligen linearen Optimierungsmodell wird ein grosser Beitrag geleistet, das die wichtigen Betriebskennzahlen einer PV-Speicheranlage, wie der Eigenverbrauchsanteil um bis zu 89 % und der Autarkiegrad um bis zu 73 % durch eine variable Grenzkostenoptimierung bei zusätzlicher E-Auto Berücksichtigung gesteigert werden können. Der Eigenverbrauch der PV-Erzeugung wird durch den stationären Batteriespeicher auf 71 % mehr als verdoppelt. Das beispielhafte Szenario hat einen Haushaltsverbrauch von 5 MWh pro Jahr und besteht aus einer 5 kWp PV-Anlage, mit einem 5 kWh Batteriespeicher und dem Tesla Model 3 mit einer Jahresfahrleistung von 16778 km. Das erstellte Softwareprogramm kann einfach auf weitere verschiedene Anlagenkonstellationen und mit eigenen Eingangszeitreihenprofile der Haushaltslast, der PV-Erzeugung und der E-Auto Nutzung parametriert werden. Neben der Kennzahlenberechnung des konkreten Szenarios wird der jeweilige Einfluss einer Anlagenkomponente, wie PV, Batterie und Last bei deren Variation, auf die Kennzahlen grafisch gut sichtbar dargestellt. Die Ergebnisse bestätigen bisherige Arbeiten, dass die Dimensionierung der Anlagenkomponenten nach der einfachen Faust-Formel 1:1:1 erfolgen soll: Der stationäre Batteriespeicher und die PV-Anlage sollen gleich gross sein und ihre Grösse in kWh soll der Jahreslast in MWh entsprechen. Damit wird nahezu schon ein gutes Optimum von Eigenverbrauch, Eigenverbrauchsanteil und Autarkiegrad bei minimalen Energiekosten gefunden und die Netzbelastung durch Bezug und Einspeisung kann reduziert werden.

Heutzutage gewinnen visuelle und akustische Eingabemethoden für die Interaktion mit Anwendungen oder Komponenten zunehmend an Bedeutung und sollen die klassische Maus oder Tastatur gegebenenfalls ersetzen. Abgesehen von der Sprachsteuerung benötigen jedoch auch die neuen Methoden für das Absetzen eines Befehls größtenteils die Hände. Es bleibt jedoch die Frage bestehen was passiert, wenn keine freie Hand zur Verfügung steht und ein Sprachbefehl aufgrund des Lärmpegels nicht erkannt wird. Diese Arbeit beschreibt das Konzept einer alternativen Anwendungssteuerung mit Fußgesten und verwendet dafür die Einlegesohlen ‚stapp one‘, die mit Druck- und Beschleunigungssensoren ausgestattet sind. Aufgrund der Durchführung einer Umfrage mit Mehrheitsvotum lassen sich verschiedene Fußgesten für entsprechende Aktionen der gesteuerten Komponenten definieren. Diese wirken auf die Anwender und Anwenderinnen intuitiv und weisen folglich eine hohe Akzeptanz bei der Benutzung auf. Mit einer Verbindungskombination aus Bluetooth und ‚User-Datagram-Protocol‘ (UDP) werden die Sensordaten von der Sohle, über ein Smartphone, zu einem Computer weitergeleitet, um eine Gestenerkennung mit Machine-Learning umzusetzen. Über ein Datenfluss-System werden die empfangenen Werte der Sensoren aufbereitet und eine Feature-Extraktion durchgeführt, sodass diese für eine Klassifizierung von Fußgesten dienen. Basierend auf ‚Deeplearning4j‘ wird ein Algorithmus mit ‚Long Short-Term Memory‘ implementiert und zusammen mit dem Datenfluss-System als ‚Java‘-Bibliothek zur Verfügung gestellt. Zusätzlich werden Datensätze von Fußgesten einer Person erstellt und zum Training sowie zur Evaluierung der Gestenerkennung verwendet. In einer letzten Umfrage wird die implementierte Bibliothek in zwei Applikationen integriert. Zudem wird die Funktion des definierten ‚Gesten-Aktionen-Mapping‘ in drei Anwendungsszenarien analysiert. Die Forschungsergebnisse zeigen eine zuverlässige Klassifizierung der Fußgesten mit einer Genauigkeit von 82 %, wobei unter realen Bedingungen auch Werte zwischen 85 % und 100 % erreicht werden.