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Analysis of the (μ/μI,λ)-CSA-ES with repair by projection applied to a conically constrained problem
(2019)
In contrast to fossil energy sources, the supply by renewable energy sources likewind and photovoltaics can not be controlled. Therefore, flexibilities on the demandside of the electric power grid, like electro-chemical energy storage systems, are usedincreasingly to match electric supply and demand at all times. To control those flex-ibilities, we consider two algorithms that both lead to linear programming problems.These are solved autonomously on the demand side, i.e., by household computers.In the classic approach, an energy price signal is sent by the electric utility to thehouseholds, which, in turn, optimize the cost of consumption within their constraints.Instead of an energy price signal, we claim that an appropriate power signal that istracked in L1-norm as close as possible by the household has favorable character-istics. We argue that an interior point of the household’s feasibility region is neveran optimal price-based point but can result in a L1-norm optimal point. Thus, pricesignals can not parametrize the complete feasibility region which may not lead to anoptimal allocation of consumption.We compare the price and power tracking algorithms over a year on the base ofone-day optimizations regarding different information settings and using a large dataset of daily household load profiles. The computational task constitutes an embarrassingly parallel problem. To this end, the performance of the two parallel computation frameworks DEF [1] and Ray [2] are investigated. The Ray framework is used to run the Python applications locally on several cores. With the DEF frameworkwe execute our Python routines parallelly in a cloud. All in all, the results providean understanding of when which computation framework and autonomous algorithmwill outperform the other.
In einer Zeit, in der Daten eine immer größere Rolle spielen, nehmen Schlagwörter wie Big Data, Data Analytics oder Data Mining auch in Organisationen eine große Rolle ein. Daten werden zum neuen digitalen Öl, das durch alle Systeme der Unternehmen und externe Quellen fließt. Richtig eingesetzt, unterstützen sie bei der Strategiefindung, bei der Umsetzung neuer Geschäftsmodelle, beim Gestalten neuer Abläufe und Prozesse und insbesondere bei der Entscheidungsfindung.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Daten und Unternehmenssystemen. Von diesen Themen ausgehend wird versucht, eine Brücke zu den Themenfeldern Prozessmanagement und Prozessinnovation zu schlagen. Die Arbeit soll aufzeigen, welche strategischen und operativen Ansätze die Nutzung von Daten als Treiber für Prozessinnovation zulassen. Aufbauend auf einer theoretischen Einordnung der vier skizzierten Gebiete, bildet ein empirischer Teil das Herzstück dieser Arbeit. In diesem Teil werden Aussagen von ExpertInnen darüber zusammengetragen, welche Ansätze zur datengetriebenen Prozessinnovation sie in ihren jeweiligen Unternehmen anwenden. Diese Aufarbeitung ist gegliedert in die drei Ebenen Rahmenbedingungen, Faktoren und Ansätze. Abgeschlossen wird diese Arbeit durch konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen.
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.
Activation of heat pump flexibilities is a viable solution to support balancing the grid via Demand Side Management measures and fulfill the need for flexibility options. Aggregators as interface between prosumers, distribution system operators and balance responsible parties face the challenge due to data privacy and technical restrictions to transform prosumer information into aggregated available flexibility to enable trading thereof. Thereby, literature lacks a generic, applicable and widely accepted flexibility estimation method for heat pumps,which incorporates reduced sensor and system information, system- and demand-dependent behaviour. In this paper, we adapt and extend a method from literature, by incorporating domain knowledge to overcome reduced sensor and system information. We apply data of five real-world heat pump systems, distinguish operation modes, estimate power and energy flexibility of each single heat pump system, proof transferability of the method, and aggregate the flexibilities available to showcase a small HP pool as a proof of concept.
The demand for managing data across multiple domains for product creation is steadily increasing. Model-Driven Systems Engineering (MDSE) is a solution for this problem. With MDSE, domain-specific data is formalized inside a model with a custom language, for example, the Unified Modelling Language (UML). These models can be created with custom editors, and specialized domains can be integrated with extensions to UML, e.g., the Systems Modeling Language (SysML). The most dominant editor in the open-source sector is Eclipse Papyrus SysML 1.6 (Papyrus), an editor to create SysML diagrams for MDSE.
In the pursuit of creating a model and diagrams, the editor does not support the user appropriately or even hinders them. Therefore, paradigms from the diagram modelling and Human Computer Interaction (HCI) domains, as well as perceptual and design theory, are applied to create an editor prototype from scratch. The changes fall into the categories of hierarchy, aid in the diagram composition, and navigation. The prototype is compared with Papyrus in a user test to determine if the changes have the effect of improving usability.
The study involved 10 participants with different knowledge levels of UML, ranging from beginners to experts. Each participant was tested on a navigation and modelling task in both the newly created editor, named Modelling Studio, and Papyrus. The study was evaluated through a questionnaire and analysis of the diagrams produced by the tasks.
The findings are that Modelling Studio’s changes to the hierarchical elements improved their rating. Furthermore, aid for diagram composition could be reinforced by changes to the alignment helper tool and adjustments to the default arrow behaviour of a diagram. Lastly, model navigation adjustments improve a link’s visibility and rating of a specialized link (best practice). The introduction of breadcrumbs had limited success in bettering navigation usability. The prototype deployed a broad spectrum of changes that found improvement already, which can, however, be further improved and tested more thoroughly.
Application of various tools to design, simulate and evaluate optical demultiplexers based on AWG
(2015)
Zeros can cause many issues in data analysis and dealing with them requires specialized procedures. We differentiate between rounded zeros, structural zeros and missing values. Rounded zeros occur when the true value of a variable is hidden because of a detection limit in whatever mechanism was used to acquire the data. Structural zeros are values which are truly zero, often coming about due to a hidden mechanism separate from the one which generates values greater than 0. Missing values are values that are completely missing for unknown or known reasons. This thesis outlines various methods for dealing with different kinds of zeros in different contexts. Many of these methods are very specific in their ideal usecase. They are separated based on which kind of zero they are intended for and if they are better suited for compositional or for standard data.
For rounded zeros we impute the zeros with an estimated value below the detection limit. The author describes multiplicative replacement, a simple procedure that imputes values at a fixed fraction of the detection limit. As a more advanced technique, the author describes Kaplan Meier smoothing spline replacement, which interpolates a spline on a Kaplan Meier curve and uses the spline below the detection limit to impute values in a more natural distribution. Rounded zeros cannot be imputed with the same techniques that would be used for regular missing values, since there is more information available on the true value of a rounded zero than there would be for a regular missing value.
Structural zeros cannot be imputed since they are a true zero. Imputing them would falsify their values and produce a value where there should be none. Because of this, we apply modelling techniques that can work around structural zeros and incorporate them. For standard data, the zero inflated Poisson model is presented. This model utilizes a mixture of a logistic and a Poisson distribution to accurately model data with a large amount of structural zeros. While the Poisson distribution is only applicable to count data, the zero inflation concept can be applied to different kinds of distributions. For compositional data, the zero adjusted Dirichlet model is introduced. This model mixes Dirichlet distributions for every pattern of zeros found within the data. Non-algorithmic techniques to reduce the amount of structural zeros present are also shown. These techniques being amalgamation, which combines columns with structural zeros into more broad descriptors and classification, which changes columns into categorical values based on a structural zero being present or not.
Missing values are values that are completely missing for various known or unknown reasons. Different imputation techniques are introduced. For standard data, MissForest imputation is introduced, which utilizes a RandomForest regression to impute mixed type missing values. Another imputation technique shown utilizes both a genetic algorithm and a neural network to impute values based on the genetic algorithm minimizing the error of an autoencoder neural network. In the case of compositional data, knn imputation is presented, which utilizes the knn concept also found in knn clustering to impute the values based on the closest samples with a value available.
All of these methods are explained and demonstrated to give readers a guide to finding the suitable methods to use in different scenarios.
The thesis also provides a general guide on dealing with zeros in data, with decision flowcharts and more detailed descriptions for both compositional and standard data being presented. General tips on getting better results when zeros are involved are also given and explained. This general guide was then applied to a dataset to show it in action.
Arbeitspaket 3: Ausschöpfung des Innovationspotentials von smarten Technologien - FH Vorarlberg
(2022)
Armut im Blick?
(2023)
Anhand von empirischem Material aus zwei Forschungsprojekten gibt die Broschüre Einblick in zentrale Harausforderungen, die sich in der pädagogischen Praxis beim Umgang mit (Kinder-)Armut stellen. Die Broschüre vermittelt relevantes Wissen über Armut als gesamtgesellschaftliches Problem. Zudem setzt sie Impulse für die Entwicklung einer kritsch-reflexiven Perspektive auf die Arbeit mit armutserfahrenen Kindern, Eltern und Familien.
Arrayed Waveguide Gratings
(2016)
Arrayed Waveguide Grating (AWG) is a passive optical component, which have found applications in a wide range of photonic applications including telecommunications and medicine. Silica-on-Silicon (SoS) based AWGs use a low refractive-index contrast between the core (waveguide) and the cladding which leads to some significant advantages such as low propagation losses and low fiber coupling losses between the AWG waveguides and the fibres. Therefore, they are an attractive DWDM solution offering higher channel count technology and good performance characteristics compared to other methods. However, the very low refractive-index contrast means the bending radius of the waveguides needs to be very large (on the order of several millimeters) and may not fall below a particular critical value to suppress bending losses. As a result, silica-based waveguide devices usually have a very large size that limits the integration density of SiO2-based photonic integrated devices. High-index contrast AWGs (such as silicon, silicon nitride or polymer-based waveguide devices) feature much smaller waveguide size compared to low index contrast AWGs. Such compact devices can easily be implemented on a chip and have already found applications in emerging applications such as optical sensors, devices for DNA diagnostics and optical spectrometers for infrared spectroscopy.In this work, we present the design, simulation, technological verification and applications of both, the low-index contrast and high-index contrast AWGs. For telecommunication applications AWG-MUX/Demux with up to 128-channels will be presented. For medical applications the AWG-spectrometer with up to 512-channels will be presented.This work was carried out in the framework of the projects: ADOPT No. SK-AT-20-0012, NOVASiN No. SK-AT-20-0017 and AUTOPIC No. APVV-17-0662 from Slovak research and development agency of Ministry of Education, Science, Research and Sport of the Slovak Republic and No. SK 07/2021 and SK 08/2021 from Austrian Agency for International Cooperation in Education and Research (OeAD-GmbH); and project PASTEL, no. 2020-10-15-001, funded by SAIA.
Nowadays, the area of customer management strives for omni-channel and state-of-the-art CRM concepts including Artificial Intelligence and the approach of Customer Experience. As a result, modern CRM solutions are essential tools for supporting customer processes in Marketing, Sales and Service. AI-driven CRM accelerates sales cycles, improves lead generation and qualification, and enables highly personalized marketing. The focus of this thesis is to present the basics of Customer Relationship Management, to show the latest Gartner insights about CRM and CX, and to demonstrate an AI Business Framework, which introduces AI use cases that are used as a basis for the expert interviews conducted in an international B2B company. AI will transform CX through a better understanding of customer behavior. The following research questions are answered in this thesis: In which AI use cases can Sales and CRM be improved? How can Customer Experience be improved with AI-driven CRM?
Assessing antecedents of entrepreneurial activities of academics at south african universities
(2016)
Athena
(2021)
Im postdigitalen Zeitalter, in dem wir uns befinden, ist ein gesellschaftlicher Wandel erkennbar. Die Arbeitswelt verlangt zunehmend nach Flexibilität und dynamischen Prozessen. Es herrscht ein allgemeines Selbstverständnis bezüglich der Einschätzung, dass digitale Technologien in unserem Alltag als fester Bestandteil integriert sind.
Als Gegenpol zu den digitalen Netzwerken herrscht ein starkes Bedürfnis nach analogen Erlebnissen. Öffentliche Arenen eignen sich seit jeher als Orte der Begegnung. Verantwortliche in Städten und Betreiber von Gewerbeparks beschäftigen sich mit der Frage, wie sie Areale aufwerten und den Nutzern ein attraktives Angebot schaffen können.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Bedürfnissen der Nutzer (Stadtbewohner/-besucher) in Bezug auf städtische Möbelkonzepte. Leitmotiv ist, durch unterschiedliche Methoden einen besseren Einblick in urbane Räume und das Spannungsfeld zwischen Mensch, Ort und Möbel zu bekommen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der fotodokumentarischen Studie von vorhandenen Möbelkonzepten. Ziel ist es, Arealverantwortlichen sowie Gestaltern Möglichkeiten für zukünftige urbane Möbelkonzepte aufzuzeigen.
Companies develop and implement strategies with the aim to address the needs of their customers. Acquisition is one market expansion strategy that companies can use to acquire new market access, technologies and/or to grow organically. In recent years, Chinese companies have been active in acquiring companies all over the globe to develop their strategic position. This caused certain contra reaction in Europe and as well in the Swiss media against cross-border acquisitions of Swiss companies.
Swiss companies and particularly the Swiss-MEM (Machinery, Electrical and Mechanical) industry is highly export oriented and their value proposition builds on attributes like knowledge, technology, and differentiating products. Among them are many “hidden champions” and niche players who successfully dominate the market segment.
As observed with Chinese companies, Indian companies also started to become more active outside of their domestic markets by increasing their foreign direct investments into Europe, Asia and North America, over the last decades. The lasting and good relationship of India and Switzerland might trigger the wish for Indian companies to acquire Swiss and particularly Swiss-MEM companies for acquisitions.
This Master’s Thesis assesses how often Indian investments into public and privately owned Swiss-MEM companies by acquisition happen, how are the attempts of acquisitions perceived by the stakeholders and what measures Swiss and Swiss-MEM companies can take, to protect themselves from being acquired. To access the research topic, several sub-questions will be analysed with the aid of primary and secondary research to assess the situation.
The research topic is of particular interested to the author since he spent over 20 years working in the Swiss-MEM industry, involved in international affairs and in recent years specifically with India. The observation of Chinese acquisition activities and insight into the size and potential of India were the drivers for researching whether India might follow China’s example.
In conclusion, Indian companies are not explicitly targeting Swiss and Swiss-MEM companies, but there are reasons to believe that it would make sense for Indian companies to look into the acquisition of Swiss and Swiss-MEM companies. The perception of such acquisitions varies, but there are arguments for and against them. Companies must take strategic and organisational measures in order to prevent themselves from becoming the target of an acquisition. However, it is known that the state should not interfere in the market and a discussion at a political level, planning how to deal with cross-border acquisition, is needed.
Further areas for research based on this Master’s Thesis could be the review of how the targeting of Swiss and Swiss-MEM companies by Indian companies would look, and also the topic of the succession planning in Swiss secondary sector in conjunction with Indian targeting for acquisitions. A third area to research might be investigating the political aspects involved in the research questions.
In vielen Ländern gibt es eine stetige Verschiebung von Bargeld zu Kartenzahlung. Dieser Umstand könnte darauf hinweisen, dass Bargeld irgendwann verschwinden wird. Der Bargeldumlauf ist in den meisten Ländern, einschließlich Österreich, jedoch seit Jahrzehnten stabil oder stark gestiegen. Im Gegensatz dazu gilt Schweden als eine Vorreiternation auf dem Weg in die bargeldlose Gesellschaft. In der vorliegenden Masterthesis werden die Unterschiede zwischen Österreich und Schweden erläutert, indem die Zahlungsmärkte als auch das Potenzial der Länder aufgezeigt werden. Weiters werden die möglichen Einflüsse wie Bargeldversorgung, Technologie und Infrastruktur, Regulierungen und das unterschiedliche Zahlungsverhalten und die Mentalität der Konsumenten untersucht. Daraus werden dann Schlussfolgerungen gezogen, wohin sich die verschiedenen Zahlungsmärkte in Zukunft bewegen werden. Die Daten basieren auf Sekundärdaten, die aus Büchern, Zeitschriften, verschiedenen Forschungsarbeiten und Onlinequellen stammen. Egal, welchen Standpunkt Sie in Bezug auf die Zukunft des Bargeldes einnehmen, soll diese Masterthesis einen besseren Einblick über die Transformation unserer Volkswirtschaft und den Mechanismus von unbaren Zahlungen geben.
Diese Studie zielt darauf ab, Unterschiede in der User Experience von 3D-Karten Anwendungen im Nutzungskontext Skitourenplanung festzustellen, um Erkenntnisse über die Vor- und Nachteile zu gewinnen. Es findet ein Vergleich zwischen der Touchscreen Applikation „Fatmap“1 (FATMAP | Discover a world of adventure..., o. J.) und einem auf der Basis mobiler Augmented Reality entwickelten Prototypen statt.
Um die Usability zu untersuchen, wurden Evaluationen zur Messung der Faktoren Effektivität, Effizienz und Zufriedenheit durchgeführt. Auf Grundlage der Ergebnisse wurde zudem ein Vorbereitungstool für eine alpine Skitour entwickelt. Für den Versuchsaufbau wurde zu Beginn die prototypische mobile AR-Applikation dem UX-Design Prozess folgend aufgesetzt. In dieser Phase fand eine tiefgreifende Recherche zu den Themen Orientierung, Interaktion und Skitouren statt, woraus die Anforderungen und das Konzept für den Prototyp abgeleitet wurden. Dieser wurde mit Hilfe einer Online-Plattform umgesetzt und auf einem iPad evaluiert. Das Testdesign beinhaltet Fragebögen zur wahrgenommenen User Experience, einen Usability Test zur Messung der Effizienz und einen Usability Test zur Messung der Effektivität. Insgesamt wurden 17 Proband: innen mit beiden Applikationen evaluiert, die gemessenen Faktoren ausgewertet und interpretiert. Die Ergebnisse zeigen, dass es Unterschiede bei der Effizienz und der Zufriedenheit der Anwendungen gibt, aber auch die Effektivität wird kontrovers diskutiert. Die Erkenntnisse bestätigen Vorteile bei der Interaktion mit dem AR-Prototypen, lassen jedoch offen, ob sich Nachteile der Effektivität durch technische Verbesserungen eliminieren lassen. In jedem Fall wurde die AR-Anwendung als spannender und origineller wahrgenommen, was zu einer höheren Motivation führt.
In dieser Arbeit werden verschiedene Augmented Reality Tools analysiert und getestet, um eine Brandmeldezentrale zu erkennen und auf dieser virtuelle Inhalte darzustellen. Die Erkennung der Zentrale wird mittels Bilderkennung und Objekterkennung von Vuforia, Wikitude und AR Foundation durchgeführt. Zusätzlich wird in dieser Arbeit eine AR Applikation implementiert, welche sowohl mit iOS und Android Geräten als auch für die Microsoft HoloLens 2 kompatibel ist. Die Anwendung soll zeigen, an welcher Stelle in der Brandmeldezentrale ein Fehler vorliegt und wie dieser behoben werden kann. Für die Fehlerbehandlung kommt eine “Schritt für Schritt Anleitung“ zum Einsatz, bei welcher Teile der Zentrale augmentiert hervorgehoben werden, wenn diese für die Behebung des Problems relevant sind. Es werden diverse Geräte bezüglich Interaktion und deren Stärken bzw. Schwächen evaluiert. Für die Analyse haben Testpersonen die Anwendung sowohl auf der HoloLens 2 als auch auf einem iPad Pro getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass einige Personen Schwierigkeiten mit der Gestensteuerung auf der HoloLens 2 haben. Die Ausführung der Pinch Geste, welche durch das zusammendrücken von Daumen und Zeigefinger ausgeführt wird, wurde oft zu ungenau durchgeführt. Der Vergleich der beiden Geräte hat ergeben, dass Interaktionen auf dem iPad schneller ausgeführt werden können als auf der HoloLens. Außerdem wurde überprüft, wie sich unterschiedliche Lichtverhältnisse auf die Anwendung auswirken. Dabei stellte sich heraus, dass die Hologramme bei der HoloLens bei einer stark beleuchteten Umgebung nicht gut sichtbar sind. Die Objekterkennung der Brandmeldezentrale weist einige Fehler bei der Erkennung der Brandmeldezentrale auf. Diese sind darauf zurückzuführen, dass die Brandmeldezentrale für die verwendeten Augmented Reality Tools zu wenig Merkmale aufweist.
Ursprünglich wurde für das K-Projekt „LiTech“ eine mobile und intuitive Robotersteuerung – mit Touchbedienung und Augmented Reality – programmiert. Ziel war es, einen Industrieroboter spontan steuern zu können, mit besonderem Augenmerk auf Laienfreundlichkeit. Das System besteht aus einem Roboter und einem PC der als Bildschirm eine mit kapazitivem Touch ausgestattete und von einem Projektor bespielte Glasscheibe hat. Daten werden als String über eine serielle Schnittstelle übermittelt. Zur Erforschung der Nutzerfreundlichkeit werden Bälle auf einer Ebene hin- und herbewegt. Zur Cloud-Datenauswertung und Erstellung der Visualisierung wurden mittlerweile weitere Forschungszentren der FH Vorarlberg eingebunden. Im laufenden Wintersemester arbeitet ein Praktikant aus Südamerika an der Erweiterung auf den kompletten 3D-Raum mit möglicher Implementierung einer Gestensteuerung. Ziel des Beitrags ist es, den Versuchsaufbau und die Steuerung des Roboters zu beschreiben sowie geplante Weiterentwicklungen aufzuzeigen.
Ausgehandeltes Verständnis
(2020)
Entscheidungen über die optimierte organisatorische Wertschöpfung werden oft von mehreren Personen getroffen. Möchte die entscheidungsorientierte BWL anwendungsorientiert sein, legt sie den Fokus auf das Gewebe von aufeinander verweisenden (entscheidungsfördernden) Kommunikationen zu legen und auf der Erkenntnisfigur des Beobachters aufzubauen.
Auslandssemester im Karrierefokus – Evaluierung der Auslandssemester am Beispiel einer Hochschule
(2015)
Ausrechnen oder aushandeln?
(2023)
Ausscheidungsmanagement
(2021)
The boom of information technology development created high demand for skilled labour force in IT occupations. IT professionals install, test, build, repair or maintain hardware and software and can do the job from any location in the world.
Demand for the workforce significantly outstrips the global supply. In a situation of staff shortage employers have to compete on local and global labour markets. The ability of a firm to attract and retain the best talent would become a source of its sustainable competitive advantage.
Aim of the study is to understand what influences perception of employment attractiveness by IT professionals the most. This study intends to expend the existing knowledge about employees´ needs and “psychological contract” concept.
The research was conducted with the participation of 4 IT and 4 HR English-speaking experts who live and work in Austria. In the study the grounded theory approach and the descriptive qualitative methods were applied.
The research findings explain which factors influence the decision of IT professionals to join, stay or leave an employer. The results are discussed in relation to talent attraction and retention practices of Austrian employers.
In Anbetracht einer immer größer werdenden Diskussion über den Klimaschutz und einer anvisierten Energiewende finden umweltschonende Energietechniken immer mehr an Aufmerksamkeit in der Gesellschaft. Die Kombination von Stromerzeugung und gleichzeitiger Wärmeproduktion macht die Biomassevergasung zu einem interessanten Untersuchungsobjekt. Die anfallenden Biokohlestäube versprechen in Zukunft von großem Nutzen zu sein, um zum Beispiel Kohlenstoff in der Erde abzuspeichern. Die sogenannten ”Terra Preta“ Böden steigerten merklich das Interesse am Einsatz von Kohle in der Landwirtschaft, um in Böden verbessernde Eigenschaften zu erzielen. In dieser Masterarbeit wird die Auswirkung der Biokohle einer Schwebefestbettvergaseranlage auf das Pflanzenwachstum, die verfügbaren Nährstoffe und auf die Anzahl der Mikroorganismen untersucht. Hierfür wurden zwei verschiedene Versuchspflanzen herangezogen. Es wurde auf Hafer und Rübse zurückgegriffen. Der Versuch fand unter Laborbedingungen in einem Wachstumsschrank statt. Es wurden Böden mit unterschiedlichen Kohlegehalten hergestellt (0 %, 2,5 % 5 %, 12,5 %). Des Weiteren wurde auf zwei verschiedene Arten eine oberflächenaktivierte Kohle hergestellt. Einmal erfolgte dies durch Ko-Kompostierung der Biokohle in Grünschnitt und das zweite Mal durch die Beladungmit künstlichem Dünger. Die chemische Aktivierung erfolgte über einen Rührversuch. Dabei wurde die Kohle über einen längeren Zeitraum mit dem künstlichen Dünger in einem Gefäß gerührt.
Die Versuchsdauer erstreckte sich jeweils über einen Zeitraum von ca. 3 Wochen. Am Ende der Versuche wurden die Pflanzen geerntet. Anschließend wurde ihre Wuchshöhe und deren Durchmesser erfasst und statistisch ausgewertet. Die Nährstoffe im Boden wurden mittels Macherey Nagel Schnelltest ermittelt. Hierfür wurden Proben sowohl am Anfang als auch am Ende des Experiments genommen und anschließend aufbereitet und ebenfalls statistisch ausgewertet. Es konnte durch den Zusatz von Kohle einen signifikant höherer Mittelwert des Pflanzenwachstums erzielt werden. Und auch bei den Nährstoffen konnten Unterschiede zum Referenzboden nachgewiesen werden. Im Gegensatz dazu konnte bei den Mikroorganismen statistisch kein Unterschied festgestellt werden. Leider traten während des Versuches vermehrt Probleme auf, die aber entsprechend in der Arbeit adressiert und dokumentiert werden. Aus diesem Grund muss darauf verwiesen werden, dass einige Ergebnisse nicht verwertbar waren.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit verschiedenen Regelstrategien für eine nachträgliche Bauteilaktivierung zur Gebäudesanierung und deren Auswirkungen auf die Energieeffizienz. Im Rahmen einer Kooperation der Alpenländischen Gemeinnützigen Wohnbaugesellschaft und dem Energieinstitut Vorarlberg, wird ein Gebäude aus dem Altbestand der Südtiroler Siedlung in Bludenz saniert und mit einer nachtäglichen Bauteilaktivierung der Bestand-wand versehen. Um die Auswirkungen verschiedener Regelstrategien sowohl auf den Komfort in den Wohnungen als auch auf die Energieeffizienz des Gebäudes zu untersuchen, wird mithilfe der Simulationssoftware IDA ICE ein Gebäudemodell erstellt und verschiedene Regelungen simuliert. Dabei werden Parameter wie das Erreichen der Solltemperatur, der Komfort oder der benötigte Heizwärmebedarf als Bewertungskriterium herangezogen, um diese zu vergleichen. Zuerst werden Flächenregelungen untersucht, die anhand der Temperatur eines Raumes oder dem Mittelwert mehrerer Räume eine komplette Gebäudeseite regeln. Darauffolgend werden Etagen- und Einzelraumregelungen untersucht. Zur Anwendung kommen gewöhnliche Thermostat- und PI-Regler, sowie eine Rücklauftemperaturregelung und eine prädiktive Regelung, welche mithilfe einer idealen Wettervorhersage arbeitet. Ziel ist es, die Auswirkung der Regelungen auf die Raumtemperaturen zu untersuchen und eine geeignete Regelstrategie für das Gebäude zu finden.
Veränderungen im gesellschaftlichen Wertesystem, das Vordringen kommerzieller Privatwirtschaft in Bereiche, die über lange Zeit von Non-Profit-Organisationen abgedeckt worden sind, und die Finanzkrise der öffentlichen Haushalte gelten als große Ursachen für die vielfältige und kontroversielle Diskussion der Social Impact-Orientierung im deutschsprachigen Raum. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Frage, wie sich Social Impact-Orientierung auf Instrumente der Unternehmenssteuerung auswirkt. Dazu wird ein Theorieüberblick über gesellschaftliche Wirkungsanalyse erarbeitet und ausgewählte Instrumente der Unternehmenssteuerung vorgestellt. Daraufhin werden fünf Hypothesen gebildet, die in einer Einzelfallstudie anhand eines jungen Sozialunternehmens in Österreich überprüft werden. In diesem Praxisteil ist ein Vergleich hinsichtlich der Impact-Orientierung im untersuchten Sozialunternehmen zu jener, die in der Literatur dargestellt wird, zentral. Weiters wird die Frage untersucht, wie die in der Literatur angegebenen Managementinstrumente für Wirkungsorientierung in diesem Unternehmen angewendet werden und zu welchen Ergebnissen diese führen. Schließlich wird erforscht, ob Wirkungsziele und passende Managementinstrumente einen Beitrag zur Lösung des angenommenen Zielkonfliktes zwischen gesellschaftlichen und ökonomischen Zielen beitragen können. Die Ergebnisse und Erkenntnisse der Einzelfallstudie werden abschließend im Gespräch mit einer übergeordneten Einrichtung einer ersten Verifikation unterzogen. Diese Arbeit kommt zum Schluss, dass Impact-Orientierung eine sehr langfristige Ausrichtung der Unternehmenssteuerung bedarf. Die Impact-Ziele und Indikatoren müssen sich in den gewählten Instrumenten wiederfinden. Nur dadurch ist sichergestellt, dass Unternehmenssteuerung und Impact-Orientierung stringent zusammenwirken. Bei aller Unsicherheit zum WIE der Umsetzung, hat die Impact-Orientierung zentrale Auswirkungen auf die Unternehmenssteuerung.
Um die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen in Österreich zu erreichen, wird ab Juli 2022 die CO2-Steuer erhoben. In diesem Kontext fehlen für den Standort Vorarlberg jedoch Aussagen über das Nachhaltigkeitscontrolling im Allgemeinen und die Auswirkungen der CO2-Steuer im Speziellen.
Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurde eine Online-Umfrage konzipiert, durchgeführt und statistisch quantitativ ausgewertet. Das entwickelte Nachhaltigkeits-Scoring-System soll klären, inwieweit die teilnehmenden Unternehmen, ein Nachhaltigkeitscontrolling implementiert haben. Zudem wurde geprüft, ob die CO2-Steuer einen Zusammenhang mit dem ermittelten Nachhaltigkeitsscore hat.
Der Mittelwert des Nachhaltigkeitsscore betrug 56,23 %, wobei die Ergebnisse eine hohe Variabilität (10 % bis 100 %) aufwiesen. In einigen Unternehmen wird nur ein rudimentäres Nachhaltigkeitscontrolling durchgeführt, während andere bereits sehr aktiv sind. Die Wirkung der CO2-Steuer ist sehr unterschiedlich. Der Korrelationskoeffizient nach Pearson ergibt zwar 0,053 und ist damit positiv (r > 0), dieser ist aber sehr schwach. Die Signifikanz (1-seitig) liegt bei p = 0,352. Somit wurde nachgewiesen, dass kein eindeutiger Zusammenhang zwischen der CO2-Bepreisung und dem Nachhaltigkeitsscore in Vorarlberg besteht.
Der Fremdvergleichsgrundsatz ist ein wichtiges Instrument zur Bestimmung von Verrechnungspreisen zwischen verbundenen Unternehmen, um Gewinnverschiebungen zu vermeiden. Durch den Vergleich mit unabhängigen Unternehmen sollen angemessene Preise und Bedingungen für internationale Transaktionen gewährleistet werden. Die Anwendung des Fremdvergleichsgrundsatzes erfordert eine sorgfältige Analyse der Transaktionen und trägt zur Einhaltung der Steuervorschriften bei. Die wirtschaftlichen Auswirkungen der Covid-19-Pandemie haben jedoch neue Herausforderungen für die Bestimmung von Verrechnungspreisen hervorgebracht, wie die Berücksichtigung staatlicher Hilfen oder das Vorhandensein verlässlicher Vergleichsdaten. Konzernunternehmen waren daher dazu gezwungen, ihre bisherige Verrechnungspreispolitik zu überdenken und gegebenenfalls anzupassen. In der vorliegenden Masterarbeit werden die Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf die Bestimmung von Verrechnungspreisen in multinationalen Konzernunternehmen mit Hauptsitz in Vorarlberg untersucht. Um das angestrebte Ziel dieser Arbeit zu erreichen, ist es von großer Bedeutung, den aktuellen Forschungsstand zu den Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf die Bestimmung von Verrechnungspreisen durch eine umfassende Literaturrecherche zu erfassen und die rechtlichen Grundlagen zu analysieren. Basierend auf dem gewonnenen theoretischen und rechtlichen Wissen wurden Fachleute bedeutender Unternehmen mit Headquarter in Vorarlberg befragt. Darüber hinaus wurden Expertinnen aus renommierten Beratungsunternehmen befragt, um die Thematik aus verschiedenen Perspektiven zu beleuchten.
Die vorliegende Studie untersucht die Auswirkungen der Covid-Pandemie auf die Finanzierungssituation von Unternehmen in Vorarlberg. Besonderes Augenmerk wird dabei auf kleine und mittlere Unternehmen sowie deren Eigenkapitalausstattung gelegt. Die Analyse erfolgt anhand einer quantitativen Befragung von 569 Unternehmen im Zeitraum Ende Oktober/Anfang November 2021. Ein Großteil der befragten Unternehmen schätzt die Finanzierungssituation insgesamt als befriedigend oder besser ein. Eigenkapital wird die höchste Relevanz aller Finanzierungsquellen zugesprochen. Obwohl 39% der befragten Unternehmen eine Eigenkapitalerhöhung für Ihr Unternehmen als nötig erachten, haben aktuell nur 14% Überlegungen in diese Richtung. Die Ergebnisse der Studie weisen darauf hin, dass eine Beseitigung der steuerlichen Bevorzugung von Fremdkapital (Debt Bias) einen relevanten Anreiz für Eigenkapitalerhöhungen liefern könnte.
Auswirkungen der DSGVO auf das Vertriebscontrolling eines Software-as-a-Service Geschäftsmodells
(2020)
Diese Arbeit untersucht die Auswirkungen eines SaaS Geschäftsmodells auf das Vertriebscontrolling. Dazu werden mittels Literatur die Kennzahlen und Instrumente des klassischen Vertriebscontrollings besprochen. Ein SaaS Geschäftsmodell hat spezifische Charakteristika, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren, welche im Anschluss eingeführt werden. Diese beeinflussen das Vertriebscontrolling eines SaaS Geschäftsmodells. Die DSGVO schränkt das Vertriebscontrolling dabei, in der Nutzung von personenbezogenen Daten, ein. Diese Arbeit zeigt, dass die Grundelemente des Vertriebscontrollings bestehen bleiben, jedoch andere Kennzahlen verwendet werden müssen. Zusätzlich kommen neue Aufgaben auf das Vertriebscontrolling zu. Abschließend werden Handlungsempfehlungen für das Vertriebscontrolling eines SaaS Geschäftsmodells entwickelt. Mittels einer systematischen Literaturrecherche werden diese Handlungsempfehlungen bestätigt.
Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Auswirkungen der EU-Taxonomie auf das Controlling in Unternehmen. Die EU-Taxonomie stellt ein Klassifizierungssystem dar, das darauf abzielt, ökologisch nachhaltige wirtschaftliche Aktivitäten zu definieren und zu fördern. Im Rahmen dieser Arbeit wird analysiert, wie das Controlling von Unternehmen durch die Einführung der EU-Taxonomie beeinflusst wird und welche Herausforderungen und Chancen sich dadurch ergeben. Zunächst wird eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt, um ein theoretisches Verständnis zum Thema Nachhaltigkeit und zur EU-Taxonomie sowie ihren Auswirkungen auf das Controlling zu entwickeln. Dabei wird auf relevante Studien, Richtlinien und Berichten eingegangen, um die aktuelle Diskussion in diesem Bereich zu erfassen. Im Anschluss daran werden qualitative Interviews mit Controlling-Experten ausgewählter Unternehmen durchgeführt. Diese Interviews dienen dazu, Einsichten in die konkreten Auswirkungen der EU-Taxonomie auf das Controlling zu gewinnen. Es werden Fragen zu Themen wie der Identifizierung nachhaltiger Aktivitäten, der Messung von Nachhaltigkeitskriterien und der Integration der EU-Taxonomie in bestehende Controlling-Prozesse gestellt. Die Analyse der erhobenen Daten erfolgt mittels qualitativer Inhaltsanalyse, um Muster, Themen und Schlüsselerkenntnisse zu identifizieren. Die Ergebnisse dieser Analyse werden anschließend interpretiert und in Bezug auf bestehende theoretische Ansätze und Modelle diskutiert. Die Ergebnisse liefern einen Einblick in die Auswirkungen der EU-Taxonomie auf das Controlling von Aktiengesellschaften und tragen zur aktuellen Diskussion über nachhaltiges Controlling bei. Da die EU-Taxonomie noch recht frisch ist, muss man auf weitere Einführungen sowie Anpassung warten, um die vollumfänglichen Auswirkungen zu spüren.
Das Supply Chain Management von Unternehmen war die letzten Jahre stark effizienzgetrieben und wird durch die Veränderung des Unternehmensumfelds in eine sogenannte VUCA-Welt zunehmend vor Herausforderungen gestellt. Um mit den Herausforderungen umgehen und die Lieferketten aufrechterhalten zu können, setzen immer mehr Unternehmen auf „Resilienz“ als neue strategische Ausrichtung. Da sowohl die internen als auch die externen Supply Chain Management Prozesse von der IT abhängig sind, ist das Business-IT-Alignment ein Bereich, der von einer strategischen Neuausrichtung des Supply Chain Managements stark betroffen ist. Das Ziel der Masterarbeit ist daher die Beantwortung der Fragestellung, wie sich eine strategische Neuausrichtung des Supply Chain Management von Effizienz hin zu mehr Resilienz auf das Business-IT-Alignment von Unternehmen auswirkt. Die Beantwortung der Fragestellung erfolgt anhand eines theoretisch-konzeptionellen Vorgehens. Die Ergebnisse der durchgeführten Recherchen und Methoden haben gezeigt, dass alle sechs Dimensionen des Business-IT-Alignments – Strategie, Prozesse, Infrastruktur, Plattformen, Applikation und Services – von einer strategischen Neuausrichtung betroffen sind. Moderne IT-Organisationen sind allerdings bereits auf einem guten Weg, die Anforderungen einer resilienten Strategieausrichtung zu unterstützen. Zudem hat die Bedeutung einer funktionierenden Zusammenarbeit zwischen den Fachabteilungen und der IT-Abteilung deutlich zugenommen, um im Störungsfall besser reagieren zu können.
Unternehmen stehen aufgrund der digitalen Transformation vermehrt vor der Entscheidung, in Dateninitiativen zu investieren. In diesen Entscheidungssituationen werden verhaltensökonomische Faktoren kaum berücksichtigt. Zwar wird der Mensch in der Theorie als rationaler Entscheider dargestellt, doch zeigen die Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie, wie anfällig menschliche Entscheidungen für kognitive Verzerrungen sind. Ziel dieser Masterarbeit ist es zu beantworten, wie die Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie dazu beitragen können, die strategische Managemententscheidung in Bezug auf die Einführung einer Datenanalytik beherrschbarer zu machen. Hierfür wurde ein theoretisch-konzeptionelles Vorgehen gewählt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei der Entscheidungssituation zur Einführung einer Datenanalytik die Komplexität, die Unsicherheit, der Zeitdruck und die kognitive Anstrengung sowie der soziale Einfluss große Herausforderungen für das Management darstellen. Durch die Verknüpfung dieser Faktoren mit den Erkenntnissen aus der Verhaltensökonomie wurden sieben relevante kognitive Verzerrungen identifiziert. Diese Masterarbeit zeigt, dass der Overconfidence Bias, die Planning Fallacy, der Sunk Cost Bias, das Escalation of Commitment, die Decision Fatigue, der Status Quo Bias und der Authority Bias kognitive Verzerrungen sind, welche bei der strategischen Managemententscheidung zur Einführung einer Datenanalytik häufig auftreten können. Weiters wurden für jede kognitive Verzerrung Gegenmaßnahmen ausgearbeitet. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen auf, welche kognitiven Verzerrungen bei der Entscheidung zur Einführung einer Datenanalytik auftreten können und was das Management dagegen tun kann.
The photonic integrated circuits are required in the next generations of coherent terabit optical communications. The software tools for automated adjustment and coupling of optical fiber arrays to photonic integrated circuits has been developed. The obtained results are needed in final production phase in the technology process of photonic integrated circuits packaging.
The usage of data gathered for Industry 4.0 and smart factory scenarios continues to be a problem for companies of all sizes. This is often the case because they aim to start with complicated and time-intensive Machine Learning scenarios. This work evaluates the Process Capability Analysis (PCA) as a pragmatic, easy and quick way of leveraging the gathered machine data from the production process. The area of application considered is injection molding. After describing all the required domain knowledge, the paper presents an approach for a continuous analysis of all parts produced. Applying PCA results in multiple key performance indicators that allow for fast and comprehensible process monitoring. The corresponding visualizations provide the quality department with a tool to efficiently choose where and when quality checks need to be performed. The presented case study indicates the benefit of analyzing whole process data instead of considering only selected production samples. The use of machine data enables additional insights to be drawn about process stability and the associated product quality.
With the digitalisation, and the increased connectivity between manufacturing systems emerging in this context, manufacturing is shifting towards decentralised, distributed concepts. Still, for manufacturing scenarios manual input or augmentation of data is required at system boundaries. Especially in distributed manufacturing environments, like Cloud Manufacturing (CMfg) systems, constant changes to the available manufacturing resources and products pose challenges for establishing connections between them. We propose a feature-oriented representation of concepts, especially from the manufacturing domain, which serves as the basis for (semi-) automatically linking, e.g., manufacturing resources and products. This linking methodologies, as well as knowledge inferred using it, is then used to support distributed manufacturing, especially in CMfg environments, and enhance product development. The concepts and methodologies are to be evaluated in a real world learning factory.
Die morphologische Beurteilung menschlicher Embryos ist ein zeitaufwändiger Prozess in der assistierten Reproduktionsmedizin. Etwa fünf Tage entwickeln sich die Embryos bei einer IVF-Behandlung außerhalb des menschlichen Körpers, bevor Embryologinnen und Embryologen die Entscheidung über die zu transferierenden – also die für die Einleitung einer künstlich herbeigeführten Schwangerschaft zu verwendenden – Embryos anhand unterschiedlicher Bewertungskriterien treffen. Im Anschluss an eine Einführung in die Embryologie werden in dieser Arbeit mögliche Methoden zur automatisierten Embryoselektion besprochen, implementiert, miteinander verknüpft und abschließend evaluiert. Die Arbeit beschränkt sich mit dem EmbryoScope auf einen Zeitrafferinkubator, welcher in den IVF Zentren Prof. Zech in Bregenz in den letzten Jahren viele Millionen Bilder tausender befruchteter Eizellen und den daraus entstehenden Embryos aufgenommen hat. Dieses Gerät diente als Datenquelle zur Unterstützung bei der Entwicklung des Analysetools. Das entstandene Softwareprodukt wurde so programmiert, dass gegebenen Daten vorverarbeitet und unter Anwendung von Bildmanipulationsverfahren und komplexer neuronaler Netze analysiert werden können. Das Ergebnis ist eine Software zur Erkennung und Bewertung unterschiedlicher Parameter der Embryoentwicklung, um daraus Vorschläge für die Selektion der zu transferierenden Embryos generieren und übersichtlich präsentieren zu können.
Zur Evaluierung des Systems konnten drei Embryologinnen und Embryologen aus drei IVF Kliniken unterschiedlicher europäischer Länder gewonnen werden, um anhand einer eigens entwickelten Annotationssoftware Vergleichsdaten zu generieren. Als Endergebnis der Arbeit wurde die Einheitlichkeit dieser erhaltenen Annotationsdaten mit den errechneten Vorschläge anhand unterschiedlicher Kriterien berechnet. Die Transferierbarkeit eines einzelnen Embryos konnte im Vergleich zur Entscheidung des Laborpersonals in 73 % der Fälle korrekt erkannt werden. Bezogen auf eine gesamte IVF Behandlung konnte bei den tatsächlich zu transferierenden Embryos eine vollumfängliche Einheitlichkeit von 26 % mit den Embryologinnen und Embryologen erreicht werden. Embryos, welche von dem entstandenen Analysetool als transferierbar erkannt und unter Beachtung weiterer vorhandener Embryos für die weitere Behandlung vorgeschlagen wurden, sind in 63 % der Fälle für einen Transfer geeignet.
Das entstandene Vorschlagsystem ist als Proof of Concept zu verstehen, welches in späteren Arbeiten durch tiefgreifendere Analysen erweitert werden kann. Ein Einsatz des Systems ist aufgrund der geringen Analysesicherheit, sowie technischen und rechtlichen Einschränkungen zum Abschluss der vorliegenden Arbeit nicht vorgesehen.
Autonome Steuerung für das Demand Side Management von Wärmepumpenboilern mit linearer Optimierung
(2020)
Wärmepumpen, im Speziellen Wärmepumpenboiler, stellen mit ihrer thermischen Speicherkapazität eine gute Möglichkeit für autonome verbraucherseitige Laststeuerung (Autonomes Demand Side Management ADSM) dar. Zudem gewinnt diese Art der Brauchwarmwassererzeugung durch ihren dezentralen Ansatz und das Auskommen ohne fossile Energieträger im privaten Wohnbau immer mehr an Bedeutung. In Kombination mit staatlichen Fördergeldern ist die Anzahl verkaufter Einheiten in den letzten 5 Jahren am deutschen Markt um circa 25 % gestiegen. Obwohl das Lastverschiebungspotenzial von Wärmepumpenboilern unter Anwendung von Optimierungsalgorithmen in der Literatur theoretisch nachgewiesen ist, fehlen Verifikationen unter realen Bedingungen. Diese Arbeit will einerseits das theoretische Potential aufzeigen und andererseits mit dem vorgestellten Laborversuch einen Beitrag dazu liefern, die Verifikationslücke zu schließen. Für die Untersuchung im Labor wird ein handelsüblicher Wärmepumpenboiler bestehend aus einer Luft-Wärmepumpe und einem 300 Liter Warmwasserspeicher mit Sensoren und Aktoren ausgestattet. Insgesamt vier Temperatursensoren befinden sich am Speicherzulauf und -ablauf, sowie nahe der Speichermitte. Für die Aufzeichnung des Volumenstroms wird ein magnetisch-induktiver Messsensor am Speichereingang installiert. Zusätzlich wird mithilfe eines Proportionalventils am Speicherausgang das gewünschte Zapfprofil realisiert. Die Datenakquisition wird durch einen Datenlogger durchgeführt und die Optimierungsroutine auf dem PC implementiert. Die autonome Steuerung basiert auf einer von Day-Ahead-Marktpreisen der Energy Exchange Austria (EXAA) getriebenen linearen Optimierung mit dem Ziel, die Kosten der elektrischen Energie zu minimieren. Das Warmwasserverbrauchsprofil bildet den Verbrauch eines 4- Personen-Haushalts ab. Alle Mess- und Simulationsreihen basieren auf den gleichen Day-Ahead Preisfunktionen und Nutzerprofilen. Zur Verifikation des Lastverschiebungspotentials werden die Kosten pro MWh elektrischer Energie und die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie im Hysteresebetrieb (Normalbetrieb) denen des optimierten Betriebs gegenübergestellt. Durch eine Jahressimulation konnte das theoretische Potential nachgewiesen werden. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von rund 18 %. Die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie konnten durch die Optimierung um rund 19 % gesenkt werden. Die thermische Effizienz konnte somit um rund 1 % gesteigert werden. Der Wärmepumpenboiler wurde insgesamt zwei Wochen betrieben; eine Messreihe davon fand dabei im Normalbetrieb statt. In einer weiteren Messreihe wurde die Wärmepumpe mit der Optimierungsroutine betrieben. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von circa 23 %. Ebenso konnten die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie um 19 % gesenkt werden. Gleichzeitig sank die thermische Effizienz um 6 %.
Verbraucherseitige Laststeuerung (Demand Side Management – DSM) wird als ein möglicher Ansatz betrachtet, um die Auswirkungen des Ausbaus von fluktuierenden Erneuerbaren im Stromnetz auszugleichen. Sollen viele verteilte Energiesysteme damit angesprochen werden, stellen zentralistische Ansätze dabei hohe Anforderungen an die Kommunikationsinfrastruktur. Als Alternative wird vielfach eine autonome Laststeuerung (ADSM) mit anreizbasierter Optimierung direkt auf dem Verbrauchergerät betrachtet. Dabei kann die Anreizfunktion mittels unidirektionaler Kommunikation übertragen werden.
Am Forschungszentrum Energie der Fachhochschule Vorarlberg wurden in den letzten Jahren Algorithmen und Prototypen für den Einsatz von ADSM auf verschiedensten verteilten Energiespeichern im elektrischen Stromnetz entwickelt. Dabei werden sowohl thermische Energiespeicher (z. B. Haushalts-Warmwasserspeicher) als auch elektrochemische Speicher (z. B. Batteriespeichersysteme oder Elektroautos) betrachtet. Außerdem werden die Auswirkungen solcher Systeme auf das elektrische Verteilnetz untersucht. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die entwickelten Methoden und Ergebnisse aus diesem Forschungsfeld mit dem Ziel, ein weitreichendes Verständnis für die Chancen und Grenzen des ADSM zu schaffen.
Load shifting of resistive domestic hot water heaters has been done in Europe since the 1930s, primarily to ease the power supply during peak times. However, the pursued and already commenced energy transition in Europe changes the requirements for the underlying logic. In this more general context, demand side management is considered a viable approach to utilize the flexibility of thermal and electrochemical storage systems for buffering energy generated from renewables. In this work, an autonomous approach for demand side management of energy storage systems is developed, which is based on unidirectional communication of an incentive. This concept is then applied to the specific problem of resistive domestic hot water heaters.
The basic algorithms for an optimized operation are developed and evaluated based on simulation studies. The optimization problem considered, maps the search for the optimal heating schedule, while ensuring the temperature limits defined: Firstly, a maximum, which is defined by the hysteresis set point temperature; Secondly, during hot water draw offs, the outlet temperature should not fall below a set minimum. To establish this, the time series of hot water usage has to be predicted.
Depending on the complexity of the hot water heater model used, the formulation of the problem ranges from a linear to non-linear optimization with discontinuous constraints. The simulation studies presented, comprise a formulation as binary linear optimization problem, as well as a solution based on a heuristic direct method to solve the non-linear version. In contrast to the first linear approach, the latter takes stratification inside the tank into account. One-year simulations based on realistic hot water draw profiles are used to investigate the potentials with respect to load shift and energy efficiency improvements. Additional to assuming perfect prediction of user behavior, this work also considers the k-nearest neighbors algorithm to predict the time series. If compared to usual night-tariff switched operation, assuming perfect prediction shows 30 % savings on the electricity market when stratification is taken into account. The user prediction proposed leads to 16 % cost savings, while 6 % of the electric energy is conserved.
Based on the linear approach, a prototype is developed and used in a field test. A micro computer processes the sensor information for local data acquisition, receives electricity spot market prices up to 34 hours in advance, solves the optimization problem for this time horizon, and switches the power supply of the resistive heating element accordingly. Beside the temperature of the environment, the inlet and outlet temperatures, the temperature inside the tank is measured at five points, as well as the water volume flow rate and the electric power recorded. Two test runs of 18 days each, compare the night-tariff switched operation to the price-based optimization in a real-world environment. Results show a significant increase of 6 % in thermal efficiency during the operation based on the algorithm developed, which can be contributed to the optimization accounting for the usage expected.
To facilitate the technical and economic feasibility for retrofit-able implementations of the method proposed for autonomous demand side management, the sensors used must be kept to a minimum. A sufficiently accurate state estimation of the storage has to be achieved, to facilitate a useful model predictive control. Therefore, the last part of this work focuses on the aspect of automated system identification and state estimation of resistive domestic hot water heaters. To that end, real hot water usage profiles and schedules gathered in a field test are used in a lab setup, to collect data on the temperature distribution inside the tank during realistic operating conditions. Four different thermal models, common in literature, are considered for state estimation and system identification. Based on the data collected in the lab, they are evaluated with respect to robustness, computational costs, and estimation accuracy. Based on the observations made in the experiments, an extension of the one-node model by a single additional parameter is proposed. By this adaption, a linear temperature distribution in the lower part of the tank can be modeled during heating. The resulting model exhibits improved robustness and lower computational costs, when compared to the original model. At the same time, the average temperature in the storage tank is estimated nearly as accurate (6 % mean average percentage error) as in the case of the about 50 times more computationally expensive multi-layer model (4 % mean average percentage error).
Demand-side management approaches that exploit the temporal flexibility of electric vehicles have attracted much attention in recent years due to the increasing market penetration. These demand-side management measures contribute to alleviating the burden on the power system, especially in distribution grids where bottlenecks are more prevalent. Electric vehicles can be defined as an attractive asset for distribution system operators, which have the potential to provide grid services if properly managed. In this thesis, first, a systematic investigation is conducted for two typically employed demand-side management methods reported in the literature: A voltage droop control-based approach and a market-driven approach. Then a control scheme of decentralized autonomous demand side management for electric vehicle charging scheduling which relies on a unidirectionally communicated grid-induced signal is proposed. In all the topics considered, the implications on the distribution grid operation are evaluated using a set of time series load flow simulations performed for representative Austrian distribution grids. Droop control mechanisms are discussed for electric vehicle charging control which requires no communication. The method provides an economically viable solution at all penetrations if electric vehicles charge at low nominal power rates. However, with the current market trends in residential charging equipment especially in the European context where most of the charging equipment is designed for 11 kW charging, the technical feasibility of the method, in the long run, is debatable. As electricity demand strongly correlates with energy prices, a linear optimization algorithm is proposed to minimize charging costs, which uses next-day market prices as the grid-induced incentive function under the assumption of perfect user predictions. The constraints on the state of charge guarantee the energy required for driving is delivered without failure. An average energy cost saving of 30% is realized at all penetrations. Nevertheless, the avalanche effect due to simultaneous charging during low price periods introduces new power peaks exceeding those of uncontrolled charging. This obstructs the grid-friendly integration of electric vehicles.
The electricity demand due to the increasing number of EVs presents new challenges for the operation of the electricity network, especially for the distribution grids. The existing grid infrastructure may not be sufficient to meet the new demands imposed by the integration of EVs. Thus, EV charging may possibly lead to reliability and stability issues, especially during the peak demand periods. Demand side management (DSM) is a potential and promising approach for mitigation of the resulting impacts. In this work, we developed an autonomous DSM strategy for optimal charging of EVs to minimize the charging cost and we conducted a simulation study to evaluate the impacts to the grid operation. The proposed approach only requires a one way communicated incentive. Real profiles from an Austrian study on mobility behavior are used to simulate the usage of the EVs. Furthermore, real smart meter data are used to simulate the household base load profiles and a real low voltage grid topology is considered in the load flow simulation. Day-ahead electricity stock market prices are used as the incentive to drive the optimization. The results for the optimum charging strategy is determined and compared to uncontrolled EV charging. The results for the optimum charging strategy show a potential cost saving of about 30.8% compared to uncontrolled EV charging. Although autonomous DSM of EVs achieves a shift of load as pursued, distribution grid operation may be substantially affected by it. We show that in the case of real time price driven operation, voltage drops and elevated peak to average powers result from the coincident charging of vehicles during favourable time slots.
A new software tool, called AWG-Channel-Spacing, is developed to calculate accurate channel spacing of an arrayed waveguide gratings (AWG) optical multiplexer/demultiplexer. This tool has been developed with the application framework QT in the programming language C++. The tool was evaluated with a design of 20-channel 200 GHz AWG. The achieved simulated transmission characteristics prove the correct functionality of the tool.
By a simple femtosecond laser process, we fabricated metal-oxide/gold composite films for electrical and optical gas sensors. We designed a dripple wavelength AWG-spectrometer, matched to the plasma absorption wavelength region of the composite films. H2/CO absorptions fit well with the AWG design for multi gas detection sensor arrays
A new software tool, called AWG-Wuckler, is developed to calculate geometric parameters of arrayed waveguide grating structures for telecommunication and medical applications. These parameters are crucial for a AWG layout which will be created and simulated using commercial photonic design tools. The design process of AWG is very complex because its geometric dimensions depend on a large number of input design parameters and other input design parameters. Often geometric constraints require an adjustment of the input design parameters and vice versa. Calculation and adjustment of the geometric parameters is a time-consuming process that is currently not fully supported by any commercial photonic tool. AWG-Wuckler tool overcomes this issue and offers a fast and easy to use solution. The tool was already applied in various AWG designs and is technologically well proven.
Back to the future of gaming
(2014)
Die schnelllebige und sich verändernde Welt, in der die Menschen gegenwärtig leben, stellt Unternehmen ständig vor neue Herausforderungen. Der Wettbewerb wird immer anspruchsvoller und das Hervorstechen in jeder Branche ist von zahlreichen Faktoren abhängig. Einer davon, der zweifellos einen der grundlegenden Schlüssel zum Erfolg darstellt, ist die Entscheidungsfindung. Um letztere zu unterstützen, werden verschiedene Systeme geschaffen. Unter diesen Systemen lassen sich Business-Analytics-Systeme finden, deren Aufgabe sich auf die Umwandlung von Daten in Informationen konzentriert, um Evidenzen zu schaffen, die es den Managern ermöglicht, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten – und nicht auf derjenigen von Intuition – zu treffen. Es ist jedoch Folgendes festzustellen: Obwohl diese Systeme immer besser werden, ist die Mehrheit der Manager in vielen Unternehmen nicht in der Lage, effektive Entscheidungen zu treffen.
Daher ist es das Ziel dieser Arbeit, den Personen in der Wirtschaftswelt eine Untersuchung und Analyse der kognitiven verhaltenspsychologischen Phänomene zur Verfügung zu stellen, um festzulegen, welche dieser Phänomene beim Treffen von Entscheidungen im Rahmen von Business Analytics auftreten und ein Problem verursachen können. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Welchen Einfluss haben die kognitionspsychologischen Phänomene des Verhaltens in der Business Analytics?
Um diese zu beantworten, ist eine systematische Literaturrecherche durchgeführt worden. Die Analyse der Phänomene anhand eines Data-Mining-Vorgehensmodells (CRISP-DM) zeigte, dass der Einfluss der Phänomene auf Business Analytics signifikant ist und sich auf mehrere Aspekte der Analytik bezieht.