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Empirische Sozialforschung an sozialarbeiterischen Studiengängen österreichischer Fachhochschulen
(2012)
SysML Modellierung komplexer Systeme und automatische Erzeugung domänenspezifischer Ressourcen
(2021)
Moderne Technische Systeme und ihre Entwicklung werden zunehmend komplexer. Durch eine Vielzahl bei der Entwicklung beteiligter Modelle/Dokumente wird eine konsistente und rückverfolgbare Modellierung erschwert. Model-Based Systems Engineering (MBSE) ist ein Ansatz, welcher diese Problemstellung adressiert und bei der Systementwicklung formale Modelle anstelle von Dokumenten einsetzt/verwendet. Im Gegensatz zu Dokumenten sind Modelle formal definiert, können automatisiert überprüft werden und ermöglichen eine leichte maschinelle Verarbeitung der Informationen. Im Zentrum der Entwicklung steht ein Systemmodell, welches mit einer formalen Modellierungssprache erstellt wurde. Während der Entwicklung entstehende Informationen werden in das Systemmodell integriert, sodass eine konsistente Single Source of Truth entsteht. Aus dem Systemmodell können über automatisierte Modelltransformationen domänenspezifische Ressourcen, wie beispielsweise Digital Twins, generiert werden. Digital Twins und die damit verbundenen Simulationen können einen deutlichen Mehrwert in Bereichen, wie Optimierung, Wartung und Anomalieerkennung liefern. Allerdings ist die manuelle Erzeugung Aufwändig und Fehleranfällig sein, weshalb eine automatische Erzeugung aus den Informationen des Systemmodells eine Erleichterung darstellt.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dieser Problemstellung und der Modellierung komplexer Systeme. Es wird ein Systemmodell mit der Modellierungssprache Systems Modeling Language (SysML) erstellt, welches durch domänenspezifische Profile erweitert wird um Modellierung/Integration der Domänen zu ermöglichen. Mittels einer Modelltransformation in Acceleo werden Informationen aus dem Systemmodell in ein Simulationsmodell der Simulationssoftware twin, welche zur Simulation von Digital Twins geeignet ist, transformiert. Der in der Arbeit präsentierte Ansatz wird anhand er Modellfabrik des Forschungszentrums Digital Factory Vorarlberg veranschaulicht.
Observing the ratios of the rail usage in terms of passenger travelled per km and per capita, we see that there are huge differences between countries, so some railway systems are performing better in catching passengers than others. By analysing the factors that make the railways attractive for users, and setting standard values for these factors, we can analyse how well a system is performing. This paper has investigated those factors and developed an assessment tool that will inform about the required improvements, so in a later stage specific strategies can be developed to increase the performance in order to attract more passengers. Spain will be used as case study, since the country has specially low passenger rail usage compared to other countries even though the large investments in high speed lines the country undertook in the last decades.
Moderne Darstellungen ermöglichen es, Daten nicht nur als statische Bilder, sondern auch als interaktive Visualisierungen darzustellen. Interaktive Darstellungen können im Kontext von Kundinnen- und Kundenanalysen eine einfache Weise sein, um Unterschiede in verschiedenen Kaufverhalten festzustellen und können so ein essenzielles Hilfsmittel für ein Unternehmen sein. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, anhand eines beispielhaften Verkaufsdatensatzes die Möglichkeiten der Datenexploration und Informationsbeschaffung durch interaktive Visualisierungen aufzuzeigen, sodass Rückschlüsse auf das Kaufverhalten verschiedener Gruppen gezogen werden können.
Auf der Grundlage einer umfassenden Literaturrecherche in den Bereichen der Daten- und Informationsvisualisierung wurde eine Problemdefinition und eine Anforderungsanalyse für die Verkaufsdaten ausgearbeitet. Anonymisierte Verkaufsdaten dienten als Ausgangspunkt für die Datenvorverarbeitung. Diese wurden bereinigt und die gewünschten Informationen aus der Anforderungsanalyse wurden zur weiteren Transformation selektiert. Aufgrund der hohen Dimensionalität der selektierten Daten, wurde bei der Transformation der Dimensionsreduktions Algorithmus “Uniform Manifold Approximation and Projection” (UMAP) verwendet, um die Dimensionen der Daten zur Visualisierung zu reduzieren. Aufbauend auf diesen Schritten wurde ein Prototyp als Webanwendung erstellt, der den Anforderungen der Datenexploration und Informationsgewinnung gerecht wird. Der resultierende Prototyp kombiniert die achsenbasierten Visualisierungsmethoden der Streudiagramme und Parallelen Koordinaten mit der pixelorientierten Visualisierungsmethode der Heatmap. Diese Darstellungen wurden zusätzlich mit Interaktionsmöglichkeiten erweitert, um eine kollaborative Filterung von ähnlichen Konsumentinnen und Konsumenten auf verschiedenen Warengruppenebenen zu ermöglichen.
Abgeschlossen wurde die Arbeit mit einer Evaluation des Prototypen und dessen Qualität zur Exploration. Die Auswertung wurde mit Benutzerinnen und Benutzern absolviert, die einen Versuchsablauf durcharbeiteten und dabei ihre Erkenntnisse in einem Fragebogen dokumentierten. Durch das Ausführen ließen sich Gruppierungen von Kundinnen und Kunden feststellen und diese konnten auf Richtigkeit in Bezug auf das Einkaufsverhalten validiert werden. Die hierarchische Verbindung der Warengruppenebenen und das Erkennen von Mustern in allen drei Warengruppenebenen konnte nicht als erfolgreich bewertet werden. Es wurde jedoch ein Potenzial zur weiteren visuellen Analyse von Konsumentinnen und Konsumenten anhand deren Einkaufsverhalten festgestellt und weitere Anforderungen zur Weiterentwicklung wurden festgehalten.