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Diese Masterarbeit analysiert den Prozess der Krankentransporte in Vorarlberg und identifiziert Potenziale zur Steigerung von Qualität und Effizienz. Krankentransporte sind ein wesentlicher Bestandteil des Gesundheitssystems und erfordern sorgfältige Planung, Koordination und qualifiziertes Personal. Die Arbeit behandelt Herausforderungen wie professionelle Ausbildung, Sicherheit, Kommunikation, Effizienz und Zeitmanagement. Durch eine Kombination aus semistrukturierten Interviews mit Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Landeswarnzentrale und der Rettungs- und Feuerwehrleitstelle, direkten Beobachtungen und der Analyse von Daten aus SQL-Datenbanken werden bestehende Prozesse detailliert untersucht. Die Analyse deckt Schwachstellen in der Datenerfassung und -qualität auf und identifiziert ineffiziente Abläufe. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden konkrete Handlungsempfehlungen entwickelt, darunter die Einführung eines Onlineportals zur Anmeldung von Krankentransporten, die Entwicklung von Unterstützungstools für Disponentinnen und Disponenten, strengere Kontrollen bei der Ausstellung von Transportscheinen und die Optimierung des Transports am Behandlungsort. Die Arbeit beantwortet die Forschungsfrage, welche Potenziale zur Steigerung der Qualität und Effizienz von Krankentransporten in Vorarlberg bestehen, und liefert praxisnahe Ansätze zur Prozessverbesserung, die zu einer effizienteren und zuverlässigeren Patientenversorgung beitragen.
Die vorliegende Arbeit untersucht das Energieeinsparpotential im Güterverkehr durch elektrisch unterstützte Dieseltraktoren, mit besonderem Fokus auf Strecken mit Gefälle. Hintergrund sind die drängenden Herausforderungen des Klimawandels und die vorgegebenen Klimaziele, wie die Reduktion der Treibhausgasemissionen gemäß des Pariser Klimaabkommens. Der Verkehrssektor, der in Österreich für 28,3 % der CO₂-Emissionen verantwortlich ist, bleibt weiterhin stark von fossilen Energieträgern abhängig. Insbesondere im Güterverkehr fehlen umsetzbare Ansätze für emissionsarme Antriebe bei Nutzfahrzeugen und forstwirtschaftlichen Traktoren. Erste Pilotprojekte durch elektrische Minentrucks zeigen, dass eine optimale Nutzung der potenziellen Energie nicht nur Emissionen reduziert, sondern auch Energie einspart. Die Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines energieeffizienten Antriebskonzepts für bestehende Traktoren, das regenerative Bremssysteme nutzt, um Energiepotentiale während der Talfahrt zu nutzen. Zur Bewertung verschiedener Antriebskonzepte werden Literaturrecherchen, Expertengespräche und eine qualitative Bewertungsmatrix eingesetzt. Dabei werden Kriterien wie Effizienz, Skalierbarkeit und Problematik berücksichtigt. Des Weiteren wird im Rahmen einer Leistungs- und Energiebilanz ein Fahrzyklus für eine vorgegebene Fahrstrecke modelliert, der Roll-, Luft- und Steigungswiderstände sowie mechanische Verluste berücksichtigt. Um eine allgemeine Aussage zur Autarkie einer Berg- und Talfahrt treffen zu können, wird das Verhältnis von Zuladung zur Steigung ermittelt, bei welcher keine zusätzliche Energie für einen Fahrzyklus benötigt wird. Hierzu wird ein methodischer Ansatz gewählt, der theoretische Modelle mit experimentellen Messungen kombiniert. Die Ergebnisse zeigen, dass das Konzept des hybriden Zapfwellenantriebs am besten bewertet wurde. Mit diesem System kann bei regulären Traktoren mit Anhänger ein Autarkiegrad von über 54 % bei mittleren Straßensteigungen von 8,6 % erreicht werden, wenn durch eine Zuladung die doppelte Masse während der Talfahrt gegeben ist. Durch Optimierungen wie die Reduktion mechanischer Verluste und verbesserte Rollwiderstandsbeiwerte, kann die energetische Autarkie eines Fahrzyklus weiter gesteigert werden. Die Modellierung zeigt, dass bei optimierten Bedingungen sowie einer Steigung von 8,6 % bereits eine Zuladung von etwa 80 % des Eigengewichts ausreicht, um einen vollständigen Fahrzyklus ohne zusätzliche Energiezufuhr absolvieren zu können. Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass hybride Antriebskonzepte eine vielversprechende Lösung für den energieeffizienten sowie emissionsarmen Betrieb von Traktoren darstellen.
Kognitive Verzerrungen beeinflussen Entscheidungen in Unternehmen auf subtile, aber tiefgreifende Weise und können zu wenig erfolgreichen Investitionen und suboptimalen Ergebnissen führen. Diese Masterarbeit untersucht die Rolle des Controllings in ihrer rationalitätssichernden Funktion bei Investitionsentscheidungen und analysiert, inwiefern kognitive Verzerrungen in der Praxis erkannt und adressiert werden. Im Fokus stehen dabei die Verbreitung von Bewusstsein über Biases, die Anwendung von Debiasing-Strategien sowie Einflussfaktoren aus der Sphäre der Unternehmen. Auf Basis qualitativer Interviews zeigt die Arbeit, dass kognitive Verzerrungen und entsprechende Gegenmaßnahmen in vielen Unternehmen kaum explizit thematisiert werden. Dies liegt vor allem an mangelnder Fehlerkultur, fehlenden Ressourcen und unzureichender Sensibilisierung. Das Controlling wird zwar häufig als Business Partner betrachtet, bleibt in der Praxis jedoch oft von der finalen Entscheidungsfindung ausgeschlossen. Entscheidungen werden oftmals von der Unternehmensleitung allein getroffen. Zudem zeigt sich, dass qualitative Aspekte häufig gegenüber rechnerischen Methoden übergewichtet werden. Die Arbeit empfiehlt unter anderem die systematische Einführung von Debiasing-Methoden, die Sensibilisierung der ControllerInnen und ManagerInnen durch Schulungen sowie die Stärkung der Rolle des Controllings als neutrale, rationalitätsfördernde Instanz. Dies mag in einigen Unternehmen einen Wandel in der Unternehmenskultur mit sich bringen, ist aber unabdingbar, um Entscheidungsprozesse zu professionalisieren und rationalere Investitionsentscheidungen erreichen.
EU regulations get stricter from 2028 on by imposing net-zero energy building (NZEB) standards on new residential buildings including on-site renewable energy integration. Heat pumps (HP) using thermal building mass, and Model Predictive Control (MPC) provide a viable solution to this problem. However, the MPC potential in NZEBs considering the impact on indoor comfort have not yet been investigated comprehensively. Therefore, we present a co-simulative approach combining MPC optimization and IDA ICE building simulation. The demand response (DR) potential of a ground-source HP and the long-term indoor comfort in an NZEB located in Vorarlberg, Austria over a one year period are investigated. Optimization is performed using Mixed-Integer Linear Programming (MILP) based on a simplified RC model. The HP in the building simulation is controlled by power signals obtained from the optimization. The investigation shows reductions in electricity costs of up to 49% for the HP and up to 5% for the building, as well as increases in PV self-consumption and the self-sufficiency ratio by up to 4% pt., respectively, in two distinct optimization scenarios. Consequently, the grid consumption decreased by up to 5%. Moreover, compared to the reference PI controller, the MPC scenarios enhanced indoor comfort by reducing room temperature fluctuations and lowering the average percentage of people dissatisfied by 1% pt., resulting in more stable indoor conditions. Especially precooling strategies mitigated overheating risks in summer and ensured indoor comfort according to EN 16798-1 class II standards.
In der gegenwärtigen VUCA-Welt (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity) sehen sich Organisationen einem intensiven Wettbewerb und dynamischen Marktbedingungen gegenüber. Insbesondere große Organisationen kämpfen aufgrund ihrer rigiden Strukturen, vielschichtigen Hierarchien und komplexen Entscheidungsprozessen mit mangelnder Agilität und Anpassungsfähigkeit. Diese Forschungsarbeit untersucht das Potenzial agiler Konzepte zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit großer Organisationen und beleuchtet dabei die Rolle des Prozessmanagements. Basierend auf einer theoretisch-konzeptionellen Literaturrecherche wurden verschiedene Agilitätsträger, -treiber und -fähigkeiten, die eine agile Organisation charakterisieren, identifiziert und in Beziehung zum Prozessmanagement gesetzt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Entwicklung dynamischer Fähigkeiten, Prozessorientierung und die Implementierung agiler Prozessmethoden zu einer erhöhten Reaktionsfähigkeit, Flexibilität und Geschwindigkeit führen. Dem Prozessmanagement kommt dabei eine Schlüsselrolle zu, indem es eine Balance zwischen Stabilität und Flexibilität schafft und die Prozessorientierung fördert. Als notwendige Komponenten einer erfolgreichen agilen Transformation braucht es einen umfassenden kulturellen Wandel sowie die Etablierung eines agilen Mindsets in der gesamten Organisation. Diese Arbeit betrachtet zudem Potenziale und Herausforderungen an der Schnittstelle von agilen Organisationen und Prozessmanagement, wobei auch das Thema Skalierung und Skalierungsframeworks in großen Strukturen betrachtet wird. Darüber hinaus wird betont, dass eine erfolgreiche agile Transformation in großen Organisationen weit über die reine Implementierung von Prozessmethoden hinausgeht. Vielmehr erfordert sie einen holistischen Ansatz, der alle Kernbereiche der Organisation einbezieht: Strategie, Struktur, MitarbeiterInnen, Prozesse und Technologie. Nur durch diese umfassende und integrierte Herangehensweise können große Organisationen das volle Potenzial agiler Konzepte ausschöpfen und ihre Wettbewerbsfähigkeit in der VUCA-Welt nachhaltig stärken.
An increased focus on utilizing data analytics to tackle human resource (HR) issues and make more informed and data-driven decisions is spreading in firms and public institutions. One of the major challenges faced by orga-nizations is employee turnover, which can have negative impacts on productivity, performance, and overallcorporate reputation. In light of these considerations, this study endeavors to predict employee attrition bydeploying Machine Learning (ML) models on real-world data obtained from a prominent Italian financial cor-poration. Although the use of ML to predict attrition and investigate the main employers-employees features isdocumented in literature, what characterizes our study is the investigation of the crucial dimension of featuredirection. Nonetheless, recognizing this directional aspect is pivotal for HR managers entrusted with makinginformed decisions. In our research, we employ the SHAP (SHapley Additive exPlanation) algorithm to not onlyidentify feature contributions but also to assess their direction. Beyond mere algorithm implementation, ourstudy interprets the outcomes within the specific context of HR decision-making. This comprehensive approacheffectively highlights the inherent limitations of standalone algorithms, which may produce only partial results,capturing the importance of a feature, but missing its direction. Indeed, sometimes, while the feature is wellknown, its direction is somehow counterintuitive, thus requiring a deeper investigation and understanding. In a period like the present one, where the new production paradigms and the Covid-19 pandemic altered the consolidated labor market, new phenomena are emerging and only a profound understanding of the contextual novel dynamics can foster well-informed decision-making processes.
The formation of mixed gas hydrates for pre- or post-combustion capture of carbon dioxide is considered a promising alternative to conventional carbon capture technologies. Yet, to keep up with conventional technologies or even reduce the cost of capture associated with them, a hydrate-based technology must have (1) a short induction time, (2) fast formation kinetics, and (3) moderate process conditions. To date, these requirements can only be met by adding promoters to the system, which comes at its own cost and disadvantages. Here, we show that the requirements can also be met without promoters by forming mixed gas hydrates in a packed bed of ice stabilized by fumed silica. While the high specific surface area of the packed bed warrants short induction times and fast kinetics, low temperatures ensure both moderate formation pressures and a high CO2 selectivity. The favorable properties can be maintained and even improved upon over many capture/regeneration cycles when operated at temperatures lower than 253 K, as this ensures a continuous formation of pores in the ice. We demonstrate the advantages of this route for carbon capture on a bench scale through batch, semi-batch, and continuous experiments. In semi-batch operation at 233 K and 40 bar, the mole fraction of CO2 in a synthetic flue gas is reduced from 15 mol% to 2.5 mol%. At the same thermodynamic conditions, a split fraction of 70% and a specific energy consumption below 3.0 GJ/tCO2 are achieved in continuous operation. The inherent advantages and simplicity of this process, a specific energy consumption comparable with the state of the art even though entirely based on the bench-scale experiment, as well as environmental harmlessness, emphasize the potential of this hydrate-based process to meet the demands of the industry at a minimal cost of capture.
An interpretable and adaptable data-driven model for performance prediction in thermal plants
(2025)
To safely operate complex industrial systems such as thermal power plants, establishing reliable monitoring tools is paramount for better understanding the underlying processes. Data-driven models are a useful aid for monitoring and control of thermal power plants, but they require an effective feature selection to allow for an accurate, computationally efficient, and interpretable model. In this study, we systematically compared three different modes of feature selection for predicting the live steam flow in a thermal plant: purely expert-based, purely data-driven, and a hybrid combining both. While a fully data-driven approach yields the highest accuracy, a hybrid approach, refined from more than 3000 features, achieves nearly equivalent precision (NMAE = 1.14%) while using only 44 physical sensor signals, significantly improving the computational efficiency and enabling interpretability. The model is dynamically retrained using a sliding window approach to effectively handle load variations and plant shutdowns, which allows for the real-time tracking of deviations from the expected performance. We further validated our approach on a second thermal plant, achieving an NMAE of 2.49% despite substantial operational differences. By balancing predictive accuracy, interpretability, and transferability across plants, this work provides a practical framework for robust, data-driven monitoring and decision support in complex industrial power systems.
The objective of this study is to address the power imbalance between supply and demand caused by the adoption of electric vehicles and renewable energy sources. Due to power imbalance at the point of common coupling, additional peaks and valleys will be created. The novelty of this work lies in proposing a hybrid energy storage system that combines power-dense and energy-dense batteries, optimized using a Norm-2 approach, to mitigate these imbalances effectively. The methodology involves a simulation study using realistic distribution grid load curves, focusing on two case studies. The results of this study reveal that, with an optimally sized energy storage system, power-dense batteries reduce the peak power demand by 15% and valley filling by 9.8%, while energy-dense batteries fill the valleys by 15% and improve the peak power demand by 9.3%. Furthermore, a hybrid energy storage system outperforms and is useful for multiple grid applications when compared with a single type of energy storage system. The study identifies an optimal capacity share of 40% power-dense and 60% energy-dense batteries as providing an effective balance between power and energy requirements. The findings highlight the proposed system successfully manages not only the highest peaks and valleys, but also intermediate fluctuations caused by renewable energy and electric vehicle integration. During a one-year simulation using a hybrid energy storage system, peak power demand decreased by 11%, peak-to-average ratio improved by 12%, and power variance was reduced by 29%, indicating more stable and efficient grid performance compared to without any storage system.
Am Forschungszentrum Mikrotechnik der FHV werden mittels fs-Laserablation spezielle Aktuatoren aus dem piezoelektrischen Material PMN-PT in Zusammenarbeit mit führenden Instituten auf dem Gebiet der Quantenoptik entwickelt und gefertigt. Auf diesen Aktuatoren wird eine Halbleitermembran mit eingebetteten Quantenpunkten aufgebracht. Durch gezielte Verspannung dieser Membran kann die Emissionseigenschaft des Quantenpunkts beeinflusst werden. Für eine neue Generation von PMN-PT-Aktuatoren ist eine Weiterentwicklung des Designs und dessen Herstellungsprozess notwendig. Dabei soll ein möglichst kompaktes Design in einer Kavität realisiert werden. Ziel dieser Anordnung ist die Möglichkeit der individuellen Ansteuerung zweier nah beieinanderliegenden Quantenpunkte zur Umsetzung von 2-Photonen-Interferenz-Versuchen. Bisherige Arbeiten beschäftigten sich mit den Prozessschritten wie das Dünnen, Beschichten und Strukturieren. In dieser Arbeit werden durch eine Parameterstudie die Designs für den Schnitt in der Kavität getestet. Eine Simulation mit Parameter-Sweep ermöglicht es, die einzelnen Parameterkonstellationen zu beurteilen, um die besten Designparameter zu finden. Danach wird ein Prototyp erstellt und eine Prozesskette für die Produktion aufgestellt. Der Prototyp ist in fertiggestelltem Zustand auf seine Verarbeitungsqualität hin mit einem Rasterelektronenmikroskop (REM) zu überprüfen. Es zeigt sich, dass beim Schneidprozess mit fs-Laser ein Aluminiumoxidplättchen als Unterlage mit einem Loch im Bereich der Schnittgeometrie zu einer erheblichen Reduktion von Debris an den Schnittkanten führt. Auch der Strategiewechsel weg vom reinen Schneidprozess hin zu einer Kombination von flächigem Abtrag und anschließendem Schneiden trug entscheidend zur Verbesserung des Ergebnisses bei. Anhand der Simulation konnten geeignete Parameter für ein neues Design bestimmt werden. Für eine Verifizierung der Simulationsergebnisse muss der Aktuator auf einen Chipträger gebondet werden und eine Testreihe erfolgen.
