Forschungszentrum Business Informatics
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A covariance matrix self-adaptation evolution strategy for optimization under linear constraints
(2018)
A modified matrix adaptation evolution strategy with restarts for constrained real-world problems
(2020)
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.
A multi-recombinative active matrix adaptation evolution strategy for constrained optimization
(2019)
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.
Creating a schedule to perform certain actions in a realworld environment typically involves multiple types of uncertainties. To create a plan which is robust towards uncertainties, it must stay flexible while attempting to be reliable and as close to optimal as possible. A plan is reliable if an adjustment to accommodate for a new requirement causes only a few disruptions. The system needs to be able to adapt to the schedule if unforeseen circumstances make planned actions impossible, or if an unlikely event would enable the system to follow a better path. To handle uncertainties, the used methods need to be dynamic and adaptive. The planning algorithms must be able to re-schedule planned actions and need to adapt the previously created plan to accommodate new requirements without causing critical disruptions to other required actions.
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.
Analysis of the (μ/μI,λ)-CSA-ES with repair by projection applied to a conically constrained problem
(2019)
Arbeitspaket 3: Ausschöpfung des Innovationspotentials von smarten Technologien - FH Vorarlberg
(2022)
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.
Blood and breath profiles of volatile organic compounds in patients with end-stage renal disease
(2014)
Comparison of constraint-handling mechanisms for the (1,λ)-ES on a simple constrained problem
(2016)
Complementarities and synergies of quadruple helix innovation design in smart city development
(2020)
Increased urbanization trends are stimulating regional needs to support transitions from urban environments to smart cities, using its holistic perspective as a source to innovation. Strong relations between smart cities, urban and regional development, are getting increased attention both at policy and implementation level, providing fertile ground for execution of the new European policy frameworks that supports quadruple helix approaches to innovation. Smart specialization strategies (RIS3) encompass such initiatives, placing ICT and collaboration between academia, industry, government, and citizen at the center of urban innovation. However, there is still lack of research on effects of such approaches to innovation, involving both quadruple helix clusters and ICT in utilizing innovation potentials for developing smart cities. This study aims to increase the understanding on how quadruple helix urban innovation strengthens competitiveness of regions by improving its local smart areas – RIS3. We identified smart specialization patterns and applied comparative benchmark between nine smallmedium sized urban regions in Central Europe. Building on these results, the study provides an overview of the effects of RIS3 strategies implemented through quadruple helix innovation clusters on competitiveness of regions and Smart City development.
Daten werden heute oft auch als das «neue Gold» bezeichnet. Denn die letzten Jahre haben gezeigt, dass Daten die Grundlage erstaunlicher unter- nehmerischer Erfolgsgeschichten sein können. Dabei ist die Arbeit mit Daten nicht grundlegend neu. Vielmehr geht es heute im Vergleich zu früher um nahezu unendlich grossen Mengen an Daten, die im Rahmen nahezu aller denkbaren Prozesse oder Schnittstellen gesammelt, gespeichert und ausgewertet werden können. Unter anderem beinhaltet dies Maschinendaten, unternehmens- interne Prozesse oder Daten über Kunden und den Markt, welche die Grundlage für lernende Systeme (Künstliche Intelligenz) bilden. Wir können heute davon ausgehen, dass künftig nicht mehr die technische Machbarkeit, sondern die mensch- liche Vorstellungskraft die Grenzen des Möglichen definiert.
Bekannt sind vor allem etliche Erfolgsgeschichten von Grossunternehmen, die ihr Geschäft auf Daten aufbauen. Etablierte KMU sind hingegen noch zögerlicher, mit Daten zu arbeiten und diese wertschöpfend einzusetzen. Diese Broschüre geht auf die besondere Situation von KMU im Umgang mit Daten und Data Science ein. Denn auch für KMU kann es lohnend oder sogar zwingend notwendig sein, sich mit dem Thema «Data Science» zu beschäftigen. Daten und Data Science bieten grosse
Chancen, sie können aber auch zu einer Bedrohung im Wettbewerb werden. Und, zu lange warten sollten KMU nicht, die Zeit drängt. Denn Geschwindigkeit ist einer der zentralen Wettbewerbsfaktoren im digitalen Zeitalter. Das IBH-Lab KMUdigital unter- stützt KMU dabei, den herausfordernden Weg in eine digitale Zukunft schneller und einfacher zu gehen.
Diese Broschüre geht daher insbesondere auf die Rolle von Daten und Data Science für KMU in der Bodenseeregion ein. Sie stellt eine Zusammen- fassung ausgewählter Erkenntnisse und Handlungs- empfehlungen dar, die wir in einem zweijährigen Forschungsprojekt gemeinsam mit 16 Unternehmen aus der Bodenseeregion gewinnen konnten. Die Erkenntnisse sollen KMU bei der Nutzung von Daten anhand von Data Science unterstützen. Dabei ist es kein Ziel, dass KMU zu einem «kleinen Google» werden. Vielmehr braucht es KMU- spezifische Lösungen und Überlegungen, wie mit Daten sinnvoll, zielorientiert und ressourcen- schonend umgegangen werden kann. Wie kann das aussehen? Welche Chancen, Herausforderungen und Lösungen bieten sich KMU vor dem Hinter- grund ihrer besonderen Situation? Was muss dazu im Unternehmen verändert werden? Welche Unterschiede bestehen im Vergleich zu Gross- unternehmen auf diesem Weg?
Diese und weitere Fragen stehen im Mittelpunkt des vorliegenden Projektberichts zum Einzelprojekt «Data Science für KMU leicht gemacht» oder kurz «Data Science 4 KMU» bzw. «Data4KMU», welches unter dem Dach des IBH-Labs KMUdigital in den Jahren 2018 bis 2019 durchgeführt wurde. Dazu werden Daten und Data Science aus mehreren Perspektiven betrachtet, die nicht unabhängig voneinander sind: Strategie und Geschäftsmodell, Services und Prozesse, Leadership, HRM und
Organisation, Organisationskultur und Ganzheitichkeit, sowie Technologie. Diese Perspektiven greifen wir in den nachfolgenden Kapiteln auf.
Die vorliegende Broschüre wäre ohne die wertvolle Unterstützung der Praxispartner des Projektes, des Managements des IBH-Labs KMUdigital sowie ohne die finanzielle Projektförderung durch die Inter- nationale Bodenseehochschule (IBH) und Interreg nicht möglich gewesen. Ihnen allen gilt unser ganz besonderer Dank!
Das Forschungsprojekt Data Sharing Framework untersuchte Data Sharing im Kontext von datenbasierten Services und Produkten in Ökosystemen aus fünf Perspektiven: Kultur, Vertrauen, Wert, Recht & Governance, Sicherheit. Die Forschungsergebnisse bestätigen die Relevanz dieser Perspektiven und es hat sich gezeigt, dass diese Aspekte sowohl Barrieren als auch Treiber für Datennutzung und -austausch zwi- schen Unternehmen darstellen.
Ausgangspunkt waren die folgenden forschungs- und praxisleitenden Annahmen:
• These 1: KMU können durch die Nutzung und das
Teilen von Daten Mehrwerte in Form neuer Produkte und Services generieren. Aus wissenschaftlicher Sicht liegt der Fokus des Themas Daten und Data Science bisher überwiegend auf der technischen Umsetzung datenintensiver Geschäftsmodelle und Kooperationen durch die Unternehmen.
• These 2: Die technische Umsetzung ist eine notwendige Bedingung für die datenbasierte Leistun- gen, sie reicht jedoch nicht aus, um eine Kooperations- und Teilbereitschaft bei KMU hinsichtlich ihrer Daten (Daten-Teilbereitschaft) auszulösen. Zahlreiche Stakeholder zögern, Daten zu teilen, vor allem in einem grenzüberschreitenden Kontext, wie z.B. in der Programmregion.
• These 3: KMU benötigen Data Access und Data Trust Strukturen, um mögliche Kooperationspotenziale tatsächlich zu heben. Dies erfordert u.a. gemeinsa- me Standards, ein annäherndes Verständnis vom Wert der Daten, Data-Governance in Kombination mit zu definierenden Trust-Standards, welche die erforderliche formelle und informelle Sicherheit bieten.
Nachfolgend wird ein Überblick über die hieraus hervorgegangenen Ergebnisse gegeben:
Kultur
Die Perspektive der Organisationskultur stellt das Denken und Handeln im Unternehmen und im Ökosystem in den Mittelpunkt. Eine Organisationskultur, welche die Arbeit mit Daten, Data Science Praktiken und vor allem das Teilen von Daten ermöglicht, stellt Daten in den Mittelpunkt des Wertschöpfungsprozesses. Dies erfordert eine generelle Sensibilisierung
für das Thema Daten, durchlässige Grenzen im und zwischen Unternehmen, ebenso wie ein neues Verständnis von Rollen, Strukturen und Prozessen im Unternehmen.
Vertrauen
Das Vertrauen ist im Ökosystem von großer Bedeutung. Das Einbeziehen von internen Stakeholdern und das Starten mit kleineren Pilotprojekten wird vorgeschlagen, um Vertrauen innerhalb der Organisation und mit externen Partnern zu schaffen.
Wert
Als notwendige Voraussetzung wird der Wert der Daten hervorgehoben. Unternehmen sollten den potenziellen Wert der Datenflüsse kennen, bevor sie sich entscheiden, ob sie diese Daten teilen und nutzen möchten. Es wird empfohlen, eine grobe Quanti- fizierung des Wertflusses vorzunehmen oder gegebe- nenfalls eine detailliertere Analyse durchzuführen.
Recht & Governance
Für die Berücksichtigung rechtlicher Rahmenbedingungen gemeinsamer Datennutzung sollten Organisationen zunächst eine interne Data Governance etablieren, um auf neue regulatorische Entwicklungen reagieren zu können. Die Einrichtung von Data-Asset-Management, Data-IP und -Compliance-Ma-nagement und Data-Contract-Management wird hier empfohlen.
Datensicherheit
Im Sicherheitskontext sind Methoden zur Gewährleistung der Datenintegrität, Privatsphäre und Sicherheit entscheidend. Es wird empfohlen, einen kollaborativen Ansatz zur Implementierung von Sicherheitsstandards zu verfolgen und dabei IKT-Experten einzubeziehen. Anfänglich können Best Practices ausreichen, aber längerfristig sollte eine kontinuierliche Sicherheitsrisikobewertung und Ge- schäftsprozessintegration angestrebt werden.
Daten im B2B-Ökosystem teilen und nutzen: Wie KMU Voraussetzungen schaffen und Hürden überwinden
(2024)
«Big Data» haben ein großes Potenzial, um die Wertschöpfung effizienter zu gestalten oder um Innovationen hervorzubringen. Daten werden oft an der Schnittstelle zwischen mehreren Akteuren in Business-to-Business-Ökosystemen generiert und sie müssen zwischen den Akteuren geteilt werden. Unternehmen tun sich jedoch schwer damit, Daten in Werte zu transferieren und die Daten im Ökosystem zu teilen. Ursächlich sind weniger technische Gründe als organisationale Rahmenbedingungen. Der Beitrag identifiziert fünf Perspektiven, die Hürden und Voraussetzungen in diesem Prozess darstellen: (1) eine datengetriebene Organisationskultur, (2) Vertrauen zwischen den Akteuren, (3) die Konkretisierung des Wertes von Daten, (4) Datensicherheit und (5) rechtliche und Governance-Aspekte. Eine Fallstudie eines typischen Daten-Ökosystems um ein produzierendes KMU konkretisiert diese Voraussetzungen und Hürden. Es zeigt sich, dass sich Unternehmen, die Daten im Ökosystem teilen möchten, ganzheitlich verändern müssen.
Im vorliegenden Paper wird ein Vergleich zwischen Produktions-und Simulationsdaten präsentiert welches im Rahmen einer größeren Initiative zur Verwendung von Shopfloor Daten bei einem Projektpartner in der Automobilindustrie umgesetzt wurde. In diesem Projekt wurden die Daten die während der Füllbildsimulation entstehen mit den Daten aus der finalen Werkzeugabnahme verglichen um zu analysieren, wie genau diese miteinander über einstimmen. Je besser die Simulation ist, desto schneller kann der gesamte Werkzeugentwicklungsprozess abgewickelt werden, welcher als Kernprozess massives Einsparungspotenzial und damit Wettbewerbsvorteil mit sich bringt.
A step change is needed in the deployment of renewable energy if the triple challenge of ensuring climate change mitigation, energy security, and energy affordability is to be met. Yet, social acceptance of infrastructure projects and policies remains a key concern. While there has been decades of fruitful research on the social acceptance of wind energy and other renewables, much of the extant research is cross-sectional in nature, failing to capture the important dynamic processes that can make or break renewable energy projects. This paper introduces a Special Issue of Energy Policy which focuses on the neglected topic of the dynamics of social acceptance of renewable energy, drawing on contributions made at an international research conference held in St. Gallen (Switzerland) in June 2022. In addition to introducing these papers and drawing out common themes, we also seek to offer some conceptual clarity on the issue of dynamics in social acceptance, taking into account the influence of time, power, and scale in shaping decision-making processes. We conclude by highlighting a number of avenues of potential future research.
Real-time measurements of the differences in inhaled and exhaled, unlabeled and fully deuterated acetone concentration levels, at rest and during exercise, have been conducted using proton transfer reaction mass spectrometry. A novel approach to continuously differentiate between the inhaled and exhaled breath acetone concentration signals is used. This leads to unprecedented fine grained data of inhaled and exhaled concentrations. The experimental results obtained are compared with those predicted using a simple three compartment model that theoretically describes the influence of inhaled concentrations on exhaled breath concentrations for volatile organic compounds with high blood:air partition coefficients, and hence is appropriate for acetone. An agreement between the predicted and observed concentrations is obtained. Our results highlight that the influence of the upper airways cannot be neglected for volatiles with high blood:air partition coefficients, i.e. highly water soluble volatiles.
Small and medium-sized enterprises often face resource deficits and there- fore depend on cooperating with other actors to stay innovative in a competitive environment. Establishing and maintaining actual co-creation and service inter- action strategies however is challenging. A reason for this is the complexity of finding methodologies and tools to create valuable outcome and the lack of knowledge of collaboration toolsets, also in virtual environments. This paper introduces an Innovation-Method-Framework consisting of innovation methods for increased service interaction and value co-creation among service stakeholders. Also, toolsets for the framework’s practical application are provided.
Verstärkt der Handel mit Agrar-Derivaten die Preisschwankungen von Agrar-Produkten? In der politischen Diskussion wird diese These oft als Grund für eine strenge Reglementierung des Handels mit Agrar-Derivaten angeführt. Hier diskutiere ich die Voraussetzungen, auf denen verschiedene Argumente für diese These beruhen. Eine zentrale Rolle dabei spielen die Begriffe von Gleichgewicht und Selbstreferenz. Diese Begriffe spielen in der Logik und der Physik eine wichtige Rolle, haben aber in der Ökonomie erstaunliche Konsequenzen.
Purpose: Although there is an apparent potential in using data for advanced services in manufacturing environments, SMEs are reluctant to share data with their ecosystem partners, which prevents them from leveraging this potential. Therefore, the purpose of this paper is to analyse the reasons behind these resistances. The argumentation paves the way for elaborating countermeasures that are adequate for the specific situation and the typical capabilities of SMEs.
Design/Methodology/Approach: The analysis is based on literature research and in-depth interviews with management representatives of 15 companies in manufacturing service ecosystems. Half of these are manufacturers and the other half technology or service providers for manufacturers. They are SMEs or partly larger companies operating in structures that are typical for SMEs.
Findings: Data sharing hurdles are investigated in the five dimensions, 1. quantifying the value of data, 2. willingness to share data and trust, 3. organizational culture and mindset, 4. legal aspects, and 5. security and privacy. The ability to quantify the value of data is a necessary but not sufficient precondition for data sharing, which must be enabled by adequate measures in the other four dimensions.
Originality/Value: The findings of this empirical study and the solution approach provide an SME-specific framework to analyze hurdles that must be overcome for sharing data in an ecosystem.
Manufacturing SMEs can apply the framework to overcome the hurdles by specific insights and solution approaches. Furthermore, the analysis illustrates the future research direction of the project towards a comprehensive solution approach for data sharing in a manufacturing ecosystem.
Breath analysis offers a non-invasive and rapid diagnostic method for detecting various volatile organic compounds that could be indicators for different diseases, particularly metabolic disorders including type 2 diabetes mellitus. The development of type 2 diabetes mellitus is closely linked to metabolic dysfunction of adipose tissue and adipocytes. However, the VOC profile of human adipocytes has not yet been investigated. Gas chromatography with mass spectrometric detection and head-space needle trap extraction (two-bed Carbopack X/Carboxen 1000 needle traps) were applied to profile VOCs produced and metabolised by human Simpson Golabi Behmel Syndrome adipocytes. In total, sixteen compounds were identified to be related to the metabolism of the cells. Four sulphur compounds (carbon disulphide, dimethyl sulphide, ethyl methyl sulphide and dimethyl disulphide), three heterocyclic compounds (2-ethylfuran, 2-methyl-5-(methyl-thio)-furan, and 2-pentylfuran), two ketones (acetone and 2-pentanone), two hydrocarbons (isoprene and n-heptane) and one ester (ethyl acetate) were produced, and four aldehydes (2-methyl-propanal, butanal, pentanal and hexanal) were found to be consumed by the cells of interest. This study presents the first profile of VOCs formed by human adipocytes, which may reflect the activity of the adipose tissue enzymes and provide evidence of their active role in metabolic regulation. Our data also suggest that a previously reported increase of isoprene and sulphur compounds in diabetic patients may be explained by their production by adipocytes. Moreover, the unique features of this profile, including a high emission of dimethyl sulphide and the production of furan-containing VOCs, increase our knowledge about metabolism in adipose tissue and provide diagnostic potential for future applications.
In 2021, a prominent Austria dairy producer suffered from an IT attack and was completely paralysed. Without clearly defined mitigation measures in place, major disruptions were caused alongside the whole supply chain, including logistics service providers, governmental food safety bodies, as well as retailers (i.e., supermarkets and convenience stores). In this paper, we ask the question how digitisation and digital transformation impact IT security, especially when considering the complex company ecosystems of food production and food supply chains in Austria. The problem statement stems from a gap in knowledge of key differences in approaches towards IT security, resilience, risk management and especially business interfaces between food suppliers, supermarkets, distributors, logistics and other service providers. In order to answer related research questions, firstly, the authors conduct literature research, and highlight common guidelines and standardisation as well as look at state-based recommendations for critical infrastructure. In a second step, the paper describes a quantitative and qualitative survey with Austrian food companies (producers and retailers) which is described in detail in the paper. A description of recommended measures for the industry, further steps, as well as an outlook conclude the paper.
Wer wünscht ihn nicht: den intelligenten, effizienten und wirtschaftlichen Herstellungsprozess? Viele Firmen setzten aktuell auf die Digitalisierung und verbessern so die eigene sowie die mit externen Stellen vernetzte Produktion. Die Digitalisierung bringt einerseits Fortschritt, zeigt aber auch die zunehmende Komplexität der heutigen Produktionsnetzwerke auf. Zahlreiche Entscheidungen sind zu fällen, um einen effizienten und sicheren Austausch mit verschiedenen Betrieben zu gewährleisten.
Ein Blick auf vorhandene Modelle kann da weiterhelfen: Im Projekt i4Production des IBH-Labs KMUdigital haben Teams an drei Standorten in den drei Nachbarländern Deutschland (HTWG Konstanz), Österreich (FH Vorarlberg) und der Schweiz (NTB Buchs, RhySearch) an einer vernetzten Prozesslandschaft gearbeitet. In einem gemeinsamen, standardisierten Automatisierungskonzept wird in der international vernetzten Modellfabrik ein cyberphysisches System (CPS) in Form eines kundenindividualisierten Modellfahrzeuges produziert, das durch den Kunden in diversen Varianten zusammengestellt oder individuell konstruiert werden kann. Die dezentrale Produktion erlaubt eine Datenweitergabe über die Landesgrenzen in Echtzeit und bildet die Simulation eines länderübergreifenden Business-Eco-Systems ab.
Die Erkenntnisse des Projekts i4Production zeigen wie in kleineren und mittleren Unternehmen (KMU) eine verteilte Produktion, inklusive der Einbindung von Mitarbeitenden und Kunden in eine digitalisierte, hochautomatisierte und kundenindividuelle Produktion, organisiert werden kann.
Für Unternehmen wird diese Industrie 4.0-Prozesslandschaft als Modell für die eigene Fertigung in dem neu aufgebauten CNC Präzisionsfertigungslabor „Werkstatt4“ bei RhySearch öffentlich zur Verfügung gestellt. Die „Werkstatt4“ bietet KMU ein digitales Prozessumfeld, in dem getestet werden kann, mit welchen Maßnahmen der eingangs gestellte Wunsch zur optimierten Herstellung, seinen Weg in die Realität finden kann.
Im Folgenden stellen wir Ihnen das Konzept der internationalen Musterfabrik i4Production, die diversen Arbeitsschritte an den beteiligten Hochschulen sowie die wichtigsten Erkenntnisse für KMU der Bodenseeregion vor. Gerne unterstützen wir Sie bei der Gestaltung des Wandels hin zum Unternehmen 4.0: Sprechen Sie uns an.
In this paper, we consider the question of data aggregation using the practical example of emissions data for economic activities for the sustainability assessment of regional bank clients. Given the current scarcity of company-specific emission data, an approximation relies on using available public data. These data are reported in different standards in different sources. To determine a mapping between the different standards, an adaptation to the Covariance Matrix Self-Adaptation Evolution Strategy is proposed. The obtained results show that high-quality mappings are found. Nevertheless, our approach is transferable to other data compatibility problems. These can be found in the merging of emissions data for other countries, or in bridging the gap between completely different data sets.
Mobility choices - an instrument for precise automatized travel behavior detection & analysis
(2021)
Modeling the dynamic of breath methane concentration profiles during exercise on an ergometer
(2015)
Recent developments in the area of Natural Language Processing (NLP) increasingly allow for the extension of such techniques to hitherto unidentified areas of application. This paper deals with the application of state-of-the-art NLP techniques to the domain of Product Safety Risk Assessment (PSRA). PSRA is concerned with the quantification of the risks a user is exposed to during product use. The use case arises from an important process of maintaining due diligence towards the customers of the company OMICRON electronics GmbH.
The paper proposes an approach to evaluate the consistency of human-made risk assessments that are proposed by potentially changing expert panels. Along the stages of this NLP-based approach, multiple insights into the PSRA process allow for an improved understanding of the related risk distribution within the product portfolio of the company. The findings aim at making the current process more transparent as well as at automating repetitive tasks. The results of this paper can be regarded as a first step to support domain experts in the risk assessment process.
Breath analysis holds great promise for real-time and non-invasive medical diagnosis. Thus, there is a considerable need for simple-in-use and portable analyzers for rapid detection of breath indicators for different diseases in their early stages. Sensor technology meets all of these demands. However, miniaturized breath analyzers require adequate breath sampling methods. In this context, we propose non-contact sampling; namely the collection of breath samples by exhalation from a distance into a miniaturized collector without bringing the mouth into direct contact with the analyzing device. To evaluate this approach different breathing maneuvers have been tested in a real-time regime on a cohort of 23 volunteers using proton transfer reaction mass spectrometry. The breathing maneuvers embraced distinct depths of respiration, exhalation manners, size of the mouth opening and different sampling distances. Two inhalation modes (normal, relaxed breathing and deep breathing) and two exhalation manners (via smaller and wider lips opening) forming four sampling scenarios were selected. A sampling distance of approximately 2 cm was found to be a reasonable trade-off between sample dilution and requirement of no physical contact of the subject with the analyzer. All four scenarios exhibited comparable measurement reproducibility spread of around 10%. For normal, relaxed inspiration both dead-space and end-tidal phases of exhalation lasted approximately 1.5 s for both expiration protocols. Deep inhalation prolongs the end-tidal phase to about 3 s in the case of blowing via a small lips opening, and by 50% when the air is exhaled via a wide one. In conclusion, non-contact breath sampling can be considered as a promising alternative to the existing breath sampling methods, being relatively close to natural spontaneous breathing.
A model is presented that allows for the calculation of the success probability by which a vanilla Evolution Strategy converges to the global optimizer of the Rastrigin test function. As a result a population size scaling formula will be derived that allows for an estimation of the population size needed to ensure a high convergence security depending on the search space dimensionality.