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In dieser Arbeit werden Untersuchungen an einem neuartigen Sensorkonzept zur Erfassung von Winkelbeschleunigungen durchgeführt. Ziel dieser Arbeit war es, die Möglichkeit, eine Miniaturisierung des Prototyps zu untersuchen. Hierfür wurde eine analytische und experimentelle Untersuchung durchgeführt. Für die analytische Betrachtung erfolgte eine Fehlerfortpflanzung nach Gauß, welche die Fertigungstoleranzen, Dimensionsfehler des Accelerometers, Rauschen und Messabweichungen von Accelerometer und Gyroskop berücksichtigt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei Verwendung der hochwertigen Inertial Measurment Units (IMUs) eine theoretische Verkleinerung bis auf 21mm eine höhere Genauigkeit bietet als die numerischen Differentiationen der Winkelgeschwindigkeit.
Für die Verifizierung unter realen Bedingungen wurden verschiedene Prüfkonzepte verglichen.
Dabei erwies sich ein Pendelprüfstand als vielversprechender Ansatz. Durch die Verwendung von Kugellagern kann ein breites Spektrum an Winkelbeschleunigungen abgebildet werden. Die kontinuierliche Erfassung reflektierender Marker auf der Pendelstange ermöglicht die Ermittlung der Winkel, die als Grundlage für ein Modell dienen, wodurch sich reale Winkelbeschleunigungen mit den Messdaten des Sensors vergleichen lassen. Dabei stellt die Modellierung der Verlustterme eine zukünftige Herausforderung dar.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine Miniaturisierung des Sensorprototyps möglich ist und das der Pendelprüfstand eine Methode zur Verifizierung darstellt. Dies trägt dazu bei, die Anwendungsmöglichkeiten des Sensorkonzepts in der Praxis zu erweitern.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Einführung von Digital Asset Management Systemen in einem Unternehmen. Ein Digital Asset Management dient der Verwaltung von digitalen Dateien von besonderer Bedeutung, sogenannte digitale Assets. Meist handelt es sich dabei um Bilder, aber auch Videos, Textdokumente und viele andere Dateitypen können in einem solchen System verwaltet werden. Unternehmen verfolgen dabei in der Regel das Ziel, einen zentralen Speicherort für alle relevanten Assets zu schaffen, um von dort aus die Verteilung steuern und die Dateien aktuell halten zu können. Systeme dieser Art werden beispielsweise in Marketingabteilungen eingesetzt, um Markeninhalte zentral verwalten und verteilen zu können. Die Einführung eines solchen Systems erfordert aufgrund der damit verbundenen Komplexität ein strukturiertes Vorgehen. Hierzu wird in dieser Arbeit ein mehr phasiges Vorgehen vorgeschlagen, das zu einer erfolgreichen Einführung eines Digital Asset Management Systems führt. Darüber hinaus werden auf Basis dieses Phasenansatzes Erfolgsfaktoren identifiziert und vorgestellt, auf die bei der Einführung besonders zu achten ist. Die Fallstudie einer tatsächlichen Einführung aus der Praxis beleuchtet die theoretisch erarbeiteten Erkenntnisse nochmals aus praktischer Sicht und erlaubt Rückschlüsse auf das vorgestellte theoretische Vorgehen.
Das hocheffiziente Konzeptfahrzeug Schluckspecht VI (S6) hat im Sommer 2022 am Shell Eco Marathon als bestes Neufahrzeug abgeschlossen. Dennoch war die Reichweite von 560km/kWh nicht ausreichend, um sich gegen die anderen teilnehmenden Teams zu behaupten. Daher werden am Fahrzeug die Komponenten und Systeme ermittelt, welche das meiste Optimierungspotential bergen. Hierbei stechen besonders die Aerodynamik, die Motoransteuerung und die Rollreibung hervor. Die hier vorliegende Arbeit befasst sich mit der aerodynamischen Optimierung. Zunächst gilt es herauszufinden, welche Bauteile explizit für die Aerodynamik ausschlaggebend sind. Die drei Komponenten, die maßgeblichen Einfluss haben sind: der Grundkörper, die Radkästen und die Fahrwerksflügel. Einen weiteren Einflussfaktor bergen die sich drehenden Räder, da diese jedoch weitestgehend umhaust sind, ist in dieser Hinsicht keine weitere Optimierung erforderlich. Zu Ermittlung der derzeitigen aerodynamischen Werte, vor allem cW, cWA und Geschwindigkeits- und Druckverteilung um das Fahrzeug, wird ein digitales Modell des S6 aufgebaut. An diesem Modell werden Simulationen durchgeführt, die idealisierte Kennwerte liefern. Parallel zur Simulation liefern Versuche am Fahrzeug reale Messdaten. Speziell dafür wird eine neue Versuchsmethode entwickelt: die Konstantfahrtuntersuchung. Bei dieser Untersuchung wird die Vortriebskraft des Fahrzeugs anhand des Motorstroms ermittelt, um so auf die Fahrtwiderstandswerte zu schließen. Zur Erhebung der Messdaten am Fahrzeug wird zudem ein für die Untersuchung angepasster Sensor entwickelt. Diese Untersuchungen liefern plausible Ergebnisse, die jedoch mit denen der Simulation schwer vergleichbar sind. Dies ist bedingt durch die erschwerten Randbedingungen bei der Durchführung der Versuche und beim Aufzeichnen der Messdaten auf der Teststrecke.
Empfehlungssysteme sind auf E-Commerce-Webseiten omnipräsent und unterstützen die Nutzer an bestimmten Touchpoints beim Onlineshopping, indem sie auf Produkte aufmerksam machen. In den meisten Anwendungsfällen werden Produkte empfohlen, die den Interessen der Nutzer entsprechen oder einen Warenkorb komplettieren sollen. Während klassische Empfehlungssysteme die Nutzer meistens zu Beginn oder zum Ende einer Produktannäherung erreichen, finden sie dazwischen selten Anwendung. Dabei könnten Empfehlungssysteme bereits in die Navigations-Journey der Nutzer integriert werden und so maßgeblich zur Produktauffindbarkeit beitragen. Trotz der Tatsache, dass Empfehlungssysteme maßgeblich zum Geschäftserfolg im Online-Handel beitragen, ist ihre Integration in die Navigation von E-Commerce-Plattformen noch wenig erforscht.
Ziel dieser Arbeit ist es daher zu ergründen, wie ein Empfehlungssystem in der lokalen Navigation von E-Commerce-Plattformen ausgestaltet sein sollte. Dabei soll der Prototyp eines Empfehlungssystems in der lokalen Navigation konzipiert werden, indem einerseits echte Warenkorbdaten einer E-Commerce-Plattform und andererseits Nutzerpräferenzen untersucht werden. Die Untersuchung umfasst die algorithmische Datenverarbeitung von Warenkorbdaten und die Durchführung einer quantitativen Befragung. Darüber hinaus wurde domänenspezifisches Wissen über die Verfahren, Algorithmen, Designkriterien und weitere Erfolgsfaktoren recherchiert.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die alleinige Verarbeitung von Warenkorbdaten nicht ausreichend für ein navigatorisches Empfehlungssystem ist, obwohl sich die Alternating Least Squares Matrixfaktorisierung als geeignetes Verfahren herausgestellt hat. Des Weiteren können Empfehlungssysteme in der lokalen Navigation sowohl einen positiven als auch einen negativen Einfluss auf die Nutzerzufriedenheit haben. Aus den Ergebnissen konnte ein detaillierter Prototyp konzipiert und vorgestellt werden. Bei diesem Prototyp handelt es sich um ein Session-basiertes Empfehlungssystem, das den Onlineshopping-Kontext der Nutzer ermitteln kann. Auf dieser Basis kann das System Produktkategorien in Echtzeit empfehlen, die zu diesem Kontext komplementär sind oder einen Social Proof abbilden.
Viralität auf TikTok
(2023)
Die Social Media Plattform TikTok erfreut sich spätestens seit der Corona-Pandemie einer immer größer werdenden Gemeinschaft. Mittlerweile verfügt die App über mehr als 20 Millionen Nutzer:innen - alleine in Deutschland. Virale Videos sprießen förmlich aus dem Boden. Diese Masterarbeit beschäftig sich mit der Frage, welche Faktoren der Viralität zu Grunde liegen und ob man die Viralität maßgeblich beeinflussen kann. Dies erfolgt mittels theoretischer Grundlagen, einer quantitativen Nutzerumfrage und Experteninterivews mit erfolgreichen deutschen Creatorn. Abschließend werden Videos für TikTok konzipiert und analysiert.
Der Eignungsnachweis von Prüfprozessen ist sowohl für die Industrie, als auch für Forschungszwecke ausschlaggebend. Dabei sind die Genauigkeit, Präzision sowie die Messbeständigkeit der Messergebnisse von der zu untersuchenden Messeinrichtung mit statistischen Methoden auszuwerten. Mit Leitfäden wird unter einer sog. Messsystemanalyse die Fähigkeit einer Messeinrichtung mit den dazugehörigen statistischen Kennwerten beurteilt. Die Messsystemanalyse unterteilt sich in zwei Typen, wobei die Konsistenz bzw. Messdatenstreuung mit den entsprechenden Kennwerten beurteilt werden können. Unter MSA Typ 1 wird anhand Mittelwerte und Standardabweichungen von Wiederholmessungen die Konsistenz und Genauigkeit mit den Cg- bzw. Cgk-Indizes bewertet, die höher als 1,33 sein müssen, um die Messeinrichtung als fähig zu klassifizieren. Durch MSA Typ 2 wird die Präzision mit dem % R&R-Kennwert (Wiederholbarkeit & Reproduzierbarkeit) bewertet. Messeinrichtungen mit einem % R&R-Kennwert unterhalb 20 % liefern Messdaten mit einer ausreichenden Präzision, d.h. dass die Mittelwerte der Messdaten nicht signifikant voneinander unterscheiden. Die im Rahmen dieser Arbeit untersuchte akustische Messeinrichtung weist einen Cg-Index von 1, 58, einen Cgk-Index von 2, 13 und einen % R&R-Wert von 6, 56 % auf, weshalb die Messdaten mit einer hohen Konsistenz und Präzision erfasst werden.
Wie können sich Unternehmen erfolgreich im Social-Media-Umfeld ihrer Kunden platzieren? Mit dieser Fragestellung beschäftigt sich die vorliegende Forschungsarbeit. Die sozialen Netzwerke bieten viele Möglichkeiten, um potenzielle und bestehende Kunden zu erreichen, bringen aber gleichzeitig verschiedene Herausforderungen mit sich. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Plattform Instagram. Dabei wird der Nutzer fokussiert, denn der Trend im Marketing geht zur Customer Centricity.
Maßnahmen, die Nutzer zum Abonnieren animieren, können nicht eindeutig benannt werden. Sie sind individuell vom Nutzer, aber auch vom Unternehmen und den jeweiligen Inhalten abhängig. Die Probanden der Umfragenstichprobe verhalten sich nach eigener Angabe beim Konsum, der Interaktion und dem Abonnieren zurückhaltend. Lediglich 8,94 Prozent gaben an, sich regelmäßig Profile von Unternehmen anzuschauen. Noch seltener als der Konsum findet die Interaktion mit Unternehmensinhalten statt. Die Hürde zur Interaktion und dem Abonnieren ist scheinbar hoch. Die Ergebnisse zeigen, dass es keine signifikanten Unterschiede im Nutzungsverhalten zwischen den Geschlechtern, den Beschäftigungsarten oder dem Budget gibt. Das lässt darauf schließen, dass das Handeln individuell und von anderen Faktoren abhängig ist. Jedoch bestätigt dies auch, dass der Trend des Content Marketings und der Customer Centricity weiterhin eine wichtige Rolle spielen. Der Nutzer möchte individuell angesprochen werden. Dabei sollen die Inhalte sinnvoll und inspirierend sein sowie nicht werblich wirken. Es bleibt die größte Herausforderung für Unternehmen in das private Umfeld der Nutzer auf Instagram einzutreten, ohne als „störend“ empfunden zu werden. Aus diesen Gründen ist eine weitere Forschung im Bereich „Unternehmen auf Instagram“ nötig. Die Schattenseite dieses Themenbereichs ist die Schnelllebigkeit und die fehlende Transparenz, beispielsweise zum Instagram-Algorithmus. Die vorliegende Forschung dient lediglich einer ersten Einschätzung des Themas, die ein möglichst breites Bild der Wahrnehmung von Unternehmen auf Instagram sowie vom Beispiel-Unternehmen Deinzigartig abbilden soll.
Mit der Corona-Krise ist die digitale Bildung sehr stark in den Vordergrund gerückt. damit einhergehend wurde verstärkt E-Learning eingesetzt. Meistens wurde allerdings das volle Potenzial von E-Learning Plattformen nicht genutzt. Häufig wurden solche Systeme als Dateiablagen, Wissensdatenbanken oder nur für die Kollaboration Fähigkeiten benutzt. Aber darüber hinaus besitzen E-Learning Plattformen die Fähigkeit, eine Learning-Experience für die Lernenden zu erzeugen.
Diese Thesis beschäftigt sich mit KI-basierten Empfehlungssystemen im E-Learning Bereich. Dabei werden wissenschaftliche Arbeiten anhand der Methodik analysiert, welche Programmiersprachen, Algorithmen und Bibliotheken verwendet werden. Abhängig davon werden verschiedene prototypische Empfehlungsprogramme erstellt, wobei verschiedene Algorithmen ausprobiert werden. Diese Algorithmen werden bereinigte Tabellendateien verarbeiten, welche zuvor aus Moodle generiert werden. Dadurch sollen dann konkrete Empfehlungen erzeugt werden, die anschließend evaluiert und bewertet werden. Anschließend wird ein Fazit gezogen, worauf unter anderem auf die Probleme der verschiedenen Algorithmen hingewiesen wird und in welcher Hinsicht man das Empfehlungssystem verbessern könnte.
Leadgenerierung durch Marketing Automation im Vorfeld einer Messe am Beispiel der Firma SensoPart
(2023)
This master’s thesis presents a comprehensive report on a research project carried out in collaboration with SensoPart, a prominent manufacturer of sensors for industrial automation processes. The study focuses on the strategic planning, execution and analysis of a targeted lead generation campaign to support SensoParts participation in a major automation themed trade show. The decision-making process and different approaches used throughout the project are explained in a well-founded way, allowing the reader to understand the underlying thoughts and strategies. In addition, the elements of the campaign, including visuals such as images, graphs and key statistics, are presented to enhance understanding.