Refine
Year of publication
Document Type
- Conference Proceeding (159)
- Article (unreviewed) (117)
- Part of a Book (99)
- Article (reviewed) (70)
- Book (58)
- Contribution to a Periodical (36)
- Patent (6)
- Report (5)
- Doctoral Thesis (4)
- Working Paper (3)
- Letter to Editor (1)
- Other (1)
Conference Type
- Konferenzartikel (150)
- Konferenz-Abstract (5)
- Sonstiges (3)
- Konferenz-Poster (1)
Language
- German (329)
- English (227)
- French (1)
- Other language (1)
- Russian (1)
Has Fulltext
- no (559) (remove)
Is part of the Bibliography
- yes (559)
Keywords
- Arbeitszeugnis (22)
- Export (16)
- Datenqualität (12)
- Kundendaten (12)
- Datenmanagement (11)
- Digitalisierung (11)
- Künstliche Intelligenz (10)
- Trade (10)
- Management (9)
- Nachhaltigkeit (9)
Institute
- Fakultät Wirtschaft (W) (559) (remove)
Open Access
- Closed Access (182)
- Closed (128)
- Open Access (105)
- Bronze (17)
- Diamond (9)
- Grün (2)
- Hybrid (2)
- Gold (1)
Femtosecond (fs) time-resolved magneto-optics is applied to investigate laser-excited ultrafast dynamics of one-dimensional nickel gratings on fused silica and silicon substrates for a wide range of periodicities Λ = 400–1500 nm. Multiple surface acoustic modes with frequencies up to a few tens of GHz are generated. Nanoscale acoustic wavelengths Λ/n have been identified as nth-spatial harmonics of Rayleigh surface acoustic wave (SAW) and surface skimming longitudinal wave (SSLW), with acoustic frequencies and lifetimes being in agreement with theoretical calculations. Resonant magnetoelastic excitation of the ferromagnetic resonance (FMR) by SAW’s third spatial harmonic, and, most interestingly fingerprints of the parametric resonance at 1/2 SAW frequency have been observed. Numerical solutions of Landau–Lifshitz–Gilbert (LLG) equation magnetoelastically driven by complex polychromatic acoustic fields quantitatively reproduce all resonances at once. Thus, our results provide a solid experimental and theoretical base for a quantitative understanding of ultrafast fs-laser-driven magnetoacoustics and tailoring the magnetic-grating-based metasurfaces at the nanoscale.
MINT-College TIEFE
(2021)
Das Projekt MINT-College TIEFE konnte in der zweiten Förderperiode die verschiedenen Maßnahmen der vorangegangenen Förderperiode weiter ausbauen und verstetigen. Die Angebote im Rahmen des Projekts MINT-College TIEFE begleiteten die Studierenden über den Student-Life-Cycle hinweg über das komplette Studium der technischen Studiengänge, beginnend in der Schule und endend beim Übergang in den Beruf. Um die Qualität der Lehre an der Hochschule Offenburg zu verbessern, wurden darüber hinaus verschiedene digital unterstützte Lehrformate weiterentwickelt und ausgebaut. Zentrale Angebote des MINT-College, das 2019 zentrale Einrichtung der Hochschule Offenburg wurde, sind die für die Studieneingangsphase entwickelten Angebote der Einführungstage, des Mentorenprogramms, der Brückenkurse, des Lernzentrums und Angebote für den Übergang in den Beruf, wie das Gründerbüro. Die mediendidaktischen Unterstützungsangebote für Lehrende unterstützten den Lernkulturwandel an der Hochschule. Es wurden systematisch nachhaltige Strukturen aufgebaut, um Innovationen für das Lehren und das Lernen auch künftig entwickeln, erproben und etablieren zu können.
The central purpose of this paper is to present a novel framework supporting the specification and the implementation of media streaming services using XML and Java Media Framework (JMF). It provides an integrated service development environment comprising of a streaming service model, a service specification language and several implementation and retrieval tools. Our approach is based on a clear separation of a streaming service specification, and its implementation by a distributed JMF application and can be used for different streaming paradigms, e.g. push and pull services.
The central purpose of this paper is to present a novel framework supporting the specification, the implementation and retrieval of media streaming services. It provides an integrated service development environment comprising of a streaming service model, a service specification language and several implementation and retrieval tools. Our approach is based on a clear separation of a streaming service specification, and its implementation by a distributed application and can be used for different streaming paradigms, e.g. push and pull services.
Lean und ERP - Synergie oder Widerspruch? Ein neuer Ansatz zur Steigerung der Unternehmenseffizienz
(2015)
Eine erfolgreiche Zusammenführung der Vorteile von ERP-Systemen mit den Vorzügen des Lean-Ansatzes kann zur Erschließung eines erheblichen Verbesserungspotenzials und damit zu signifikanten Wettbewerbsvorteilen einer Unternehmung führen. Da dieser Ansatz in der Praxis häufig kritisiert und bisher kaum adäquat verfolgt wird, zielt dieser Beitrag darauf ab, einen innovativen Lösungsweg vorzustellen, welcher nicht nur theoretisch, sondern auch anhand eines ERP-Einführungsprojekts in einem KMU empirisch aufzeigt, dass Lean und ERP nutzbringend miteinander kombiniert werden können und sollten.
This paper presents a system that uses a multi-stage AI analysis method for determining the condition and status of bicycle paths using machine learning methods. The approach for analyzing bicycle paths includes three stages of analysis: detection of the road surface, investigation of the condition of the bicycle paths, and identification of substrate characteristics. In this study, we focus on the first stage of the analysis. This approach employs a low-threshold data collection method using smartphone-generated video data for image recognition, in order to automatically capture and classify surface condition and status.
For the analysis convolutional neural networks (CNN) are employed. CNNs have proven to be effective in image recognition tasks and are particularly well-suited for analyzing the surface condition of bicycle paths, as they can identify patterns and features in images. By training the CNN on a large dataset of images with known surface conditions, the network can learn to identify common features and patterns and reliably classify them.
The results of the analysis are then displayed on digital maps and can be utilized in areas such as bicycle logistics, route planning, and maintenance. This can improve safety and comfort for cyclists while promoting cycling as a mode of transportation. It can also assist authorities in maintaining and optimizing bicycle paths, leading to more sustainable and efficient transportation system.
Crowdinvesting als alternative Unternehmensfinanzierung - Grundlagen und Marktdaten in Deutschland
(2015)
Interne Revision: Anforderungen an die Wirksamkeit – ein Vergleich von IDW EPS 983 und MaRisk
(2017)
In der genossenschaftlichen FinanzGruppe werden neben Verbundunternehmen wie zum Beispiel der DZ Bank rund 45 bis 50 Genossenschaftsbanken von der künftigen Berichtspflicht nach der sogenannten CSR-Richtlinie betroffen sein. Dieser Artikel gibt Hinweise zu Auswirkungen der neuen Gesetzeslage, aber auch zu Chancen und Potenzialen. Diskutiert wird insbesondere, was das neue Gesetz bzw. der Regierungsentwurf von 2016 besagt, und was die Vorgaben konkret für Genossenschaftsbanken bedeuten. Der Beitrag diskutiert zudem Synergien, Chancen und Potenziale: Das Thema Nachhaltigkeit kann wertvolle Impulse für eine zielgerichtete Weiterentwicklung des eigenen Geschäftsmodells bieten, beispielsweise wie neue Kundengruppen und/oder neue Ertragspotenziale mit Hilfe von neuen Produkten beziehungsweise Geschäftsfeldern erschlossen werden können.
Sowohl die Entwicklung neuer als auch die Weiterentwicklung bestehender Quartiere sind mit vielfältigen Herausforderungen verbunden. Durch weitere Klimaschutzmaßnahmen und ein zunehmendes Umweltbewusstsein steigen die energetischen Anforderungen an Wohn- und Gewerbeimmobilien. Die besonders für Deutschland ungünstige demografische Entwicklung bedingt eine weiter zunehmende Urbanisierung, bedingt durch Migration und Zuzug älterer Menschen in Städte, die künftig noch mehr altersgerechte Wohnungen und Pflegeeinrichtungen etablieren müssen. Hinzu kommen die steigenden Anforderungen aus der digitalen Transformation und einer Informationsgesellschaft, die sich mit Konnektivität, Schnelllebigkeit, Individualisierungstendenzen und veränderten Konsumgewohnheiten auseinandersetzen muss.
Die Coronakrise hat weltweit das Wirtschafts- und Gesellschaftsleben in bisher ungekannter Weise verändert. Die ohnehin bereits komplexen Herausforderungen in Zeiten des Klimawandels sind damit noch gestiegen. Genossenschaftliche Innovationsökosysteme können Lösungsansätze für die gravierenden Veränderungen im unternehmerischen, kommunalen und gesellschaftlichen Umfeld schaffen.
Eine Mitte November veröffentlichte EU-Richtlinie sieht vor, dass ab 2017 Unternehmen mit durchschnittlich mehr als 500 Mitarbeitern bestimmte Nachhaltigkeitsangaben im Lagebericht veröffentlichen müssen. Auf den ersten Blick scheint hier weiterer administrativer Ballast für die wenigen betroffenen Genossenschaftsbanken zu entstehen. Doch daraus ergeben sich für die Institute auch Chancen. Es lohnt sich zu prüfen, ob ein aktives Nachhaltigkeitsmanagement sinnvoll erscheint.
Nachhaltigkeit in der DNA
(2014)
Der demografische Wandel wird betriebs- und volkswirtschaftlich vielfach mit dem Fachkräftemangel in Zusammenhang gebracht. Diese Sichtweise scheint jedoch verkürzt. Die Alterung der Gesellschaft wird die Geschäftsmodelle von Finanzdienstleistern in den nächsten Jahren auf den Prüfstand stellen. Dies gilt vor allem für regionalverankerte Institute. Ein frühzeitiges Gegensteuern auf den Ebenen Strategie, Kunden- und Mitgliederstruktur, Produktportfolio sowie Marketing und Vertrieb kann jedoch den Markterfolg langfristig sichern.
Sind Mitglieder eine aussterbende Spezies? Der demografische Wandel zeigt dringenden Handlungsbedarf
(2012)
Wurzeln, Werte und Visionen
(2018)
Massive Umwälzungen im Marktumfeld, verstärkt durch disruptive Technologien, stellen viele Unternehmen vor die existenzielle Frage, wie sie ihr etabliertes Geschäftsmodell zukunftsfähig weiterentwickeln können beziehungsweise wie sie sich unter Umständen grundlegend neu aufstellen müssen. Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität (kurz VUKA) sind in diesem Kontext jene ungünstigen Begleiterscheinungen, die auch genossenschaftliche Unternehmen beeinflussen. Die vielfältigen Herausforderungen im Unternehmensumfeld, wie beispielsweise ungünstige demografische Entwicklungen, eine zunehmende Urbanisierung bei steigendem Bedarf an regionaler Daseinsvorsorge, Wettbewerbsdruck durch neue Geschäftsmodelle und Konkurrenten infolge der Künstlichen Intelligenz beziehungsweise Digitalisierung – zum Beispiel durch FinTechs – bedingen die Suche nach Orientierung, nach einem strategischen Kompass sowohl für Politik, Wirtschaft und Gesellschaft.
Am Beispiel der kanadischen Metropole Vancouver zeigt sich, dass auch in Zeiten einer immer komplexer werdenden Welt Wirtschaftswachstum, Nachhaltigkeit und Lebenswert positiv korrelieren können und innerhalb weniger Jahrzehnte regional umsetzbar sind. Die Stadt setzt dabei überwiegend auf zentral gesteuerte Aktivitäten der „Vancouver Economic Comission“, die alle gesellschaftlichen und unternehmerischen Anspruchsgruppen auf der Basis werteorientierten Handelns konsequent das Ziel verfolgen lässt, Vancouver zu einer global anerkannten Stadt für innovatives, kreatives und nachhaltiges Business zu entwickeln. Das Streben Vancouvers weist dabei Parallelen zu genossenschaftlichen Wesensprinzipien sowie zu im deutschsprachigen Raum bereits existierenden Ansätzen genossenschaftlicher Innovationsökosysteme auf. Letztere haben bereits an verschiedenen Stellen bewiesen, dass sie das Potenzial haben in Zeiten komplexer Herausforderungen zukunftsfähige Lösungen für die Menschen in der Region gemeinschaftlich zu entwickeln. Gleichzeitig lassen sich mittels innovativer Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle neue Ertragsquellen erschließen.
Strategen genossenschaftlicher oder kooperativer Banken und Unternehmen sollten nachfolgende Fragen bewegen:
• Was können deutsche Städte, Gemeinden und Regionen von Vancouver hinsichtlich des Aufbaus und der Gestaltung dynamischer Innovationsökosysteme lernen?
• Welche Rolle können Genossenschaften in Innovationsökosystemen spielen?
• Wie könnten die Innovationsprinzipien, -methoden und -formate in der jeweiligen Region erfolgversprechend eingesetzt werden?
In die neuen Verfahren, wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics, werden von Marketing und Vertrieb hohe Erwartungen gesetzt. Doch dem „Garbage in – Garbage out“-Prinzip folgend lassen die Ergebnisse zu wünschen übrig. Grund hierfür ist häufig eine nicht ausreichende Qualität in den zugrunde liegenden Kundendaten. Dieser Beitrag beleuchtet diese Problematik anhand der Wert-Pyramide. Je weiter oben die Daten in der Wertschöpfungskette angesiedelt sind, desto höher ist deren Qualität und umso mehr Wert haben sie für das Unternehmen. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie sich mit Hilfe von Monitoring-Systemen, wie einer Datenqualitäts-Scorecard, Aussagen zur Datenqualität treffen und Verbesserungen derselben messen lassen. So wird der tatsächliche Wert von Daten für Unternehmen ersichtlich.
Duplikaterkennung, -suche und -konsolidierung für Kunden- und Geschäftspartnerdaten, sog. „Identity Resolution“, ist die Voraussetzung für erfolgreiches Customer Relationship Management und Customer Experience Management, aber auch für das Risikomanagement zur Minimierung von Betrugsrisiken und Einhaltung regulatorischer Vorschriften und viele weitere Anwendungsfälle. Diese Systeme sind jedoch hochkomplex und müssen individuell an die kundenspezifischen Anforderungen angepasst werden. Der Einsatz lernbasierter Verfahren bietet großes Potenzial zur automatisierten Anpassung. In diesem Beitrag präsentieren wir für ein KMU praxisfähige, lernbasierte Verfahren zur automatischen Konfiguration von Business-Regeln in Duplikaterkennungssystemen. Dabei wurden für Fachanwender Möglichkeiten entwickelt, um beispielgetrieben das Match-System an individuelle Business-Regeln (u.a. Umzugserkennung, Sperrlistenabgleich) anzupassen und zu konfigurieren. Die entwickelten Verfahren wurden evaluiert und in einer prototypischen Lösung integriert. Wir konnten zeigen, dass unser Machine-Learning-Verfahren, die von einem Domainexperten erstellten Business-Regeln für das Duplikaterkennungssystem „identity“ verbessern konnte. Zudem konnte der hierzu erforderliche Zeitaufwand verkürzt werden.
Die Mehrheit der deutschen Unternehmen verspricht sich aus KI-gestützter Datenanalyse einen großen Geschäftsvorteil. Doch gerade das Thema Datenbestand ist eine der größten, immer noch häufig unterschätzten Hürde beim Trainieren und Einführen von KI-Algorithmen. Im Folgenden sind vier konkrete Erfahrungen und Tipps für KI- & Datenanalyseprojekte in Unternehmen aufgeführt.
Künstliche Intelligenz gilt immer noch als eine der zukunftsweisenden Technologien, die viele Bereiche wie etwa Medizin, Handel, Verkehr und öffentliche Verwaltung revolutioniert. So scheint es nicht verwunderlich, dass bereits knapp jedes fünfte Unternehmen in Deutschland zurzeit KI-Systeme implementiert oder zumindest ihren Einsatz plant. Besonders hoch im Kurs stehen KI-Projekte, um Daten zu analysieren. Ganze 70 Prozent der Unternehmen sehen hier das größte Potenzial, so die Ergebnisse einer Umfrage von PWC [1]. Dennoch lauern einige Stolpersteine, wollen Unternehmen intelligente Datenprojekte umsetzen. Welche Hürden auftauchen können und wie sich diese meistern lassen, erläutert dieser Artikel anhand eines KI-Projektes zur Analyse von Geschäftspartnerdaten [2].
Datenanalyse mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – für 70 Prozent der von den Beratern von PWC befragten Unternehmen ist dies das vielversprechendste Einsatzszenario. Doch so attraktiv die Vision erscheint, mittels KI das eigene Geschäft oder gar eine ganze Branche zu revolutionieren, so handfest sind die Herausforderungen, die sich in der Praxis ergeben. Ein häufiges Problem ist ein bereits beim Start eines Projekts mangelhafter Datenbestand. Die KI mit qualitativ schlechten Daten zu trainieren, macht keinen Sinn, da sie falsche Informationen lernt. Ohne den Einsatz gewisser Automatisierungen und KI ist es wiederum mühsam, die unzureichende Datenbasis zu verbessern.
Eine Frage der Qualität
(2021)
Künstliche Intelligenz (KI) kommt laut einer Interxion-Studie bei 96 Prozent der Schweizer Unternehmen zum Einsatz. Allerdings gaben nur 22 Prozent der Schweizer IT-Entscheider an, dass sie KI bereits für einen ersten Anwendungsfall einsetzen. Dabei ist KI etwa im Datenmanagement sehr hilfreich – sofern Qualität und Quantität der Trainingsdaten stimmen.
Die Covid-19-Pandemie hat die Welt verändert. Alle Wirtschaftszweige wie etwa der Handel sahen sich von heute auf morgen mit einer veränderten Realität konfrontiert. Diese Entwicklung hat einerseits den schon vor der Pandemie wahrnehmbaren Digitalisierungsdruck, vor allem auf den stationären Handel, massiv erhöht. Und andererseits die Daten von Kundinnen und Kunden in das Zentrum der Aufmerksamkeit gerückt, da in der digitalen Welt der persönliche Kontakt zur Kundschaft fehlt. Dieser Beitrag beleuchtet die Bedeutung von Kundendaten, Datenqualität und Datenmanagement als wesentliche Erfolgsfaktoren für den Handel in dieser herausfordernden Situation. Er zeigt auf, wie Datenverantwortliche im Handel aus dem Wissen um die Daten mittels Identity Resolution klare Profile von Kundinnen und Kunden entwickeln und diese plattformbasiert ausrollen können. Hierzu wird das neue Konzept des Customer Digital Twins eingeführt. Die abschließenden Handlungsempfehlungen bieten eine ‚Arbeitsanweisung in fünf Schritten‘ für eine aktuelle, vollständige und verlässliche Datenbasis, als Grundlage für den datenorientierten stationären und Onlinehandel.
Intelligentes Data Governance und Data Management – Neue Chancen für die Kundendatenbewirtschaftung
(2022)
Mit der Digitalisierung haben sich für Marketing und Vertrieb vielzählige unterschiedliche neue Kanäle, Werbeformate und Zielgruppen eröffnet. Expertinnen und Experten schätzen, dass ca. 4.000 bis 10.000 Werbe- und Markenbotschaften täglich auf jede und jeden von uns einprasseln. Mögen diese Zahlen umstritten und eine Zahl zwischen 300 bis 500 Botschaften pro Tag realistischer sein, so ist dies noch immer eine Menge, die kaum noch verarbeitet und wahrgenommen werden kann. Als Reaktion auf diese Werbemasse und Reizüberflutung haben Konsumentinnen und Konsumenten zum Teil eine Art „Werbeblindheit“ entwickelt.
Für Unternehmen wird daher zunehmend herausfordernder, ihre Zielgruppe aktiv zu erreichen. Was können Unternehmen nun tun, um dennoch nachhaltig Aufmerksamkeit zu gewinnen, und wie kann Künstliche-Intelligenz-gestütztes Kundendatenmanagement dabei helfen?
In this paper we present the concept of the "KI-Labor Südbaden" to support regional companies in the use of AI technologies. The approach is based on the "Periodic Table of AI" and is extended with both new dimensions for sustainability, and the impact of AI on the working environment. It is illustrated on the basis of three real-world use cases: 1. The detection of humans with lowresolution infrared (IR) images for collaborative robotics; 2. The use of machine data from specifically designed vehicles; 3. State-of-the-art Large Language Models (LLMs) applied to internal company documents. We explain the use cases, thereby demonstrating how to apply the Periodic Table of AI to structure AI applications.