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Die direkte Vermarktung von Strom aus Wind und Sonne stellt einen wichtigen Schritt der Energiewende dar. Einerseits kann durch die Marktintegration die Unabhängigkeit von EEG-Subventionen gelingen. Andererseits wird über diese Mechanismen die Stromerzeugung an der Nachfrage orientiert, wodurch zur Stabilität des Stromnetzes beigetragen wird. Ein Beispiel dafür ist die lokale Vermarktung von PV-Strom in einem Mietshaus. Für deren Umsetzung benötigen die Akteure ein Mess- und Steuerungssystem, dass vor Ort Zähler- und Anlagendaten erfasst und die Abrechnung der Mieter vereinfacht. Außerdem sollte es Kennwerte wie beispielsweise den PV-Anteil berechnen und gegebenenfalls ein Blockheizkraftwerk steuern. Weder die Zählersysteme der Messstellenbetreiber noch die Steuerungssysteme von PV- oder Blockheizkraftwerken erfüllen diese Anforderungen ausreichend. In der Forschung ist man währenddessen bereits einen Schritt weiter und arbeitet an technischen Systemen, die für wesentlich komplexere Energiesystem- und Markttopologien ausgelegt werden. In dieser Arbeit werden die neuen technischen Anforderungen der Direktvermarktung in einem Mietshaus identifiziert und mit dem Stand aktueller Marktprodukte sowie dem System »OpenMUC« aus der Forschung verglichen.
Die Hochschule Offenburg begleitet seit Juli 2006 in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ISE in Freiburg, die solar unterstützte Klimatisierung der Festo AG & Co. KG in Esslingen im Rahmen des Forschungsvorhabens Solarthermie2000plus. Dabei wurde die bereits bestehende Adsorptionskälteanlage, die bisher mit Gaskesseln und Kompressorenabwärme betrieben wurde, durch eine Solaranlage als dritte Wärmequelle ergänzt.
Eine neue Prozessidee zur Auftrennung racemischer Wirkstoffe unter Verwendung nanoskaliger AlO(OH)‐Hohlkugeln als Adsorbens und überkritischen Kohlenstoffdioxides (sc‐CO2) als Lösungsmittel wird vorgestellt. Zur Auslegung des Prozesses werden Untersuchungen zur Abscheidung der racemischen Wirkstoffe (RS)‐Flurbiprofen, (RS)‐Ibuprofen, (RS)‐Ketoprofen und den reinen Enantiomeren (R)‐Flurbiprofen, (S)‐Ibuprofen und (S)‐Ketoprofen an AlO(OH)‐Hohlkugeln präsentiert und bewertet. Zudem werden Adsorptionsdaten von gasförmigem CO2 an den Hohlkugeln und kommerziellen AlO(OH)‐Partikeln, die mit einer Magnetschwebewaage ermittelt wurden, verglichen. Abschließend werden erste Ergebnisse von orientierenden Versuchen zur Adsorption von racemischem Flurbiprofen aus sc‐CO2 an den Hohlkugeln vorgestellt.
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.
Kundendaten im E-Commerce – Optimierungspotenzial im Checkout-Prozess des deutschen Online-Handels
(2023)
Die Gestaltung eines benutzungsfreundlichen Checkout-Prozesses ist für den Erfolg des E-Commerce von großer Bedeutung. Die Abfrage der Kundendaten bildet einen wichtigen Teil der Customer Journey. Auf der einen Seite wollen die Handelsunternehmen so viel wie möglich über ihre Kundschaft erfahren, um möglichst zielgenaue Angebote und Marketingmaßnahmen ausspielen und das perfekte Einkaufserlebnis generieren zu können. Auf der anderen Seite möchten sich die Kundinnen und Kunden beim Online-Shopping auf den Kauf konzentrieren und erwarten einen reibungslosen Ablauf. Der Checkout-Prozess ist in diesem Zusammenhang ein kritischer Punkt. Dies spiegelt sich auch in den hohen Warenkorbabbruchraten wider. Um Online-Shoppende nachhaltig zu begeistern, gibt es noch viel Raum für Verbesserungen. Mit dem Ziel, den Status quo im deutschen Online-Handel besser zu verstehen und Usability und User Experience für eine höhere Konvertierungsrate zu optimieren, untersuchte die hier vorgestellte Forschungsarbeit den Anmelde- und Checkout-Prozess der 100 umsatzstärksten Online-Shops in Deutschland. Es werden die Ergebnisse der Studie präsentiert und aufgezeigt, an welchen Stellen Optimierungspotenzial besteht – bspw. bei zu komplizierten Formularen, unnötigen Datenabfragen oder erzwungenen Registrierungen – sowie Vorschläge für die Praxis des Online-Handels diskutiert.