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LG Berlin "Like Button"
(2011)
BGH "Original Kanchipur"
(2011)
BFH "Umsatzsteuer bei ebay"
(2012)
BGH "Postfachanschrift"
(2012)
EuGH "Meister"
(2012)
Angedockt und eingeloggt
(2012)
Sudoku
(2012)
Der Ärger ist verständlich. Nach jahrelanger Lobby–Arbeit ist es gelungen, den Einfluss auf grundlegende Entscheidungen der Hochschulen und Universitäten institutionell zu verankern, indem man Hochschulräte eingerichtet hat. Dieses Gremium aus Externen, meist Wirtschaftsvertretern, und – je nach Landesverfassung – gleich vielen oder weniger Hochschulangehörigen konnte gerade mal eine Dekade wirken, um die Hochschulen nach den Prämissen des freien Marktes umzubauen. Und nun soll schon wieder umgedacht werden? Die Hochschulräte sollen nicht mehr entscheiden, sondern „nur noch“ beraten können?
Die Bologna-Reform ist gescheitert (Nida-Rümelin; 1). Der Bachelor ist der Abschluss für Studienabbrecher (Liessmann; 2). Die Akkreditierung von Studiengängen erweist sich als – sehr teurer – Akt der sinnfreien Bürokratisierung (Kühl; 3). Die Zitierten weisen darauf hin, dass man sich mit den „Reformen“ der letzten Jahre verrannt hat und empfehlen nachzudenken und umzusteuern. Doch die Kritisierten denken nicht daran, den Umbau von „Hochschulen zu Unternehmen“ als Sackgasse zu erkennen. Stattdessen übertragen sie ein weiteres Instrument der produzierenden Industrie auf Bildungseinrichtungen: das „Institutionelle Qualitätsaudit“ (IQA). Doch wer sich kritisch mit Qualitätsmanagement (QM) befasst, wird IQA für Bildungseinrichtungen mit IDF übersetzen: Institutionalisierte Denkfehler.
EuGH "Football Dataco"
(2012)
LG Berlin "Facebook-AGB"
(2012)
BGH "Computer-Bild"
(2012)
Bildung von der Stange
(2013)
... und wieder ruft das CHE
(2013)
BAG "Elektronische Signatur"
(2014)
Massiv gescheitert
(2015)
EuGH "Videoüberwachung"
(2015)
Widerruf beim Anwaltsvertrag
(2015)
Facebook - "App Zentrum"
(2015)
Der Kaiser ist ja nackt
(2016)
BGH "kinox.to"
(2017)
EuGH "comtech"
(2017)
Erfinderisches Problemlösen mit TRIZ : Zielbeschreibung, Problemdefinition und Lösungspriorisierung
(2017)
Die Theorie des erfinderischen Problemlösens, TRIZ, ist eine Systematik von Annahmen, Regeln, Methoden und Werkzeugen zur innovativen Systemverbesserung z.B. von Produkten, Prozessen, Dienstleistungen oder Organisationen. Diese Richtlinie erläutert TRIZ-Werkzeuge und -Methoden, die insbesondere in den Phasen "Zielbeschreibung", "Problemdefinition" und "Lösungspriorisierung" des Problemlösungsprozesses eingesetzt werden. Die Detailtiefe der Beschreibung erlaubt eine Einschätzung der Werkzeuge und Methoden hinsichtlich Einsatzzwecken, Ergebnissen und Funktionsweise. Die jeweilige Beschreibung der Methoden und Werkzeuge enthält konkrete Aussagen über Zielsetzung und Ergebnis ihres Einsatzes.
Data Science gilt als eine der wichtigsten Entwicklungen der letzten
Jahre und viele Unternehmen sehen in Data Science die Möglichkeit,
ihre Daten zusätzlich wertschöpfend zu nutzen. Dabei kann es sich um
die Optimierung von Maintenance-Prozessen handeln, um eine bessere
Steuerung der eigenen Preis- und Lagerhaltungsstrategie oder auch
um völlig neue Services und Produkte, die durch Data Science möglich
werden. Die im Unternehmen vorliegenden Daten, an die so hohe Erwartungen
geknüpft wurden, sollen dazu genutzt werden, um Services
und Prozesse effizienter und passgenauer gestalten zu können. Vielfach
gilt Data Science dabei als Allheilmittel: Daten, die über Jahre hinweg
gesammelt wurden und mit zunehmender Geschwindigkeit und Heterogenität
anfallen, sollen endlich nutzbar gemacht werden. Zwar sind die
eingesetzten Techniken und Algorithmen teilweise schon zehn Jahre und
mehr alt, doch erst jetzt entfalten sie im Zusammenspiel mit Big Data
ihr Potenzial im Unternehmensumfeld. Die Erwartungen sind hoch, doch
der Weg zu den neuen Erkenntnissen ist mit hohem Aufwand verbunden
und wird von einigen Unternehmen noch immer unterschätzt.
Für Unternehmen mit einem traditionellen BI-Ansatz stellt Data Science
ein ergänzendes Set von Methoden und Werkzeugen dar, mit deren Hilfe
die Informationsversorgung der Entscheider auf den verschiedenen
hierarchischen Ebenen noch besser gestaltet werden kann. So zum Beispiel,
wenn man mit Data Science feststellt, dass die Wahrscheinlichkeit
für einen Versicherungsabschluss steigt, wenn bei der Auswahl der
anzusprechenden Kunden zusätzliche Daten herangezogen werden, die
zwar bereits vorliegen, aber noch nicht berücksichtigt worden sind. Im
Extremfall werden auch Entscheidungen vollständig automatisiert, die
bisher von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern getroffen wurden. Ein Algorithmus
legt dann fest, wann Ware nachbestellt oder welcher Preis für
den Endkunden festgesetzt wird.
Im vorliegenden E-Book soll ein Überblick über das Gebiet Data Science
gegeben werden. Dabei wird ein besonderes Augenmerk auf das Zusammenspiel
sowie das Mit- und Nebeneinander von Data Science und vorhandenen
BI-Systemen gelegt.
BGH "Preisportal"
(2018)
LG Frankfurt/M. "Hooligan"
(2018)
LG München I "Lieferfrist"
(2018)
BGH "Mehrere Werbekanäle"
(2018)
Scheuklappen statt Weitblick
(2019)
In this entry, the 3D CAD reconstructions and 3D multi-material polymer replica printings of knight Götz von Berlichingen´s first „Iron Hand,“ which were developed in the last few years at Offenburg University, are presented. Even by today's standards, the first “Iron Hand”–as could be shown in the replicas–demonstrates sophisticated mechanics and well thought-out functionality and still offers inspiration and food for discussion when it comes to the question of an artificial prosthetic replacement for a hand.
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.
IEC 62061:2021-03
(2021)
This second edition cancels and replaces the first edition, published in 2005, Amendment 1:2012 and Amendment 2:2015. This edition constitutes a technical revision.
This edition includes the following significant technical changes with respect to the previous edition:
– structure has been changed and contents have been updated to reflect the design process of the safety function,
– standard extended to non-electrical technologies,
– definitions updated to be aligned with IEC 61508-4,
– functional safety plan introduced and configuration management updated (Clause 4),
– requirements on parametrization expanded (Clause 6),
– reference to requirements on security added (Subclause 6.8),
– requirements on periodic testing added (Subclause 6.9),
– various improvements and clarification on architectures and reliability calculations (Clause 6 and Clause 7),
– shift from "SILCL" to "maximum SIL" of a subsystem (Clause 7),
– use cases for software described including requirements (Clause 8),
– requirements on independence for software verification (Clause 8) and validation activities (Clause 9) added,
– new informative annex with examples (Annex G),
– new informative annexes on typical MTTFD values, diagnostics and calculation methods for the architectures (Annex C, Annex D and Annex H).
As a result of automation, demand for increased production and reduced operator physical effort, Safety-related Control Systems (referred to as SCS) of machines play an increasing role in the achievement of overall machine safety. Furthermore, the SCS themselves increasingly employ complex electronic technology.
IEC 62061 specifies requirements for the design and implementation of safety-related control systems of machinery. This document is machine sector specific within the framework of IEC 61508.