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Laufende Abschlussarbeiten

Bachelorarbeit: Entwicklung von Mustern für technologieorientierte Prozessinnovationen

Motivation

Die Digitalisierung und damit verbundene technologische Innovationen finden vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in Unternehmensprozessen, z. B. in der Produktion, in der internen Logistik, der Qualitätssicherung und der Instandhaltung.

Der Einsatz neuer Technologien und Methoden wie künstlicher Intelligenz, Robotic, Big Data Analysis oder IoT bietet das Potential, Prozesse zu innovieren und die Wertschöpfungskette zu optimieren. Mitarbeiter können entlastet werden und höherwertige Tätigkeiten übernehmen.

Analog zum St. Gallener Business Model Innovation Ansatz gehen wir davon aus, dass eine Innovation stets auf ein oder mehrere – in diesem Fall technologisch getriebene – Innovationsmuster zurückzuführen ist.

Hieraus ergeben sich unterschiedliche Fragestellungen:

  • Welche Technologien sind für die Optimierung welcher Unternehmensprozesse relevant und besonders geeignet?
  • Welche Innovationsmuster können auf Basis dieser Technologien identifiziert werden?
  • Wie sind diese zu beschreiben? Welche Beispiele können herangezogen werden?
  • Wie muss die BMI-Methode angepasst werden, um mustergestützt Prozess-Innovation zu identifizieren? Die Arbeit erfolgt in Zusammenarbeit mit einem Unternehmen aus der Region.

Aufgabenbeschreibung

  • Analyse und Beschreibung ausgewählter Unternehmensprozesse
  • Durchführung von Literaturrecherche und Interviews zur Identifizierung typischer Innovationsmuster für diese Unternehmensprozesse
  • Beschreibung der Innovationsmuster und des Standes der Technik der zugehörigen Technologien
  • Adaption der mustergestützten BMI-Methode auf mustergestützte Prozess-Innovation

Kontakt

Florian Rittmeier

Bachelorarbeit: Anomalieinjektion in autonomen Systemen am Beispiel eines Miniatur Smart-Factory-Szenarios

Ansprechpartner: Florian Kraus

Der ständige Fortschritt in der Entwicklung neuer Technologien und ihrer Umsetzung birgt viel Potenzial, besonders für Unternehmen. Gerade die Industrie 4.0, in der immer mehr Informationstechnische Systeme und deren Vernetzung im Vordergrund stehen, sorgt hierbei nicht nur für die schnelle Entwicklung, sondern auch für den Versuch der schnellen Umsetzung neuer Technologien und Ideen. Insbesondere Künstliche Intelligenz und Cyber-Physische Systeme stehen hier im Mittelpunkt.

Allerdings gibt es für diese Systeme große Hindernisse, da sie - einmal in einem Unternehmen oder anderweitig implementiert - mit den Bedingungen der realen Welt zurechtkommen müssen und nicht mehr nur mit vorgesehenen Entwicklungsszenarien und Testfällen.

Unerwartete Ereignisse bzw. jene, die von der Norm in einem solchen System abweichen - sogenannte Anomalien - müssen nicht zwangsläufig schädlich sein, können im schlimmsten Fall aber zu fehlerhaftem Verhalten oder sogar einem Aussetzen des Systems führen, wenn es nicht mit diesen Ereignissen umzugehen weiß.

Da Anomalien eine Ausnahme sind und daher eher selten auftreten, stellt sich die Frage, wie testet man ein System gezielt auf seinen Umgang mit unerwarteten Ereignissen?

Die Lösung zu dieser Frage sind gezielt erzeugbare Anomalien, die in ein System bzw. in dessen generierte Daten eingefügt werden können.

Aufgabenbeschreibung:

  • Analyse möglicher Arten von Anomalien anhand des Testsystems des KI4AS-Projekts.
  • Entwurf und Implementierung eines Frameworks zum erzeugen und injizieren von anpassbaren Anomalien.
  • Evaluation auf den Datensätzen des Testsystems.

Die Universität der Informationsgesellschaft