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Die fortschreitende Vernetzung von Geräten im Internet der Dinge in Kombination mit der Digitalisierung verändert Märkte und Branchen nachhaltig. Im Rahmen des DiWo-Chain Projektes wird an der Entwicklung und lokalen Integration der Blockchain-Technologie in digitale Dienstleistungen der Wohnungswirtschaft geforscht. Durch die verwendete Blockchain-Technologie soll die Gestaltung von effizienten, betriebs-, manipulations- und datenschutzsicheren Dienstleistungen der Wohnungswirtschaft ermöglicht werden. In diesem Beitrag wird eine Lösung beschrieben, welche die Integration und Realisierung vereinfacht. Zur Umsetzung wurde eine Java OSGi-Anwendung in Kombination mit einer Angular-Anwendung für die Interaktion mit der Hyperledger Fabric Blockchain entwickelt. Diese Blockchain-basierte Lösung kann dynamisch für diverse Anwendungsfälle angepasst werden. In diesem Beitrag werden ausgewählte Szenarien der Wohnungswirtschaft beschrieben, die für den Einsatz der entwickelten Lösung geeignet sind.

Die vorliegende Diplomarbeit beschreibt die Vorgehensweise und Durchführung einer Systemanalyse bezüglich der bei der Stadtentwässerung Dresden GmbH vorhandenen Prozesse zur Probendaten-Bereitstellung sowie der Verwendung dieser Daten durch das Personal der Fachbereiche. Bei den Probendaten handelt es sich um Messergebnisse des unternehmenseigenen Betriebslabors aus analytischen Messverfahren und von digitalen Messgeräten. Ziel der Arbeit ist es, den Ist-Stand der Prozesse zu erfassen und Schwachstellen zu ermitteln. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse soll ein neues System zur Verarbeitung dieser Daten gefunden und ein damit einhergehend verbesserter Prozess entworfen werden. Hierbei sind zum einen die Anforderungen der Datenbereitstellenden und derjenigen, welche die Daten im Unternehmen nutzen, zu berücksichtigen und zu erfassen. Einleitend wird auf die theoretischen Grundlagen einer Systemanalyse und den aktuellen Stand der Technik im Bereich der Informationsversorgung eingegangen. Es werden weiterhin relevante Techniken und Systeme vorgestellt, welche sich für einen neuen Soll-Prozess eignen könnten. Zudem werden Möglichkeiten der Prozessmodellierung diskutiert. Im praktischen Teil der Arbeit werden die Erkenntnisse genutzt, um den Ist-Stand für die Probendaten-Bereitstellung zu erfassen. Daraufhin folgend wird mittels einer Nutzwertanalyse und unter Auswertung von Experteninterviews eine für die Stadtentwässerung Dresden GmbH geeignete Lösung entworfen und in einem Soll-Prozess modelliert. Abschließend werden die Ergebnisse in einem Prototyp als Testimplementierung umgesetzt. Es folgt eine Auswertung, inwiefern die Aufgabenstellung und definierte Probleme gelöst sowie Zielstellungen erreicht worden sind.

The book is the second of four volumes on data science and artificial intelligence. This second volume covers data visualization tool and techniques as well as fundamentals of supervised machine learning: linear regression, artificial neural networks, support-vector machines, decision trees, ensemble methods and more.

Um Photovoltaik-Module auf ihre Leistungsfähigkeit zu testen und diese weiterzuentwickeln, ist es notwendig ihre elektrischen Kenngrößen replizierbar testen zu können. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, zu diesem Zweck einen Versuchstand zu errichten und ein Programm zu schreiben, welches das automatische Abfahren einer Strom-Spannungs-Kennlinie ermöglicht. Dazu wurden verschiedene Strahlungsquellen mit je spezifischen Eigenschaften verwendet. Bei den Strahlungsquellen handelte es sich um LED-, Halogen- sowie Xenon-Strahler. Mit diesen wurden beispielsweise bei unterschiedlichen Bestrahlungsstärken Kennlinien aufge-nommen, welche es zu vergleichen galt. Außerdem wurden die manuelle und die automatisierte Aufnahme der Kennlinie verglichen. Die Kennlinien zeigen, dass Xenonstrahler am besten für die Messung elektrischer Kenngrößen von Photovoltaik-Modulen geeignet sind. Nicht nur ist das Spektrum des Strahlers am ähnlichsten dem des AM1,5-Spektrums, sondern dieser hat dazu am wenigsten Wärmeeinfluss auf das zu messende Modul. Zudem ist die automatisierte Aufnahme der Kennlinie wesentlich schneller als die manuelle. Mit den gewonnenen Erkenntnissen lassen sich die elektrischen Kenngrößen der Photovoltaik-Module künftig qualitativ hochwertiger und schneller testen.