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Die vorliegende Publikation analysiert die Integration digitaler Tools in die strategische Personalentwicklung mit Fokus auf den Einsatz von Microsoft Forms zur Optimierung von Skill-Checks in einem mittelständischen Dienstleistungsunternehmen des Sondermaschinenbaus. Gegenstand der Untersuchung ist, inwiefern IT-gestützte Qualifikationsprozesse die Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit der Mitarbeiterbewertung verbessern können. In der Untersuchung werden Herausforderungen des Fachkräftemangels, der digitalen Transformation und der Prozessautomatisierung berücksichtigt. Die praktische Implementierung und Wirkung der digitalen Skill-Checks wird durch eine Fallstudie evaluiert. Die Veröffentlichung leitet Handlungsempfehlungen für Unternehmen ab, die ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig sichern wollen, indem sie innovative Personalentwicklungsstrategien implementieren.
This paper examines how the Balanced Scorecard (BSC) and Digital Maturity Models (DMM) can be integrated as strategic management tools for Digital Transformation (DT) in manufacturing companies. The paper first presents the theoretical foundations of both models and then demonstrates their application in the context of digitalization. The BSC approach is enhanced with specific digital Key Performance Indicators (KPIs) and perspectives, while the acatech Industry 4.0 Maturity Index serves as an assessment framework for digital maturity. The integration of both models is presented in a matrix that links strategic objectives with operational development stages. This combined methodology provides companies with a structured framework to plan, implement, and monitor their Digital Transformation, considering both strategic alignment and operational maturity.
There is a great need for innovative, efficient processes to remove hazardous chemical substances from wastewater, as wastewater treatment plants can be relieved by applying decentralized water treatment processes in the industrial or medical sector.
This study is dedicated to achieve a deeper comprehension for a new developed hybrid membrane process combined with an enzymatic reaction for the reduction of micropollutants in waste water. In the experiments the micropollutant Remazol® Brilliant Blue R (RBBR) was used and reduced by the enzyme laccase F by ∼49 %. The enzymatic reduction of the dye takes place in a reaction chamber which is the main component of a special designed test cell.
By combination of the enzymatic reduction with a two-stage membrane filtration process (ultrafiltration and nanofiltration), the RBBR concentration was reduced by ∼69 %, compared to the RBBR concentration in the raw water stream. In this study we present the principle of proof for the developed process. The results of pretests for the enzymatic reactions will be shown as well as the results of three experiments in the test cell.
Fs-Erbium-ring fiber laser as a simple training tool for enhancing laser engineering education
(2025)
Objective: Rural–urban disparities in cancer care are well documented. However, research on rural–urban disparities regarding patient‐reported outcomes (PROs) is still developing. This study analyzed rural–urban disparities in patients with cancer with respect to anxiety, depression, fatigue, pain interference, and physical function.
Methods: This study was conducted at the University of Utah Huntsman Cancer Institute. We integrated data from electronic health records, Cancer Registry, and PRO questionnaires. We assessed the association between rurality status (rural vs. urban) in patients with cancer and PRO scores using multiple linear regression models and t‐tests.
Results: The cohort included 7271 patients. The mean age was 59.1 years at cancer diagnosis and 48.2% (n = 3505) were female. Across all cancer types, significant differences (Rural vs. Urban) were found for fatigue (53.6 vs. 54.1; p < 0.05) and physical function (45.5 vs. 45.1; p < 0.05). With respect to specific cancer types, there were differences in patients with oral cavity and pharynx cancer for depression (47.9 vs. 50.6; p < 0.01), fatigue (51.6 vs. 54.8; p < 0.05), pain interference (52.8 vs. 55.4; p < 0.05), and physical function (48.0 vs. 44.6; p < 0.01), colorectal cancer for fatigue (56.8 vs. 54.7; p < 0.05), pain interference (56.0 vs. 53.7; p < 0.05), and physical function (42.2 vs. 44.4; p < 0.05), uterus cancer for depression (47.5 vs. 50.5; p < 0.05) and fatigue (51.6 vs. 54.7; p < 0.05), and lung cancer for physical function (37.6 vs. 39.3; p < 0.05).
Conclusions: Across all cancer types, as well as specific cancers, this study found mostly limited rural–urban differences regarding PROs. Except for colorectal and lung/bronchus cancer, patients living in rural areas reported similar or better PRO scores for all cancer types. Results support the hypothesis that improving access can help to level rural–urban disparities regarding cancer care outcomes, because all patients were treated in the same comprehensive cancer center, had similar access to care, and had similar PRO scores.
Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Evaluierung von Programmen zur Materialflusssimulation in der Angebotsphase eines Unternehmens des Sondermaschinenbaus. Um die Basis für das Verständnis von Simulationsprogrammen und Montagesystemen zu schaffen, werden grundlegende Inhalte der Planung diverser Anlagenkonzepte vermittelt. Anlagen müssen effizienter und für Kunden nachvoll-ziehbarer geplant werden. Durch eine Bedarfsermittlung und den Austausch mit Fachleuten werden die Anforderungen an zu evaluierende Programme abgeleitet. Diverse Programme werden recherchiert, ausgewählt, getestet und bewertet. Somit kann die Zahl möglicher Programme eingegrenzt und der Fokus auf die besten gelegt werden. Verschiedene Programme werden mit praxistauglichen Tests an realen projektierten Montageanlagen erprobt. Das Ergebnis der Diplomarbeit ist eine fundierte Empfehlung für das geeignetste Programm zur Materialflusssimulation in der Angebotsphase. Dies eröffnet künftig neue Möglichkeiten für die Planung von Montagesystemen im Rahmen der Projektierung.
Die Bachelorarbeit mit dem Titel "Implementation neuer Technologien zur Vorhersage interdependenter Zielgrößen am Beispiel 'Gleitplatten' bei Porsche Werkzeugbau GmbH" verfolgt das Ziel, Werkzeugkonstrukteuren mithilfe von künstlicher Intelligenz das Setzen von elementaren Bestandteilen eines Werkzeugs zu erleichtern. Exemplarisch handelt es sich im vorliegenden Fall um Gleitplatten. Die Umsetzung dieses Ziels teilt sich in drei Stufen auf.
Verwendete Methoden, sowie verwandte dieser, werden erläutert, um ein fachübergreifendes Verständnis zu gewährleisten. Die beschriebene Anwendung wurde auf einem von Porsche Werkzeugbau bereitgestellten Datensatz entwickelt und getestet.
Stufe eins stellt hierbei die Klassifikation der Anzahl, sowie die Anordnung der Gleitplatten dar. Ferner handelt Stufe zwei das Platzieren der Gleitplatten, von eins bis vier, ab. Ein Ausbau dieser Methodik auf eine größere Anzahl von Gleitplatten oder ähnliche Anwendungsfelder ist nach Ablauf des Projektes möglich. Stufe drei bedient sich der Vorhersage des Setzers und nutzt die vorhergesagten Ergebnisse zur Vorhersage einer korrigierten Position der Gleitplatten. Dieses Vorgehen ist nötig, um die Abhängigkeit der Gleitplatten voneinander abzubilden und somit die Qualität der Vorhersage zu steigern.
Zur Abrundung der Bachelorarbeit erfolgt die Einordnung der entwickelten Software in einen AI-Impact-Index. Ferner werden Ideen sowie Ansätze zur weiteren Entwicklung eingebracht.