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Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in die globale Wirtschaft löst eine tiefgreifende Transformation von Beschäftigungsverhältnissen aus. Die vorliegende explorative Studie untersucht diese Dynamik, ausgehend von einer technologischen Einordnung kognitiver Systeme, und analysiert sektorale Unterschiede in der KI-Adaption – mit Fokus auf das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und das verarbeitende Gewerbe. Ein Kernstück der Untersuchung bildet die Bewertung künftiger Kompetenzprofile: Während hochspezialisierte technische Fähigkeiten und ausgeprägte Sozialkompetenzen an Bedeutung gewinnen, unterliegen repetitive Tätigkeiten einem hohen Substitutionsrisiko. Zur Visualisierung dieser disruptiven Kräfte wird das „Hufeisenmodell der KI-bedingten Arbeitsmarktdisruption“ entwickelt. Es zeigt auf, dass insbesondere die breite Mittelschicht der Gefahr einer Verdrängung ausgesetzt ist, während Tätigkeiten im Niedriglohnsektor und im Bereich der Hochspezialisierung bestehen bleiben. Die Arbeit schließt mit einer Debatte über die drohende soziale Einkommenskluft und liefert damit eine fundierte Basis für strategische Entscheidungen und weiterführende Forschungsfragen.

Diese Diplomarbeit untersucht das ITSM der SLUB Dresden. Ziel war die Analyse der Daten und Prozesse sowie das Erstellen eines neuen Konzepts für die CMDB mit exemplarischer Umsetzung. Hierfür wurde sich mit gängigen Methoden und Prozessen im Bereich ITSM und CMDB auseinandergesetzt und eine Mitarbeiterbefragung im Bereich IT durchgeführt. Die gewonnenen Daten und Erkenntnisse wurden genutzt, um ein neues Konzept zu erstellen und für einen Teilbereich der IT-Landschaft umzusetzen. Die primären Probleme konnten behoben werden und die Einführung des neuen Konzepts auf die Produktivumgebung wird empfohlen.

Im Gegensatz zu dessen häufiger behandelten und unbestritten bedeutenden "großen Schwester", dem Aufbau von Fertigungslinien, sowie dem eher kleineren, bislang wenig beachtetem "Bruder", dem Linienabbau, wird der Linienumbau oftmals vernachlässigt. Dabei birgt gerade diese Disziplin ein erhebliches Potenzial, sofern man über das entsprechende methodische Wissen verfügt. An dieser Stelle tritt der Balanceakt zwischen Theorie und Praxis deutlich zu Tage.

Risikoanalyse des Problemmanagementprozesses und Ausarbeitung von Risiken und Optimierungsvorschlägen hinsichtlich Überschreitung der Durchlaufzeit der Bearbeitung von Qualitätsproblemen.

Systemischer Lupus erythematodes ist eine Autoimmunkrankheit aus dem Formenkreis der rheumatisch- entzündlichen Erkrankungen. Doch sie ist weit mehr als „nur“ Gelenkschmerzen und Bewegungseinschränkungen. Lupus kann jedes Organ, jedes Gewebe, jede Zelle im Körper befallen und hat sehr vielfältige Ausprägungen. Oft gehen diese daraus entstehenden Einschränkungen weit über das körperliche hinaus, sie existieren ebenso in allen anderen Bereichen wie z. B. berufliches oder soziales Umfeld. Ziel dieser Arbeit war es, das Unsichtbare sichtbar zu machen, einen Überblick über verschiedene Geschichten Betroffener und deren Belastungen zu geben und herauszufinden, was denjenigen trotz chronischer Krankheit hilft, widerstandsfähig zu bleiben und ihre Belastungen zu bewältigen. Dafür wurde eine qualitative Methode via Interviews mit Betroffenen ausgewählt, die entweder per Chat oder größtenteils face-to-face mittels halbstrukturierten Interviewleitfadens abgehalten wurden. Es wurden sechs Interviews durchgeführt. Fünf Teilnehmer hierfür kamen aus der Selbsthilfegruppe in Chemnitz, die dem deutschlandweiten Lupus erythematodes Selbsthilfevereins angehören und eine Betroffene aus einem Lupus- Selbsthilfeforum. Ausgewertet wurde dann zunächst induktiv, später noch einmal deduktiv mit Hilfe von MAXQDA und dem Bilden eines Kategoriensystems nach Mayring. Deutlich wurde, dass trotz verschiedener Leidensgeschichten es einige Parallelen unter den Befragten gibt: Betroffene kämpfen nicht nur gegen vielfältige, mitunter schwer ausgeprägte Symptome und deren Auswirkungen, sondern auch gegen Diskriminierung und Benachteiligung in anderen Bereichen wie im Beruf oder im Freundes- und Familienkreis. Ebenso haben alle einen längeren Diagnoseweg hinter sich bringen müssen, teilweise mit schweren Folgeschäden. Oft begründen die Betroffenen es selbst mit der Unsichtbarkeit der Krankheit und dem Nichtwissen und Nichtkennen der Mitmenschen. Dies zieht eine geringe Nachvollziehbarkeit und wenig Verständnis nach sich. Ebenso kann ein berufliches oder soziales Umfeld, das auf die speziellen Bedürfnisse der Erkrankten abgestimmt und aufgeklärt ist, eine wichtige Ressource bei der Krankheitsbewältigung bilden. Am sozialen Leben teilhaben zu können, sei es beruflich oder privat oder auch nur eingeschränkt, ist ein sehr wichtiger Faktor bei der Bewältigung der vielen verschiedenen Herausforderungen, die diese Krankheit mit sich bringt. Dafür einen eigenen, individuellen Weg zu finden, stärkt das Gefühl der Selbstwirksamkeit und hilft gegen die Gefühle der Hoffnungslosigkeit und des Kontrollverlustes, die diese Erkrankung mit sich bringen kann. Durch Sensibilisierung nach außen (das Umfeld) und Schulungen nach innen (die eignen Stärken und Schwächen kennen und seine eigenen Ressourcen gezielt einsetzen können), kann trotz immer wieder auftretender Rückschläge eine bessere Lebensqualität erzielt werden.

In modernen Produktionsumgebungen verlaufen Veränderungsprozesse immer schneller, während operative Mitarbeitende aufgrund von Schichtarbeit, eng getakteten Abläufen und eingeschränkten Kommunikationswegen oft nur begrenzt eingebunden werden können. Gleichzeitig steigt die Bedeutung von Gesundheit als Voraussetzung für Leistungsfähigkeit und Veränderungsbereitschaft. Die Arbeit untersucht daher, wie operative Mitarbeitende im Werk Beiersdorf Manufacturing Leipzig GmbH (BML) in Gesundheits- und Veränderungsprozesse einbezogen werden können und welche Rahmenbedingungen ihre Beteiligung fördern oder erschweren. Zur Beantwortung dieser Fragestellung wurde ein qualitatives Forschungsdesign umgesetzt. Dafür wurden sieben leitfadengestützte Interviews mit operativen Mitarbeitenden erhoben und nach Kuckartz (2024) inhaltlich ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass Gesundheitsangebote grundsätzlich auf Interesse stoßen, ihre Nutzung jedoch häufig durch den Arbeitsaufwand im Schichtbetrieb begrenzt wird. Informationen erreichen die Beschäftigten unterschiedlich gut. Meist sind digitale Kanäle im laufenden Betrieb nur eingeschränkt nutzbar, während die persönliche Weitergabe stark von Bereich und Teamleitung abhängig ist. Deutlich wird, dass Beteiligung vor allem dort gelingt, wo Informationen frühzeitig, klar und alltagsnah vermittelt werden und wo Rückmeldungen der Mitarbeitenden sichtbar berücksichtigt werden. Die Untersuchung zeigt deutlich, dass Gesundheit, Kommunikation und Beteiligung im Produktionsumfeld eng miteinander verbunden sind. Die Ergebnisse unterstreichen den Bedarf, Kommunikationswege verlässlicher zu gestalten, niedrigschwellige Gesundheitsangebote stärker an den Arbeitsalltag anzubinden und operative Mitarbeitende konsequenter in die Weiterentwicklung einzubeziehen, um künftige Veränderungsprozesse wirkungsvoll zu unterstützen.

Die demografische Entwicklung in Deutschland führt zu einer wachsenden Patientenpopulation im fortgeschrittenen Alter, wodurch auch orthopädische Verletzungen an Relevanz zunehmen. Insbesondere Sprunggelenksfrakturen stellen eine häufige und klinisch bedeutsame Verletzungsform in dieser Altersgruppe dar, für deren optimale Versorgung eine belastbare biomechanische Grundlage erforderlich ist. Diese Bachelorarbeit untersucht die biomechanischen Eigenschaften von IntraOS-Schrauben, um deren Eignung und Stabilität bei geriatrischen Sprunggelenksfrakturen wissenschaftlich zu evaluieren. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde eine kombinierte biomechanische Analyse durchgeführt, die radiologische Messungen an Patientendaten mit experimentellen Laboruntersuchungen verbindet. Die Studie umfasst 102 geriatrische Patienten mit verschiedenen Sprunggelenksfrakturen, deren radiologische Aufnahmen sowie klinische Daten systematisch ausgewertet wurden. Die Ergebnisse belegen eine konsistente Größenabhängigkeit der biomechanischen Parameter und zeigen eine Übereinstimmung zwischen beiden Analysemethoden. Diese Auswertung demonstriert, dass IntraOS-Schrauben vorhersagbare Eigenschaften aufweisen und somit eine Grundlage für die geplante Stabilisierung vor der Operation in der geriatrischen Traumatologie bilden.

The thesis examines the enhancement of public transport efficiency through Cooperative Intelligent Transport Systems (C-ITS) services, particularly Traffic Signal Priority (TSP) and Green Light Optimal Speed Advisory (GLOSA). The study analyzes two intersections (4505 and 8705) along Ring Bus Line 82, based on real-time traffic signal data provided by the City of Chemnitz. The primary aim is to evaluate the feasibility of TSP and GLOSA at these intersections. The findings reveal that both intersections are operated under an adaptive signal control system in which intersection 4505 exhibits high variability in signal durations. Furthermore, the analysis suggests that the TSP can be applied at both studied intersections, utilizing traffic signal control strategies such as early green, red truncation, phase insertion, etc. GLOSA, on the other hand, can be implemented in an adaptive signal control system with a suitable prediction engine to predict the green signal status in advance. The thesis's most valuable contribution is the implementation of an LSTM deep learning signal prediction model in Python, achieving an average accuracy of 95.7 %. The study concludes that incorporating an Artificial Intelligence (AI)-supported predictive model, as well as the Transformer deep learning technique, can further enhance real-time signal prediction and thereby improve traffic efficiency.

Diese Arbeit untersucht verschiedene Methoden zur Erfassung und Verarbeitung von Audiosignalen mithilfe eines kostengünstigen STM32F411VE-Mikrocontrollers in Kombination mit einem digitalen MEMS-Mikrofon MP45DT02, um eine automatische Anomalieerkennung des Lüfters in Rechenzentren zu ermöglichen. Das System wurde vollständig auf Registerebene implementiert, um eine präzise Steuerung, geringe Latenz und minimale Rechenlast ohne Hardware-Abstraktionsschichten zu gewährleisten. Verschiedene Ansätze zur Audioerfassung und -verarbeitung wurden bewertet, um die effizienteste Lösung innerhalb der begrenzten Hardware-Ressourcen zu identifizieren. Die aufgezeichneten Signale wurden gefiltert, dezimiert und mithilfe der Fast Fourier Transform (FFT) im Frequenzbereich analysiert, um Unregelmäßigkeiten im Lüftergeräusch zu erkennen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine genaue Echtzeiterkennung auch auf einer ressourcenbeschränkten Embedded-Plattform möglich ist, wenn Hardware und Signalverarbeitung optimal aufeinander abgestimmt werden. Die Arbeit liefert ein Best-Practice-Konzept für effiziente Audioerfassung und -analyse auf Mikrocontrollern und bildet die Grundlage für zukünftige adaptive Überwachungssysteme in der akustischen Zustandsdiagnose.

In today’s rapidly evolving commercial landscape, manufacturing enterprises face significant challenges in maintaining resilience amid disruptions such as pandemics, natural disasters, and geopolitical conflicts. To address these challenges, we introduce a novel GPT-based early detection tool designed for real-time supply chain risk assessment. This system integrates proprietary company data, including supply chain portfolios, with publicly available information, such as news articles, to estimate risk scores for respective supply chains, thereby enhancing decision-making processes. Leveraging advanced machine learning techniques–Generative Pretrained Transformers (GPT), zero-shot learning, and structured outputs–the tool operates locally to ensure data privacy and minimize information leakage. Utilizing the "news-please" crawler and the "Llama 3.1" GPT model, the system continuously monitors selected media sources, providing timely risk assessments. Our research demonstrates the tool’s potential to enhance proactive risk management in supply chains, validated through testing on both real and augmented datasets. By evaluating four exemplary supply chains, we characterize the tool’s capability to support decision-making in unpredictable global environments. The results indicate that, while the system occasionally exhibits oversensitivity, it consistently aids in identifying critical events that may impact supply chain operations. Future developments will focus on refining the tool’s accuracy and expanding its applications, particularly in monitoring regulatory changes.

Der Gesamtbericht aus der Westsächsischen Hochschule und ihren Fakultäten, Einrichtungen und Projekten für die Jahre 2019 und 2020.

Der Gesamtbericht aus der Westsächsischen Hochschule und ihren Fakultäten, Einrichtungen und Projekten für die Jahre 2023 und 2024.

Presentamos aquí una crónica de la interpretación entre el español y la lengua de señas de Venezuela (LSV). Nuestros datos provienen de entrevistas y encuestas con intérpretes de LSV (ILSV) y otros profesionales vinculados al área. Esos datos fueron contrastados con documentos institucionales. Se propone una periodización de cuatro fases, delimitadas por diversos hitos. La primera, la “prehistoria” de la ILSV, comprende el largo período previo a la fundación de la primera escuela de sordos (1935), un período sólo reconstruible especulativamente. La segunda se extiende entre 1935 y 1985. En ella surgen comunidades sordas organizadas y aparecen las primeras referencias a la LSV y a los ILSV. La tercera se inicia en 1985, con el modelo bilingüe en las escuelas de sordos, que empodera a la comunidad sorda y demarca el oficio de ILSV. La cuarta fase se define con la fundación, en 2006, de la asociación nacional de los ILSV y su progresiva profesionalización. En los últimos años de esta fase, especialmente desde 2016, la crisis social y económica del país impone cambios dramáticos en las condiciones de vida y trabajo de los ILSV que podrían ser considerados el inicio de una quinta fase. 

Das vom Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB) beauftragte Projekt „Digitalisierung: Fortbildungsinhalte und partizipative Organisationsentwicklung für schulisches und betriebliches Bildungspersonal in der Pflege (DigiK-Part)“ zielte darauf ab, berufliches Bildungspersonal in Pflegebildungseinrichtungen bei der Anbahnung digitaler Kompetenzen systematisch zu unterstützen. Dazu wurde ein modularisiertes Fort- und Weiterbildungskonzept mit praxisnahen Lernszenarien entwickelt und erprobt. Die Module orientieren sich am DigCompEdu sowie DigComp 2.2 Framework der Europäischen Union und wurden gezielt an die Anforderungen pflegepädagogischer Kontexte angepasst. In Kooperation mit Pflegeschulen wurde das Konzept partizipativ umgesetzt, evaluiert und weiterentwickelt. Die aktive Einbindung des Bildungspersonals in den Entwicklungs- und Erprobungsprozess trägt wesentlich zur Praxisnähe und Akzeptanz des Konzepts bei. Die Ergebnisse zeigen praxisrelevante Ansätze zur nachhaltigen Verankerung digitaler Kompetenzen in der Fort- und Weiterbildung von Lehrenden in Pflegeschulen, in der Fortbildung von Praxisanleitenden oder in lehrerinnen- und lehrerbildenden Studiengängen auf.