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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.

This study investigates the hybrid integration of adsorption and microfiltration for arsenic removal from water, combining ferric oxyhydroxide adsorbents (Ferrosorp DGp and DG⁺) with polymeric membranes (UPS-150, Novamem, and 1FM 3M). Batch adsorption experiments were conducted using arsenate solutions of varying concentrations and contact times to assess the equilibrium uptake behaviour of both adsorbents. Results demonstrated that Ferrosorp DGp exhibited a higher maximum adsorption capacity and stronger surface affinity for As(V), whereas Ferrosorp DG⁺ showed faster kinetics consistent with the pseudo-second-order model, indicating chemisorption dominance. Complementary membrane filtration tests were performed in a dead-end stirred cell under three conditions—pure water, Oxide with Stirring, and Oxide without Stirring—at a constant transmembrane pressure of 200 mbar. The study revealed that stirring markedly reduced fouling and enhanced flux stability, while non-stirred operation caused permeability declines depending on membrane and oxide type. Among the membranes tested, 1FM 3M displayed the highest intrinsic permeability and strongest resistance to fouling, followed by UPS-150 and Novamem. The integration of adsorption and microfiltration demonstrated that Ferrosorp DGp ensures effective arsenate removal, while 1FM 3M offers superior hydraulic performance, making this combination the most promising for decentralized, low-pressure treatment applications. The results confirm that coupling adsorption with microfiltration provides a sustainable, energy-efficient pathway for producing low-arsenic, low-turbidity water compliant with WHO and EU drinking-water standards.

Diese Diplomarbeit befasst sich mit der konstruktiven Optimierung des bestehenden Z3 – Kopfes der Maschinenreihe ECOSPEED. Ziel ist es dessen statische und dynamische Eigenschaften signifikant zu verbessern. Ein zentraler Punkt stellt dabei die Optimierung von Steifigkeit und Schwingungsverhalten unter Berücksichtigung der realen Belastungsszenarien bei der Bearbeitung von großvolumiger Aluminium-Strukturbauteilen dar. Mit Hilfe eines eigens dafür erstellten FE – Modells in dem Simulationsprogramm ANSYS wird der Ist – Zustand der aktuellen Baugruppe ermittelt. Dieser ist die Grundlage für eigentliche Optimierung. Die Geometrie wird vereinfacht von dem CAD – Modell in das Simulationsprogramm importiert und dort vernetzt sowie mit Kräften belastet. Der Fokus liegt dabei auf die Ausgabe von Verformungsergebnissen, welche die Realität exakt widerspiegeln sollen. Durch die Verformung kann die Steifigkeit des Z3 – Kopfes berechnet werden. Die ermittelten Ergebnisse für die Steifigkeiten und die Eigenfrequenzen sind die Grundlage aller weiteren Optimierungsrechnungen. Anhand von den zuvor ermittelten Parametern Werkstoff, Länge und Breite der Schwenkarme oder dem Durchmesser des Tonnengestells werden verschiedene Varianten erstellt. Für jede dieser Varianten erfolgt eine separate FEM – Rechnung. Die Ergebnisse werden anhand selbst gewählter Anforderungskriterien in Bezug auf die Steifigkeit, der Eigenfrequenzen, der Masse oder der Anschlussgeometrie miteinander verglichen. Als optimale Variante stellt sich dabei eine Kombination von breiten und verkürzten Schwenkarmen aus Stahl heraus.

Theoretischer Hintergrund: Rückenschmerzen zählen zu den häufigsten gesundheitlichen Beschwerden in der modernen Arbeitswelt und stellen sowohl für Beschäftigte als auch für Unternehmen eine erhebliche Belastung dar. Sie entstehen durch das Zusammenspiel körperlicher, psychischer und organisatorischer Faktoren. Betriebliche Prävention gilt daher als zentrale Maßnahme, um arbeitsbedingte Beschwerden zu reduzieren und die langfristige Gesundheit der Beschäftigten zu fördern. Dennoch zeigen Studien, dass bestehende Angebote häufig nicht ausreichend genutzt oder als wenig wirksam wahrgenommen werden. Ziel- und Fragestellung: Ziel der vorliegenden Arbeit war es, das Angebot, die Nutzung und die wahrgenommene Wirksamkeit betrieblicher Präventionsmaßnahmen zur Rückengesundheit zu untersuchen. Dabei stand die Frage im Mittelpunkt, welche individuellen und organisatorischen Faktoren die Inanspruchnahme beeinflussen und welche Barrieren einer aktiven Teilnahme entgegenstehen. Darüber hinaus sollten Ansatzpunkte für die Weiterentwicklung betrieblicher Gesundheitsförderung identifiziert werden. Methodik: Die Untersuchung erfolgte als quantitative Querschnittsstudie an einer Hochschule sowie in mehreren Unternehmen. Daraus resultierten 384 auswertbare Datensätze. Hierbei wurden Daten zu demografischen Merkmalen, Rückenschmerzprävalenzen, Nutzung und Bewertung präventiver Maßnahmen sowie wahrgenommene Barrieren erhoben. Die Daten wurden deskriptiv und inferenzstatistisch mit SPSS ausgewertet. Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigten eine hohe Prävalenz von Rückenschmerzen (86,9 % innerhalb der Stichprobe) bei gleichzeitig nur moderater Nutzung vorhandener Präventionsangebote. Frauen und ältere Beschäftigte beteiligten sich häufiger an Präventionsmaßnahmen, während Studierende und Teilzeitkräfte geringere Teilnahmequoten aufwiesen. Zeitmangel und Informationsdefizite stellten die häufigsten Barrieren dar. Diskussion und Schlussfolgerungen: Die Befunde verdeutlichten die Notwendigkeit, betriebliche Präventionsmaßnahmen stärker in den Arbeitsalltag zu integrieren, strukturell zu verankern und durch gezielte Kommunikationsstrategien sichtbarer zu machen. Eine stärkere Verbindung von ergonomischen, organisatorischen und motivationalen Ansätzen kann die Wirksamkeit und Akzeptanz betrieblicher Prävention langfristig erhöhen. Die Ergebnisse unterstreichen, dass betriebliche Prävention vor allem dann wirksam ist, wenn ergonomische, organisatorische und verhaltensbezogene Maßnahmen sinnvoll miteinander kombiniert werden und Beschäftigte aktiv in die Gestaltung einbezogen sind.

Diese Arbeit untersucht die Charakterisierung einer Swept-Source VCSEL für Anwendungen der optischen Kohärenztomografie. Ziel war es, das spektrale Emissionsverhalten im Dauerstrich und gepulsten Betrieb zu erfassen, die linearen Abhängigkeiten der Emissionswellenlänge von Betriebsstrom und Betriebstemperatur (Wellenlängenkennlinie) zu bestimmen und die Eignung der Lichtquelle für OCT-Messaufgaben zu bewerten. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein kompaktes Gitterspektrometer entwickelt und aufgebaut, das ein zeitliches Auflösungsvermögen 20 ns bei einem spektralen Auflösungsvermögen von ≈ 1,112 · 10^4 erreicht. Auf dieser Grundlage wurden die Wellenlängenkennlinie einer Swept-Source VCSEL sowohl im cw- als auch im gepulsten Betrieb aufgenommen, die resultierenden Tuning-Koeffizienten bestimmt und die Eignung der Quelle für kostengünstige OCT-Anwendungen bewertet.

Rezension zu: Buck, Isabella: Wissenschaftliches Schreiben mit KI. Tübingen: Narr Francke Attempto Verlag, 2025, 242 Seiten. ISBN: 978-3-8385-6365-7.

Additive manufacturing (AM) revolutionises traditional manufacturing by enabling localised, on-demand production, reducing waste, and enhancing design flexibility. The adoption of the AM method also transforms supply chains (SCs) in several perspectives due to, removing and adding some nodes and arcs. While this transformation offers numerous benefits, it also presents significant challenges in configuring an optimal network for AM SCs, especially when a decentralization network is preferable. In this regard, this study investigates using the network optimisation modelling (NOM) method to optimise decentralised AM SCs. Utilising AnyLogistix software, the study models an AM SC to determine the optimal network configuration that minimises costs while ensuring timely deliveries. It explores the advantages of decentralised production, such as reduced lead times and costs. This study contributes to the growing body of literature by addressing gaps related to NOM in AM contexts, providing valuable insights for practical applications in SC management.

Smoking remains a prominent preventable health risk in Germany, creating a need for effective cessation interventions. Digital smoking cessation interventions (DSCIs) present promising support for individuals aiming to quit, yet their utilization and acceptance are not thoroughly understood. This study analyzes usage patterns and acceptance levels of DSCIs among smokers, occasional smokers, and former smokers in Germany, focusing on user behavior, acceptance determinants, and the influence of prescription and reimbursement status. An online questionnaire based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) model was administered to participants. Data were collected through recruitment via social media, email lists, counseling groups, and public postings. The responses were analyzed using SPSS. The study included 173 participants (61.85% female, 37.57% male, 0.58% diverse) with an average age of 35.28 years. They reported smoking for an average of 18.21 years and attempting cessation 3.42 times. Among respondents, 41.62% had used DSCIs, predominantly former smokers (54.17%) and women (79.17%), with the “Smoke Free” app being the most utilized intervention. Although 73.05% expressed willingness to (re)use DSCIs, actual usage showed moderate acceptance levels. Significant predictors of acceptance included willingness to pay (p  = 0.013), self-efficacy (p = 0.018), and physician prescription with clinical evidence (p = 0.019). The results highlight a rising demand for digital solutions focused on long-term smoking cessation, particularly among middle-aged women, emphasizing the need for a deeper understanding of acceptance drivers and model expansions to address healthcare dynamics.

The digital transformation of healthcare education has accelerated significantly due to the COVID-19 pandemic, shifting traditional, practice-oriented teaching towards digital methodologies. Before the pandemic, digital teaching was minimally adopted and lacked systematic strategies, especially in Germany’s higher education institutions. This study comprised two cross-sectional online surveys among university faculty in public health, nursing, and medicine—conducted in 2020 and 2021—with a total of 238 participants. The surveys explored the use of digital tools, satisfaction with digital teaching, perceived challenges, and expectations for future teaching practices. Digital platforms such as Zoom, Moodle and MS Teams emerged as the most widely used tools, primarily for content delivery rather than interactive or collaborative activities. Faculty reported generally positive experiences and increasing adaptation to digital teaching, though concerns persisted regarding its time demands and limited support for personalized learning and student engagement. Satisfaction with digital teaching grew between the two survey phases, yet remained moderate regarding didactic support and student outcomes. Educational videos and learning management systems were highlighted as favored methodologies. Nonetheless, reservations about reducing attrition rates and supporting disadvantaged learners indicate unresolved challenges. While digital methodologies in healthcare education have gained acceptance, their integration remains shaped by technical considerations rather than didactic innovation. To optimize digital teaching, institutions must provide targeted professional development, define clear frameworks for digital competencies, and implement systematic evaluation processes. The adoption of emerging technologies, including artificial intelligence, necessitates further investment in faculty training and attention to ethical and legal considerations. Comprehensive pedagogical reforms are essential for the sustainable advancement of digital education in healthcare.

Prussian blue (PB) and its analogs (PBAs) are interesting materials for electrochemical applications due to their tunable redox chemistry and open framework structure. In this study, hexacyanoferrates (HCF) containing iron (FeHCF), cobalt (CoHCF), and nickel (NiHCF) were synthesized via potentiostatic electrodeposition. Cyclic voltammetry revealed distinct redox behaviors. Morphological characterization (SEM, EDX) demonstrated uniform, pyramidal film growth for FeHCF and CoHCF. Otherwise, NiHCF presented a cracked film with cubic clusters on top due to residual stress. Despite this, homogeneous element distribution was found for all samples. Structural characterization (TEM and XRD) confirmed a cubic lattice crystal structure for all films, with systematic lattice contraction from Fe to Co to Ni due to decreasing atomic radius. Raman and XPS data revealed a shift toward Fe2+ dominant oxidation states and modifications in C≡N bonding, with the influence of K+ and water occupancy in the PBAs framework. These findings illustrate how metal substitution and deposition parameters can tune the structural and electrochemical properties of PBA films, presenting a strategic route to design tailored electrodes.