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Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen von Large Language Models in Bezug auf die Verarbeitung von PDF-Dokumenten der Kassenärztlichen Vereinigungen zu prüfen. Dabei wird evaluiert, inwiefern Dokumente vergleichend analysiert werden, als Quellen für einen Chatbot dienen und Tabellen aus ihnen extrahiert werden können. Zunächst werden die allgemeine Funktionsweise sowie die Grenzen und Probleme von LLMs aufgeführt. Es werden verschiedene Methoden für die Extraktion von strukturierten Daten beschrieben. Für die Nutzung der Dokumente wird Retrieval Augmented Generation (RAG) als sinnvollstes Verfahren identifiziert. Dafür werden spezielle Methoden und Vorgehensweisen beschrieben, die den Prozess optimieren sollen. Außerdem werden Möglichkeiten zur Gewährleistung der Nachvollziehbarkeit von LLM-Antworten betrachtet. Es entsteht ein konkreter Systementwurf eines Prototyps, der die drei Anwendungsfälle abdeckt. Dabei werden Dokumente kapitelweise verglichen. Es entsteht außerdem ein modulares RAG-System mit adaptivem Retrieval. Schließlich wird geprüft, inwiefern Tabellen aus Dokumenten mit Vision Language Models extrahiert werden können. Der entwickelte Prototyp wird schließlich mit verschiedenen Testdaten und Metriken hinsichtlich der Eignung für die Anwendungsfälle evaluiert. Anhand der Ergebnisse wird sichtbar, dass mit dem Prototyp ein Textvergleich mit guter Performanz möglich wird. Bei der Beantwortung von Fragen wird im Retrieval ein hoher Recall erreicht. Insbesondere eine sehr hohe Faktentreue ist außerdem hervorzuheben. Eine Tabellenextraktion mittels eines VLM ist dagegen nicht in ausreichender Qualität möglich.

Die zunehmende Digitalisierung der Arbeitswelt führte zu einer deutlichen Zunahme visueller Beanspruchung (Cantó-Sancho et al., 2023). Das daraus hervorgehende Computer Vision Syndrom (CVS) stellt ein multifaktorielles Beschwerdebild dar, dessen Relevanz über die Beeinträchtigung des Wohlbefindens hinaus in einer potenziellen Einschränkung der beruflichen Leistungsfähigkeit liegt (Kahal et al., 2025). Gleichwohl ist das Bewusstsein für die Bedeutung der Problematik im betrieblichen Kontext bislang unzureichend ausgeprägt (Boadi-Kusi et al., 2022). Eine Vernachlässigung der Risiken kann erhebliche Konsequenzen für Gesundheit und Beschäftigungsfähigkeit nach sich ziehen. Angesichts dessen erscheint eine settingbezogene Analyse erforderlich, um die Prävalenz des Syndroms in der betrieblichen Praxis zu bestimmen, Einflussfaktoren zu identifizieren und darauf aufbauend adäquate Präventionsstrategien abzuleiten. Ziel der vorliegenden Arbeit war die Analyse des CVS in der Projecter GmbH mit dem Anspruch, Präventionsmaßnahmen für die betriebliche Gesundheitsförderung zu generieren. Die Erhebung erfolgte im Rahmen einer Querschnittsstudie unter Anwendung des validierten CVS-Smart-Questionnaire, ergänzt um eigens konzipierte Items zur Ermittlung von Einflussfaktoren. Ergänzend wurde eine standardisierte Arbeitsplatzanalyse durchgeführt zur Erhebung der gegenwärtigen Arbeitsbedingungen. Die Prävalenz des CVS in der Projecter GmbH lag bei 58,8 %. Signifikant war der Einfluss der täglichen Pausenanzahl, nicht jedoch der Bildschirmzeit oder des Einsatzes von Blaulichtfiltern auf das Auftreten und die Ausprägung des Syndroms. Weibliche Beschäftigte erwiesen sich als signifikant anfälliger. Die Arbeitsbedingungen entsprachen im Wesentlichen den gesundheitserhaltenden Anforderungen, wenngleich Optimierungsbedarf bei der Beleuchtungssituation besteht. Die Ergebnisse zeigen, dass das CVS selbst in einem jungen Arbeitsumfeld eine beachtliche gesundheitliche Herausforderung darstellt. Präventive Maßnahmen sollten bedarfsgerecht und konsequent in die betriebliche Gesundheitsförderung integriert werden. Dazu zählen die Etablierung einer gesundheitsförderlichen Pausenkultur, Aufklärungs- und Bildungsangebote zur Erweiterung der Gesundheitskompetenz sowie eine gezielte Verbesserung auffälliger Arbeitsbedingungen, insbesondere der Beleuchtungssituation.

Gewalt gegen Einsatzkräfte stellt eine zunehmend größere Belastung für Freiwillige Feuerwehren dar. Ziel dieser Arbeit war es, das Ausmaß, die Formen und den Umgang mit Übergriffen auf die Mitglieder der Freiwilligen Feuerwehr Werdau zu analysieren. Hierzu wurden 109 Feuerwehrangehörige im Rahmen einer quantitativen Querschnittserhebung befragt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass 74,3 % der Befragten bereits Übergriffe erlebt haben. Am häufigsten traten dabei verbale Attacken auf. Auch nonverbale und körperliche Gewalt wurden berichtet, wenn auch deutlich seltener. Als typische Erscheinungsformen wurden Beschimpfungen, die Missachtung von Absperrungen sowie respektloses Verhalten gegenüber Einsatzkräften genannt. Im Umgang mit solchen Situationen setzen die Befragten überwiegend auf deeskalierende Strategien wie ein ruhiges Auftreten und eine sachliche Aufklärung. Es zeigte sich ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Geschlechtern: 78,3 % der Männer berichteten von Übergriffen, bei den Frauen lag der Anteil bei 52,9 %. Aufgrund der geringen Zahl weiblicher Befragter ist die Aussagekraft dieses Ergebnisses jedoch eingeschränkt. In Bezug auf die Dienstzeit ergaben sich keine signifikanten Unterschiede. Allerdings hatten jüngere Einsatzkräfte eine höhere Wahrscheinlichkeit, Gewalterfahrungen zu machen. Die Untersuchung bestätigt zum Teil bestehende Forschungsergebnisse und liefert neue Einblicke in die Belastungssituation freiwilliger Feuerwehrkräfte im ländlichen Raum. Sie unterstreicht den Bedarf an präventiven Maßnahmen, insbesondere an Deeskalationsschulungen und struktureller Unterstützung, um Einsatzkräfte wirksam auf den Umgang mit Übergriffen vorzubereiten und ihre Sicherheit zu erhöhen.

Der Modellstudiengang MEDiC (TU Dresden in Kooperation mit dem Klinikum Chemnitz) startete 2020 mit dem Ziel, durch innovative, praxisnahe Lehre den Ärztenachwuchs insbesondere für die ländlich geprägte Region Südwestsachsen zu sichern. Im November 2025 beginnt der erste Jahrgang der MEDiC-Studierenden das Praktische Jahr, was einen geeigneten Zeitpunkt darstellt, eine erste Zwischenbilanz zu ziehen und die beruflichen Perspektiven der Studierenden zu untersuchen. Die medizinische Versorgung in Südwestsachsen steht vor erheblichen Herausforderungen. Neben einer alternden Bevölkerung und dem damit steigenden medizinischen Behandlungsbedarf zeigt sich insbesondere in den ländlich geprägten Regionen ein zunehmender Mangel an Ärzten. Diese Entwicklungen gefährden die Sicherstellung einer flächendeckenden Versorgung und verdeutlichen den Handlungsbedarf zur langfristigen Sicherung des medizinischen Nachwuchses. Ziel dieser Arbeit ist es, aus Sicht des Kooperationspartners Klinikum Chemnitz zu untersuchen, wie Studierende des MEDiC-Modellstudiengangs ihre bisherigen Erfahrungen im Studium beschreiben, welche Erwartungen sie an ihre berufliche Zukunft formulieren und inwieweit sie eine Tätigkeit im Klinikum Chemnitz und in der Region Südwestsachsen in Betracht ziehen. Die Untersuchung basiert auf einem qualitativen Forschungsdesign. Es wurden sieben leitfadengestützte Interviews mit Studierenden höherer Fachsemester (8. und 10. FS) des Modellstudiengangs geführt, die mithilfe einer qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring ausgewertet wurden. Die Stichprobe umfasst männliche und weibliche Studierende mit unterschiedlicher regionaler Herkunft. Die Studierenden schätzen insbesondere den praxisnahen Aufbau des Modellstudiengangs, die kleinen Gruppengrößen und die enge Betreuung durch Ärzte des Klinikums, kritisieren jedoch didaktische Schwächen im klinischen Abschnitt der Lehre sowie eine unzureichende Examensvorbereitung. In Bezug auf die beruflichen Vorstellungen nach dem Studium streben die Studierenden mehrheitlich eine Facharztausbildung in großen Krankenhäusern und städtischen Regionen an. Für die Wahl eines zukünftigen Arbeitsplatzes sind vor allem der Standort und die Arbeitsbedingungen ausschlaggebend. Die Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie die regionale Bindung zum Heimatort spielen eine individuelle Rolle, während das Gehalt von der Mehrheit eher nachrangig bewertet wird. Ein Teil der Befragten kann sich sowohl die Facharztausbildung im Klinikum Chemnitz als auch eine längerfristige Tätigkeit in der Region Südwestsachsen vorstellen. Als Vorteile des Klinikums werden das breite Patientenspektrum, die gute Vergütung sowie die im Studium gewonnene Vertrautheit mit den Strukturen des Hauses genannt. Andere Studierende ziehen eine Facharztausbildung im Klinikum in Betracht, äußern jedoch Unsicherheit bezüglich eines langfristigen Verbleibs in der Region. Einige Befragte könnten sich zwar die Facharztausbildung im Klinikum Chemnitz prinzipiell vorstellen, schließen jedoch eine Tätigkeit in Südwestsachsen explizit aus. Begründet wird die Ablehnung der Region mit der überwiegend älteren Bevölkerungsstruktur, dem begrenzten Freizeit- und Kulturangebot, dem unzureichenden Nahverkehr in den ländlichen Regionen sowie vereinzelt mit der politischen Entwicklung in Sachsen. Die Studierenden bewerten ihre bisherige Studienzeit im Modellstudiengang MEDiC insgesamt positiv. Der größte Verbesserungsbedarf wird in der Lehre des klinischen Abschnitts gesehen. Die Ärzte sollten in ihrer Lehrtätigkeit z. B. durch didaktische Schulungen unterstützt werden. Außerdem sollten die prüfungsrelevanten Lehrthemen mit den Dozenten abgestimmt werden, damit diese einen zentralen Platz im Unterricht einnehmen können. Die beruflichen Vorstellungen der MEDiC-Studierenden nach dem Studium decken sich im Wesentlichen mit den Ergebnissen einschlägiger Studien. Während das Klinikum Chemnitz durchweg als attraktiver Arbeitgeber wahrgenommen wird, fällt die Einschätzung der Region Südwestsachsen differenzierter aus. Eine langfristige Tätigkeit in der Region kommt insbesondere für die Studierenden in Frage, die über persönliche Bindungen zur Region verfügen, etwa durch den eigenen Wohnsitz in Sachsen oder durch hier lebende Angehörige.

Key performance indicators form the basis for controlling large production systems and enable decision-makers to derive appropriate measures. Currently, large production companies are implementing extensive digitization measures for the collection and visualization of these key performance indicators. However, the potential of predictive analytics and automated decision-making has only been exploited in isolated cases. The potential for improving the quality and efficiency of decision-making processes is not being exploited. This means that an opportunity to reduce production costs remains untapped. In addition, existing approaches are limited to individual solutions that are poorly scalable, adaptable, and reusable. The problem is solved by developing a methodology using the design science research approach. In a requirements analysis, the findings from the literature review are compared with the practical requirements of large production systems in order to create a detailed catalog of requirements. Based on this, the sub-steps of the methodology are developed and orchestrated into an overall methodology. Validation is carried out through the implementation of concrete use cases, comparison with predefined success criteria, and incorporating expert feedback. The methodology is used to develop forecasting capabilities and decision automation and integrate them into the daily routine of production control in order to optimize the cost efficiency of production. The scalability and reusability of the applications developed with it enable their cross-plant introduction and uniform adaptability. As the first use case, an automated cloud-based end-to-end data pipeline for container prediction is being developed in the supply centers of the BMW plant in Munich, enabling dynamic personnel planning and cost optimization.