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Themen

15. Internationaler Kongress für Wirtschaftsinformatik – Potsdam

Unter dem Motto „Changing Landscapes - Shaping Digital Transformation and its Impact“ findet vom 09.03-11.03.2020 in Potsdam zum bereits 15. Mal der internationale Kongress für Wirtschaftsinformatik statt. In diesem Jahr ist das MRCC dabei ...
MRCC auf der 25th Americas Conference on Information Systems

MRCC auf der 25th Americas Conference on Information Systems

Auch in diesem Jahr war das MRCC wieder mit einer Delegation auf der Americas Conference on Information Systems (AMCIS) vertreten. Die diesjährige fünfundzwanzigste Ausgabe fand vom 15. Bis zum 17. August 2019 in Cancún (Mexiko) statt ...
A hybrid framework for solving multi-objective scheduling problems

A hybrid framework for solving multi-objective scheduling problems

The proposed new technologies in the context of industry 4.0 challenge the current practices of scheduling in industry and their associated research in academia. The conventional optimization techniques that are employed for solving ...
Neues Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg unterstützt den Mittelstand bei der digitalen Transformation mit kostenfreien Formaten

Neues Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg unterstützt den Mittelstand bei der digitalen Transformation mit kostenfreien Formaten

Am 01. August 2022 eröffnet das neue Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg in der Experimentellen Fabrik. Die Förderung in Höhe von 5,5 Millionen Euro erfolgt über das Bundeministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Das neue Zentrum ...

Kompatibilitätseigenschaften von Big Data Technologien und deren Ausprägungen

Seit Beginn dieses Jahrzehnts hat sich Big Data als eine vielversprechende Möglichkeit erwiesen um datenintensive Projekte und Anwendung zu entwickeln, die noch vor wenigen Jahren unmöglich erschienen. Unter Verwendung neuartiger Technologien ...

Konzeptionierung und Entwicklung eines Modells zur Bewertung von Projekten auf deren Einsatzfähigkeit von Big-Data

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Data-Warehouse basiertes Konzept zur effizienten Aufbereitung und Analyse von Offenen Posten

Data-Warehouse basiertes Konzept zur effizienten Aufbereitung und Analyse von Offenen Posten

regiocom GmbH ist eines der marktführenden Dienstleistungsunternehmen in der Energiebranche europaweit. Mit Schwerpunkten in der Kundenbetreuung, dem Beschwerdemanagement und der Datenaufbereitung. Als Business Process Outsourcing Partner der SAP ...
Virtual Reality und Human Factors Methods zur Verbesserung der Sicherheit in Produktionsanlagen und Lagerstandorten

Virtual Reality und Human Factors Methods zur Verbesserung der Sicherheit in Produktionsanlagen und Lagerstandorten

VIRTHUALIS ist das größte Europäische Forschungsprojekt zur Industriellen Sicherheit.Das Projekt wird vom sechsten Förderungsrahmenprogramm der Europäischen Kommission gefördert und vom Polytechnikum Mailand koordiniert. ...
Application Usage Mining

Application Usage Mining

Handlungen in Form der Nutzung eines modernen ERP-Systems wie z. B. ECC sind vielfältig und kompliziert. Nutzer hinterlassen hierbei Spuren, die ihre Interaktion bzw. ihr Handeln widerspiegeln. Die Abbildung von tatsächlich ...
Light-Weight Composite Environmental Performance Indicators (LWC-EPI)

Light-Weight Composite Environmental Performance Indicators (LWC-EPI)

Der Erhalt unseres Ökosystems ist eine globale Verantwortung. Massive Umweltveränderungen erfordern eine zeitnahe Änderung der Grundeinstellung von Individuen, Unternehmen und Regierungen. Individuelle Handlungen können globale ...

Publikationen

Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Reliability Estimation of a Smart Metering Architecture using a Monte Carlo Simulation -
Alwadi, Ahmad; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Hybrid Approach for Solving Multi-Objective Hybrid Flow Shop Scheduling Problems with Family Setup Times
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Exploring the Test Driven Development of a Fraud Detection Application using the Google Cloud Platform
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Providing Clarity on Big Data: Discussing Its Definition and the Most Relevant Data Characteristics
Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing