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Themen

An adaptive scheduling framework for the dynamic virtual machines placement to reduce energy consumption in cloud data centers

An adaptive scheduling framework for the dynamic virtual machines placement to reduce energy consumption in cloud data centers

Optimized (multi-) Cloud Scenarios and Operations – Preliminary Results. The future vision of IT-industry is shifting toward a utility-based offering of on-demand computational power. However, the massive expansions of IT-system landscapes ...
VLBA Lab auf der BIS 2014

VLBA Lab auf der BIS 2014

Das VLBA Lab war auf der diesjährigen 17. International Conference on Business Information Systems (BIS) in Lanarca, Zypern, vom 22. bis 23. Mai vertreten. Bastian Kurbjuhn präsentierte den Beitrag von Christian Schulz und Klaus ...
Toward Adaptive Manufacturing: Scheduling problems in the Context of Industry 4.0.

Toward Adaptive Manufacturing: Scheduling problems in the Context of Industry 4.0.

Adaptive Fertigung und Cyber-Physische Systeme (CPS) haben sich in den letzten Jahren als Hauptthemen in Wissenschaft und Industrie herausgestellt, da aktuell Projekte auf Regierungsebene gestartet wurden, um Innovationen unter ...
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 ...
Management und Controlling von Data Science Projekten

Management und Controlling von Data Science Projekten

Data Science verfolgt das Ziel, mit Hilfe strukturierter Analysen Wissen aus Daten zu extrahieren, was u. a. verbesserte Leistungsfähigkeit für Unternehmen und anderweitige Organisationen verspricht (Martinez 2017). Beispielsweise ...

Change-Management mit dem Fokus auf Upgrade-Projekte

Dieses Projekt beschäftigt sich im Bereich Change Management mit Upgrade-Projekten. Das Augenmerk liegt hier speziell auf dem Prozess von Versions-Upgrades von Standardsoftware, welche mittels Customzing-Maßnahmen an die Anforderungen des ...

Blockchain Technology Framework (BA, MA)

Blockchain-Technologie (BT) ist nach bekannten Anwendungsszenarien als Kryptowährung und Smart Contract mittlerweile auch für verteilte Applikationen eine interessante Grundlage. Im Rahmen von bisherigen Untersuchungen wurde bekannte BT ...
Very Large Business Applications Serious Games

Very Large Business Applications Serious Games

Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP-Systeme) bilden in vielen Unternehmen die Grundlage für die Informationsverarbeitung und tragen somit entscheidend zum Unternehmenserfolg bei. Es muss jedoch gewährleistet werden, dass ...
IT Infrastructure Modeling Language

IT Infrastructure Modeling Language

Einleitung Für die Software-Entwicklung existieren verschiedene grafische Modellierungssprachen für unterschiedliche Anwendungsgebiete. So können z. B. Prozesse mittels ereignisgesteuerten Prozessketten (EPKs) abgebildet werden oder ...
Cloud Very Large Business Applications Operation

Cloud Very Large Business Applications Operation

Cloud Computing ist derzeit ein in der Literatur wie auch in der Praxis vielseitig diskutiertes Thema. Die Etablierung von Cloud Computing bringt dabei zahlreiche Chancen mit sich, gleichzeitig stehen aber insbesondere die Betreiber von ...

Publikationen

Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Providing Clarity on Big Data: Discussing Its Definition and the Most Relevant Data Characteristics
Alwadi, Ahmad; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Hybrid Approach for Solving Multi-Objective Hybrid Flow Shop Scheduling Problems with Family Setup Times
Daase, C.; Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Addressing the Dichotomy of Theory and Practice in Design Science Research Methodologies
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Haertel, Christian; Pohl, M.; Daase, C.; Turowski, K.
A Literature Review on the Challenges of Applying Test-Driven Development in Software Engineering
Müller, Hendrik; Nahhas, Abdulrahman; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques