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Themen

VLBA Lab auf der CLOSER 2018 & IoTBDS 2018 (Madeira, Portugal)

VLBA Lab auf der CLOSER 2018 & IoTBDS 2018 (Madeira, Portugal)

In diesem Jahr fand vom 19.03. bis 21.03.2018 auf Madeira (Portugal) zum 8. Mal die International Conference on Cloud Computing and Service Sciences (CLOSER), zum 3. Mal zusammen mit der International Conference on Internet of Things, Big Data ...
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 ...
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 ...
Ein Softwarequalitätskonzept für Roboterfertigungsanlagen im Karosseriebau

Ein Softwarequalitätskonzept für Roboterfertigungsanlagen im Karosseriebau

Bei der Projektierung, Planung und Realisierung von Roboterfertigungsanlagen für Fahrzeugkarosserien zeigen sich stetig wachsende Anforderungen an Technologien und Applikationen. Im Zuge dessen kommt es aufgrund der Divergenz in ...
Auslastungsprognose für Hotels mit maschinellem Lernen

Auslastungsprognose für Hotels mit maschinellem Lernen

Die Vorhersage der täglichen Belegung ist für das Revenue Management in einem Hotel sehr wichtig. Dies kann herausfordert sein, da Belegungswerte stark schwanken können. In einer Untersuchung wurde versucht, Prognosen für sechzehn Hotels in ...

Kompatibilitätseigenschaften von Big Data Technologien und deren Ausprägungen (MA, WTP).

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 ...
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 ...
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 ...
IT-Infrastructure-Management

IT-Infrastructure-Management

In vielen Firmenumgebungen und wissenschaftlichen Einrichtungen läuft heutzutage eine Vielzahl unterschiedlicher IT-Applikationen auf einer Vielzahl von Computersystemen. Rechnersysteme auf Client-/Server-Architektur, die sich inzwischen ...

Publikationen

Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Haertel, Christian; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Migration Patterns for Applications in Cloud Computing Environments
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Adapting the (Big) Data Science Engineering Process to the Application of Test Driven Development
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
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Saxena, A.; Hintsch, Johannes; Jamous, N.; Turowski, K.
Lowering Big Data Project Barriers: Identifying System Architecture Templates for Standard Use Cases in Big Data