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Themen

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 ...

Controlled Text Generation: A Self Supervised Approach to Generate Text Satisfying a Given Set of Constraints

Language plays a crucial role in day-to-day communication. The cognitive ability of humans to generate language effortlessly to express ideas, information, and facts is nothing less than a sensational phenomenon. To express any form of ...
Flexible Erstellung von Lehr- und Lernumgebungen

Flexible Erstellung von Lehr- und Lernumgebungen

Die stetig wachsende Nachfrage nach Lehr- und Lernumgebungen (englisch Teaching and Learning Environments; kurz: TLEs) stellt Curriculum Designer vor immer größere Herausforderungen. Die Kombination von Lerninhalten, didaktischen ...

Blended Learning

Am 10. September startete unser Blended Learning Workshop „Industrie 4.0 – Integration und Anwendungen“ – ein Format das Präsenzworkshops und E-Learning-Sessions miteinander kombiniert. Über mehrere Wochen und Sitzungen ...
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 ...
Anreizstrategien für systemintegrierte Unternehmenssimulationen

Anreizstrategien für systemintegrierte Unternehmenssimulationen

Unternehmen nutzen Szenario basierte Simulationen zum Durchspielen außergewöhnlicher Geschäftsvorfälle oder Notsituationen. Sie können damit ihre Mitarbeiter und Entscheider auf solche Situationen vorbereiten oder auch die Eignung ...

[Long-term] Thesis during internship (Data Science, Machine Learning, AI, Big Data) (BA,MA)

If you are a student who is currently doing an internship in a company or who is planning to do so in the near future, and are planning a thesis to accompany your internship, you can contact us. We take over the supervision from a university ...
Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

In Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut in Potsdam und Industriepartnern wie zum Beispiel SAP, HP und Fujitsu wurde 2014 im Rahmen des Future SOC Labs ein Projekt am VLBA Lab in Magdeburg durchgeführt. Im Rahmen dieses Projektes wurde ...
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 ...
Vorhersage nicht-funktionaler Eigenschaften von IT-Services

Vorhersage nicht-funktionaler Eigenschaften von IT-Services

Die Service-Orientierung der IT gewinnt weiter an Bedeutung, nicht zuletzt durch das Konzept des Cloud Computings. Sie unterstützt die Commoditisierung der IT und erhöht die Transparenz für die Kunden. Für die Anbieter solcher Services besteht ...

Publikationen

Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
The performance benefit of data analytics applications
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Investigating the incorporation of big data in management information systems
Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Haertel, Christian; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Migration Patterns for Applications in Cloud Computing Environments
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Facing Big Data System Architecture Deployments: Towards an Automated Approach Using Container Technologies for Rapid Prototyping
Haertel, Christian; Pohl, M.; Nahhas, Abdulrahman; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Toward A Lifecycle for Data Science: A Literature Review of Data Science Process Models