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Themen

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 ...
Fujitsu Lab Magdeburg auf dem Fujitsu Forum 2015

Fujitsu Lab Magdeburg auf dem Fujitsu Forum 2015

Mit einem neuen Besucherrekord von mehr als 14.000 Kunden und Partnern aus 80 Ländern der Welt ging am 19. November das diesjährige Fujitsu Forum zuende. Unter den Partnern fand sich selbstverständlich auch das Fujitsu Lab Magdeburg wieder ...
Weiterer Global Player investiert an der Otto-von-Guericke-Universität: Erstes Fujitsu Information Systems Lab an der OVGU

Weiterer Global Player investiert an der Otto-von-Guericke-Universität: Erstes Fujitsu Information Systems Lab an der OVGU

Mit dem „Fujitsu Information Systems Lab“ (Fujitsu IS Lab) wurde am 14. September 2012 durch eines der weltweit größten IT-Unternehmen an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (OVGU) ein Labor zur Erforschung großer ...
VLBA Lab auf dem HPI Cloud Symposium

VLBA Lab auf dem HPI Cloud Symposium

Auf dem Symposium "Operating the Cloud" vom Hasso-Plattner-Institut in Potsdam wurde am 28.10.2014 der Betrieb von Clouds aus der Sicht der Wissenschaft sowie der Industrie diskutiert. Neben Praxisberichten von EMC², HP, Fujitsu und SAP war ...

Ermittlung und Beschreibung von Operationen im Kontext von datenintensiven Projekten (BA, MA, WIP, WTP)

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 ...
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 ...

Development and Operationalization of Data Science Solutions (Scientific Team Project)

If you are a team of 3-4 master students and are interested in solving end-to-end Data Science problems, you can apply to conduct your scientific team project under our supervision. The task will be to work on a Data Science scenario ...
Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg „vernetzt wachsen“

Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg „vernetzt wachsen“

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg „vernetzt wachsen“ unterstützt mittelständische Unternehmen sowohl in Sachsen-Anhalt als auch bundesweit beim Einsatz innovativer digitaler Lösungen zur Optimierung ...
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 ...
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 ...

Publikationen

Müller, Hendrik; Nahhas, Abdulrahman; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques
Lodhi, A.; Saake, G.; Turowski, K.
Empirical Evaluation of BPMN Extension Language
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Implementing Test Driven Development in the Big Data Domain: A Movie Recommendation System as an Exemplary Case
Daase, C.; Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Addressing the Dichotomy of Theory and Practice in Design Science Research Methodologies
Daase, C.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.; Volk, M.
Following the Digital Thread - A Cloud-Based Observation