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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 ...
Fujitsu Lab Magdeburg mit Keynote auf AI4U-Konferenz

Fujitsu Lab Magdeburg mit Keynote auf AI4U-Konferenz

Im Bereich der Unternehmensanwendungen implementieren Unternehmen in der Regel Application Performance Monitoring (APM)-Software, die viele strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Systeminstanzen erzeugt. Um ...
Otto´s vernetzte Bolzenfabrik-Premiere einer Industrie 4.0-Modellfabrik

Otto´s vernetzte Bolzenfabrik-Premiere einer Industrie 4.0-Modellfabrik

Zur Langen Nacht der Wissenschaft am 02. Juni 2018 wurde „Otto´s vernetzte Bolzenfabrik“ erstmals der Öffentlichkeit vorgestellt. Sie ist als Demonstrator für Produktionsplanung und –monitoring im Rahmen ...
Beitrag "Analyzing the Effects of Load Distribution Algorithms on Energy Consumption of Servers in Cloud Data Centers" auf der WI2015

Beitrag "Analyzing the Effects of Load Distribution Algorithms on Energy Consumption of Servers in Cloud Data Centers" auf der WI2015

Energiekosten sind in Rechenzentren seit Jahren für einen signifikanten Anteil der Betriebskosten verantwortlich. Mit dem Aufkommen von Cloud Computing entstehen immer größere Rechenzentren, die dabei trotz effizienterer Hardware immer ...

ERP-Systeme für kleine und mittlere Unternehmen (SoPro)

Die Hotel- und Gastronomie-Branche ist geprägt von kleinen und mittleren Unternehmen. Die Anwendungssystemlandschaft ist geprägt von vielen Insellösungen, von Webseite, Shop, Buchhaltung-, Rechnungslegungs- oder ...

Optimierung der Aufwandschätzung des Geschäftsbereiches Entwicklung der Volkswagen R GmbH

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Beschreibung von Systemlandschaften im Kontext von Industrie 4.0

Beschreibung von Systemlandschaften im Kontext von Industrie 4.0

Der Weg zur Industrie 4.0 ist für Unternehmen mit einer Vielzahl von Herausforderungen, sowie Forschungs- und Entwicklungsaufwand verbunden. Die weitreichende Umgestaltung der Wertschöpfungsprozesse und Produktionsanlagen haben nicht ...
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 ...

Forschungsvorhaben Social Media Marketing

In den letzten Jahren, betrachten Kunden das online Geschäftsumfeld aus einer neuen Perspektive. Soziale Medien beeinflussen großteils das Bewusstsein, die Vorlieben und sogar den Entscheidungsprozess von Kunden. Die Regeln und ...
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 ...

Publikationen

Nahhas, Abdulrahman; Krist, Marco; Turowski, K.
An adaptive scheduling framework for solving multi-objective hybrid flow shop scheduling problems
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Daase, C.; Pohl, M.; Turowski, K.
A Concept for the Use of Chatbots to Provide the Public with Vital Information in Crisis Situations
Jamous, N.; Garttan, G.; Staegemann, D. G.; Volk, M.
Hybrid Project Management Methods Efficiency in IT Projects
Nahhas, A.; Kharitonov, Andrey; Alwadi, Ahmad; Turowski, K.
Hybrid Approach for Solving Multi-Objective Hybrid Flow Shop Sheduling Problems with Family Setup Times
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Saxena, A.; Pohl, M.; Nahhas, Abdulrahman; Häusler, R.; Abdallah, M.; Bosse, S.; Jamous, N.; Turowski, K.
Challenges in Data Acquisition and Management in Big Data Environments