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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 ...
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 ...

10-jährige Bestehen der Forschungs- und Entwicklungszusammenarbeit zwischen der OVGU und Fujitsu

Am 18.10.2022 haben wir das 10-jährige Bestehen der Forschungs- und Entwicklungszusammenarbeit zwischen der OVGU und Fujitsu, einem der weltweit führenden Technologie-Unternehmen, gefeiert.  2012 wurde das Fujitsu Lab Magdeburg unter ...
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 ...
Developing an integration process for monitoring tools at incident management level

Developing an integration process for monitoring tools at incident management level

Nowadays, one of the problems that companies must face is to have multiple monitoring tools which depend on IT Service Management (ITSM) frameworks like IT Infrastructure Library (ITIL). This leads in turn to different reports of the same issues. ...

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 ...

Optimierung der Aufwandschätzung des Geschäftsbereiches Entwicklung der Volkswagen R GmbH

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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 ...
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 ...

Exporting Master Programmes in Enterprise Systems Engineering to Jordan, Syria, Tunisia and Egypt - TEMPUS - Project

Today, there is a major lack of knowledge and experiences in the field of ESE and Business Informatics in the EU southern neighboring region. The MSC.ESE project with the reference number 530260-TEMPUS-1-2012-1-DE-TEMPUS-JPCR aims at creating ...

Publikationen

Staegemann, D. G.; Volk, M.; Jamous, N.; Turowski, K.
A Process Model for Test Driven Development in the Big Data Domain
Daase, C.; Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Addressing the Dichotomy of Theory and Practice in Design Science Research Methodologies
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Providing Clarity on Big Data: Discussing Its Definition and the Most Relevant Data Characteristics
Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Haertel, Christian; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Migration Patterns for Applications in Cloud Computing Environments
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