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Employer Branding der Nordwest Automobilgesellschaft: Ein Entwurf für den Aufbau einer starken Arbeitgebermarke (2023)

Zielstellung: Ziel der Arbeit ist es, die Implementierungslücke des „Employer Brandings der Nordwest Automobilgesellschaft“ zwischen erkannter Signifikanz und tatsächlicher Umsetzung zu schließen. Dazu wird ein „Entwurf für den Aufbau einer starken Arbeitgebermarke“ entwickelt, der den Implementierungsprozess des Employer Brandings in der Autohauspraxis fördern soll. Methodik: Die methodische Vorgehensweise unterteilt sich in einen theoretisch-konzeptionellen und empirisch-praktischen Teil. Auf Grundlage eines literaturbasierten konzepttheoretischen Bezugsrahmens werden Ansätze für das Employer Branding konzipiert, denen die Praxisbeobachtungen der empirischen Untersuchung entgegengestellt werden. Der Vergleich deckt Potenziale auf und dient der spezifischen Ausgestaltung des „Employer Brandings der Nordwest Automobilgesellschaft“, sodass ein praktischer Transfer der Forschungsergebnisse stattfindet. Ergebnisse: Aus der Auswertung der empirischen Untersuchung und dem Vergleich mit dem konzepttheoretischen Bezugsrahmen konnten Kompetenz- und Optimierungsprofile für das Employer Branding der Schwarte und Braasch Gruppe erarbeitet werden. Darauf basierend wurden Implikationen für die Nordwest Automobilgesellschaft geschaffen. Demnach wird die strategische Initialisierung des Employer Brandings durch ein übergeordnetes Projektteam (Nordwest Automobilgesellschaft) vorgenommen. Ein untergeordnetes Projektteam (Schwarte Gruppe und Braasch Gruppe) übernimmt die operative Entwicklung der Arbeitgebermarken. Schlussfolgerungen: Mit der Entwicklung des Entwurfs wurde das Ziel der Arbeit nicht vollständig erreicht. Erst durch die praktische Umsetzung und anschließende Validierung des Entwurfs kann die Implementierungslücke für das „Employer Branding der Nordwest Automobilgesellschaft“ geschlossen werden.

Optimierung und Hyperparametertuning von neuronalen Netzen zur Trajektorienprädiktion für autonome Fahrzeuge (2023)

Ziel Das Ziel der Bachelorthesis war es, ein Hyperparametertuning für drei neuronale Beispiel-Netzwerke und die dafür notwendigen Vorbereitungen (Entwicklung einer automatisierten Testumgebung, Analyse der Trainingsdaten), sowie die anschließende Auswertung der Ergebnisse durchzuführen. Methodik Für die Bewertung der untersuchten neuronalen Netze wurde eine eigene Metrik definiert. Die Nutzung dieser Metrik ermöglicht die Einschätzung und Bewertung der trainierten Models. Ergebnisse Die Durchführung des Hyperparametertunings lief für die Beispiel-Netze wie gewünscht ab. Die ausgewählten Netzwerke konnten anhand der definierten Metrik miteinander verglichen werden. Keines der Netzwerke erreichte eine hinreichend gute Performance. Schlussfolgerung Zur Untersuchung weiterer Netzwerke ist die entwickelte Umgebung geeignet. Die verwendeten Architekturen sind für die vorliegenden Daten nicht optimal. Schlüsselwörter künstliche Intelligenz, Hyperparametertuning, neuronale Netzwerke, Convolutional Neural Networks, ResNet50

Chancen und Risiken von Microservices in der modernen Softwareentwicklung (2023)

Das Ziel dieser Arbeit war es, die Prinzipien von Microservices sowie deren Chancen und Risiken zu erforschen. Ebenfalls war als Ziel definiert, eine Entscheidungshilfe anzufertigen, mit der bewertet werden kann, ob Microservices für eine Anwendung passend sind. Der Aufbau einer Anwendung aus Microservices sollte an einem praktischen Beispiel gezeigt werden. Ebenfalls waren Chancen und Risiken an diesem zu untersuchen und eine Bewertung von Microservices für diese Anwendung vorzunehmen. Um diese Ziele zu erreichen, wurden verschiedene Bereiche von Microservices betrachtet und die wesentlichsten Eigenschaften herausgearbeitet. Aus diesen wurden Entscheidungskriterien und eine Vorgehensweise erarbeitet, mit der die Relevanz von Microservices für eine Anwendung bewertet werden kann. Es erfolgte auch ein Vergleich mit Software-Monolithen. An dem Beispiel konnten die theoretischen Chancen nicht nachgewiesen werden, da die Anwendung nicht längere Zeit unter Echtbetrieb lief. Herausforderungen hingegen sind zum Teil aufzeigbar gewesen.

Digitalisierung, Arbeit 4.0 und New Work - die wirtschaftliche und technische Umsetzung von mobiler Arbeit und Desksharing und Auswirkungen auf das Arbeitsumfeld am Beispiel der Helmholtz Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ (2023)

Ziel der Arbeit ist die Evaluierung unterschiedlicher Arbeitsmodelle im zeitlichen Wandel und die Umsetzung dieser am Beispiel der Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH – UFZ. Für diesen Zweck wird eine wissenschaftliche Aufarbeitung von Arbeitsformen, organisationalem Commitment und Wirtschaftlichkeit vorgenommen. Weiterhin wird anhand einer erstellten Umfrage die bisherige Umsetzung am UFZ untersucht und Erfahrungsberichte verarbeitet. Aus diesen Ergebnissen wird eine Korrelation zwischen affektivem Commitment und der Arbeitsumgebung abgeleitet. Abschließend werden mögliche weitere technische Umsetzung für die Weiterentwicklung des bisherigen Projektes vorgestellt und auf ihre Kosten eingeschätzt.

Fuhrparkumrüstung auf alternative Antriebe in einer Kraftwagenspedition - eine Analyse der Fahrzeugkosten (2023)

Diese Bachelorarbeit verfolgt das Ziel, die Auswirkungen der Umstellung auf alterna-tive Antriebe im Fuhrparkmanagement einer Kraftwagenspedition zu analysieren, insbesondere im Hinblick auf die Fahrzeugkosten. Die betrachteten Antriebsarten sind Diesel-Antrieb, Gasantrieb (CNG, LNG), Elektroantrieb und Wasserstoffantrieb. Die Arbeit basiert auf der Annahme, dass die Umstellung auf alternative Antriebe in einer Kraftwagenspedition nicht nur ökologische, sondern auch ökonomische Aspek-te umfasst. Die Theorie stützt sich auf die Notwendigkeit, die Betriebskosten und In-vestitionen bei der Auswahl eines geeigneten Antriebs zu berücksichtigen. Die zentrale Fragestellung dieser Arbeit lautet: Welche Auswirkungen haben Diesel-Antrieb, CNG, LNG, Elektroantrieb und Wasserstoffantrieb auf die Fahrzeugkosten einer Kraftwagenspedition? Die Arbeit stützt sich auf eine umfangreiche Literaturrecherche, die sowohl wissen-schaftliche Studien als auch branchenspezifische Berichte, Fahrzeugherstellerdaten und betriebliche Erfahrungen einschließt. Die Ergebnisse der Analyse zeigen auf, dass die Fahrzeugkosten für alternative An-triebe von mehreren Faktoren beeinflusst werden, darunter Anschaffungskosten, Be-triebskosten, Wartungskosten und staatliche Anreize. Elektroantriebe können niedri-gere Betriebskosten aufweisen, während Wasserstoffantriebe oft höhere Investitions-kosten verursachen. Gasantriebe liegen in der Mitte des Spektrums. Die vorliegende Arbeit liefert Erkenntnisse über die Auswirkungen der Umstellung auf alternative Antriebe auf die Fahrzeugkosten in einer Kraftwagenspedition. Die Ergeb-nisse zeigen, dass die Wahl des optimalen Antriebs eine Abwägung zwischen ökolo-gischen Zielen und wirtschaftlichen Aspekten erfordert. Die Analyse unterstützt Un-ternehmen in der Transportbranche bei fundierten Entscheidungen zur Förderung nachhaltiger Mobilität und Kosteneffizienz. Es wird deutlich, dass eine ganzheitliche Betrachtung der Antriebskosten und eine kontinuierliche technologische Entwicklung für eine erfolgreiche Umstellung von entscheidender Bedeutung sind.

Künstliche Intelligenz als Zukunftstechnologie im Controlling (2023)

Ziel Diese Bachelorarbeit zielt darauf ab, KI-Anwendungen zu analysieren und im Controlling der VGRDD GmbH zu testen und ihre Vor- und Nachteile zu bewerten. Dafür wird das bestehende Controlling-System analysiert, geeignete KI-Anwendungen ausgewählt und in den Prozess implementiert. Ziel ist es, aus Anwendungsbeispielen konkrete Handlungsempfehlungen für die VGRDD GmbH abzuleiten und die Integration von KI im Controlling zu fördern. Methodik Diese Bachelorthesis nutzt einen empirischen Forschungsansatz und eine Fallstudie mit Praxistest bei der VGRDD GmbH, um die Implementierung von künstlicher Intelligenz im Controlling zu untersuchen. Sie behandelt theoretische Grundlagen des Controllings, der künstlichen Intelligenz und deren Anwendungen. Ergebnisse Die Ergebnisse der Bachelorarbeit zeigen, dass die Integration der KI-Anwendung Chat GPT im Controlling der VGRDD GmbH vielversprechend ist. Die Anwendung zeigte im Praxistest eine Genauigkeit von etwa 87,5% bei den gestellten Aufgaben und führte zu einer deutlichen Zeitersparnis/Effizienz. Schlussfolgerung Insgesamt lässt sich ableiten, dass die Integration von künstlicher Intelligenz, insbesondere der KI-Anwendung Chat GPT, im Controlling der VGRDD GmbH das Potenzial für eine effizientere und datengetriebene Arbeitsweise bietet. Jedoch müssen die Limitationen und Herausforderungen im Umgang mit künstlicher Intelligenz sorgfältig berücksichtigt werden. Schlüsselwörter Controlling, Künstliche Intelligenz, Big Data, IT, Sprachmodelle

Kritische Betrachtung von Nachhaltigkeitsfonds (2023)

siehe Abstract

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