Masterarbeit

Motivation

Ein steigendes Verkehrsaufkommen und der Bedarf an nachhaltigen Verkehrsträgern gewinnt an Bedeutung für die Erreichung der Klimaziele der Europäischen Union. Die bestehende Schieneninfrastruktur ist jedoch stark ausgelastet und der Ausbau dieser Infrastruktur ist mit hohen Investitionen und langen Vorlaufzeiten verbunden. Deshalb ist es notwendig, die Effizienz des schienengebundenen Güterverkehrs zu steigern. Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich schnell weiter und bietet eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten für schienenbasierte Verkehrssysteme. KI ist daher vielversprechend, um die Effizienz des schienengebundenen Güterverkehrs zu steigern. Auch wenn sich die jüngste Literatur auf die Anwendung von KI in Eisenbahnsystemen konzentriert hat (Tang et al., 2022), erfordert die dynamische Entwicklung von KI ein tieferes Verständnis der wissenschaftlichen Literatur über KI in Eisenbahnsystemen. Darüber hinaus sind die Anwendung von KI im Schienengüterverkehr und die Analyse der Übertragbarkeit von Erkenntnissen aus anderen Kontexten als dem Schienengüterverkehr noch nicht ausreichend untersucht worden.

Forschungsziel

Ziel dieser Arbeit ist es daher, ein grundlegendes Verständnis für KI und ihre Anwendungen im Schienengüterverkehr zu entwickeln. Die Arbeit soll einen strukturierten Überblick über verschiedene Arten von KI geben und deren Anwendung und Grenzen herausarbeiten. Basierend auf einer strukturierten Internetrecherche soll sie zudem einen Überblick über beispielhafte Anwendungsfälle von KI im Schienengüterverkehr geben. Basierend auf einer systematischen Literaturrecherche soll die Arbeit wissenschaftliche Literatur identifizieren und strukturieren, die sich mit dem Einsatz von KI im schienengebundenen Verkehr befasst und die Übertragbarkeit der Erkenntnisse aus dem Nicht-Güterverkehrskontext diskutieren.

Mögliche Forschungsfragen

• Welche Arten von KI gibt es und wie wird KI bereits in realen Fällen im Schienen(güter)verkehr eingesetzt?
• Wie ist der Stand der wissenschaftlichen Literatur über den Einsatz von KI im Schienengüterverkehr?
• Wie können Erkenntnisse und KI-Anwendungsfälle auf den Schienengüterverkehr übertragen werden?

Literatur

• Tang, R., De Donato, L., Bes̆Inović, N., Flammini, F., Goverde, R. M., Lin, Z., Liu, R., Tang, T., Vittorini, V., & Wang, Z. (2022). A literature review of Artificial Intelligence applications in railway systems. Transportation Research Part C Emerging Technologies, 140, 103679. https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103679
• Xiao, Y., & Watson, M. (2017). Guidance on conducting a systematic literature review. Journal of Planning Education and Research, 39(1), 93–112. https://doi.org/10.1177/0739456x17723971
• Kitchenham, Barbara, and Stuart Charters. (2007). Guidelines for Performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering.” In EBSE Technical Report, Software Engineering Group, School of Computer Science and Mathematics, Keele University, Department of Computer Science, University of Durham.

Rahmenbedingungen

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel an Paul Bossong. In einem persönlichen Gespräch können die Modalitäten und der Fokus der Arbeit entsprechend der persönlichen Präferenzen besprochen werden.

Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik

Betreuer/in: Paul Bossong, M. Sc.

Bachelorarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik

Betreuer/in: M.Sc. Julian Wohlschlegel

Bachelorarbeit

Motivation

In großen Häfen wie Rotterdam, Singapur und Hamburg werden zunehmend digitale Technologien eingesetzt, um die Abwicklung von Containern und Informationen zu optimieren. Besonders attraktiv sind dabei Künstliche Intelligenz (KI), Blockchain und das Internet der Dinge (IoT) (Anwar et al., 2019). Die Verbesserung der Terminaleffizienz durch den Einsatz von KI ist ein zentrales Anliegen in der modernen Logistik. Terminals fungieren als Knotenpunkte im globalen Warenverkehr, und ihre Effizienz beeinflusst maßgeblich die gesamte Lieferkette. Die Untersuchung dieses Themas bietet nicht nur wissenschaftlichen Mehrwert, sondern hat auch praktische Relevanz für Unternehmen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern möchten.

Forschungsziel

Das Ziel dieser systematischen Übersicht besteht darin, vorhandene wissenschaftliche Literatur zur Anwendung von KI zur Verbesserung der Effizienz von Terminalprozessen zu analysieren. Dabei soll herausgearbeitet werden, welche spezifischen KI-Ansätze und -Methoden in Terminals bereits implementiert wurden, und welche potenziellen Möglichkeiten und Herausforderungen auftreten.

Forschungsfragen

• Welche KI-Methoden und -Techniken werden derzeit zur Steigerung der Effizienz von Terminals eingesetzt?
• In welchen spezifischen Anwendungsbereichen innerhalb des Terminalbetriebs zeigt der Einsatz von KI besondere Vorteile?
• Welche Herausforderungen und Einschränkungen bestehen bei der Implementierung von KI in der Terminaleffizienzsteigerung?
• Welche Forschungslücken und Entwicklungsbedarfe bestehen im Bereich des KI-Einsatzes zur Effizienzsteigerung von Terminals?

Literatur

• Tsolakis, N., Zissis, D., Papaefthimiou, S., & Korfiatis, N. (2022). Towards AI driven environmental sustainability: an application of automated logistics in container port terminals. International Journal of Production Research, 60(14), 4508–4528. https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1914355
• Anwar, M., Henesey, L., & Casalicchio, E. (2019). Digitalization in Container Terminal Logistics: A Literature Review. In Proceedings of the 27th Annual Conference of the International Association of Maritime Economists (IAME) (pp. 1–25). Athens, Greece. Retrieved from https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1337559/FULLTEXT01.pdf
• Gao, W. (2018). Analysis of Logistics Information Real-time Monitoring Model Based on Mobile Terminals. In Proceedings of the 2018 8th International Conference on Applied Science, Engineering and Technology (ICASET 2018) (pp. 33–37). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/icaset-18.2018.7

Rahmenbedingungen

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel an Samira Ghaneian. In einem persönlichen Gespräch können die Modalitäten und der Fokus der Arbeit entsprechend der persönlichen Präferenzen besprochen werden.

Quelle

Anwar, M., Henesey, L., & Casalicchio, E. (2019). Digitalization in Container Terminal Logistics: A Literature Review. In Proceedings of the 27th Annual Conference of the International Association of Maritime Economists (IAME) (pp. 1–25). Athens, Greece. Abgerufen von https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1337559/FULLTEXT01.pdf (wird in neuem Tab geöffnet)

Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik

Betreuer/in: Samira Ghaneian , M.Sc.

Masterarbeit

Motivation

Intermodale Terminals sind von entscheidender Bedeutung innerhalb globaler Logistiknetzwerke und fungieren als Knotenpunkte für den Umschlag von Ladeeinheiten wie Containern und Sattelanhängern zwischen verschiedenen Verkehrsträgern, wie Schiene und Straße. Die Fähigkeit, an diesen Terminals effiziente Entscheidungen zu treffen, ist von höchster Wichtigkeit für die Optimierung von Abläufen, die Senkung von Kosten und die Bewältigung der steigenden Nachfrage. Mit dem Fortschritt der Digitalisierung in der intermodalen Transportbranche bieten Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) neue Möglichkeiten zur Optimierung unterschiedlicher Terminalprozesse auf Basis vielfältiger Daten. Insbesondere die Optimierung der Containerumschlagsprozesse (Be- und Entladen sowie Stapeln) und der Terminalflächennutzung kann zu einer erheblichen Verbesserung der betrieblichen Effizienz und des Durchsatzes führen. Dennoch ist es trotz des beträchtlichen Potenzials datenbasierter Techniken in diesen Bereichen unerlässlich, eine umfassende Überprüfung ihrer bestehenden und möglichen Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung in intermodalen Terminals auf Basis von Datentechnologien durchzuführen.

Zielsetzung

Ziel dieser Arbeit ist die Durchführung einer systematischen Literaturrecherche zur Kategorisierung und Analyse der Optimierungsprobleme in intermodalen Terminals sowie der Anwendung von KI und ML in diesen Entscheidungsprozessen. Die Studie soll gängige Methoden identifizieren, ihren aktuellen Stand bewerten und deren Potenziale und Einschränkungen in Bezug auf die Optimierung von Terminalprozessen diskutieren. Darüber hinaus sollten in der Studie Vorschläge für künftige Forschungsarbeiten gemacht werden, um einen Beitrag zur Entwicklung datengestützter Entscheidungsfindung und zur Verbesserung der Effizienz in intermodalen Terminals zu leisten.

Literatur

• Kitchenham, B./Charters, S. (2007): Guidelines for performing systematic literature Reviews in Software Engineering. In: Keele University and Durham University Joint Report, EBSE-2007-01
• Tsolaki, K., Vafeiadis, T., Nizamis, A., Ioannidis, D., & Tzovaras, D. (2023). Utilizing machine learning on freight transportation and logistics applications: A review. ICT Express, 9(3), 284-295

Rahmenbedingungen

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel an Hongjun Wu. In einem persönlichen Gespräch können die Modalitäten und der Fokus der Arbeit entsprechend der persönlichen Präferenzen besprochen werden.

Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik

Betreuer/in: Hongjun Wu, M.Sc.

Masterarbeit

Fachgebiet Produktion und Supply Chain Management

Betreuer/innen: Ali Heidari, M.Sc., Prof. Dr. Christoph Glock

Ausschreibung als PDF

Masterarbeit

Overview

Agile methods, such as Scrum, have revolutionized software development, enabling faster delivery and higher quality products. Their success in small, co-located teams has driven organizations to adopt agile practices in large-scale settings, using frameworks such as SAFe and Scrum of Scrums. While a key objective of agile methods is reducing time to delivery—and agile teams are often evaluated on velocity—time-related aspects in agile ISD literature remain underexplored.

In scaled agile contexts, one critical temporal success factor is synchronization among agile development teams. However, we do not yet know how temporal synchronization occurs. What challenges hinder effective synchronization? Could factors like shared temporal cognition, temporal reflexivity, time consciousness, temporal coordination, or team polychronicity act as enablers for effective synchronization?

This thesis seeks to qualitatively and exploratively investigate the mechanisms and enablers of synchronization among agile software development teams operating in scaled-agile environments. The research methodology may involve qualitative interviews or one or more case studies.

Fachgebiet Information Systems & E-Services

Betreuer/in: Dr. Lea Müller

Bachelorarbeit

Motivation

In der heutigen globalisierten Welt ist der Containerverkehr entscheidend für die effiziente Versorgung der Märkte und die wirtschaftliche Stabilität. Doch in den letzten Jahren haben unvorhersehbare Ereignisse wie die Corona-Pandemie, Bauunfälle auf der Rheintalbahn bei Rastatt oder Naturkatastrophen wie das Sturmtief „Friederike“ gezeigt, dass Transportketten immer häufiger von Störungen betroffen sind. Dabei steht die Resilienz der intermodalen Transportkette, die durch das Zusammenspiel verschiedener Akteure bestimmt wird, zunehmend unter Druck. Terminals spielen in diesem Kontext eine besonders zentrale Rolle: Als Knotenpunkte intermodaler Transportketten sind sie der Dreh- und Angelpunkt für den Umschlag zwischen unterschiedlichen Verkehrsträgern. Ihre Fähigkeit, den Betrieb flexibel und schnell an unvorhersehbare Ereignisse anzupassen, ist entscheidend, um die gesamte Lieferkette aufrechtzuerhalten. Angesichts der zunehmenden Herausforderungen, oft verstärkt durch den Klimawandel, wird es immer wichtiger, Terminals zukunftsfähig und anpassungsfähig zu gestalten, um die Resilienz und Nachhaltigkeit globaler Transportketten zu gewährleisten.

Zielsetzung

Ziel der Bachelorarbeit ist es, anhand einer systematischen Literaturanalyse aktuelle Forschungsthemen im Bereich Resilienz von intermodalen Terminals zu identifizieren. Die identifizierten Forschungsthemen sollen analysiert und kategorisiert werden, um ein umfassendes Verständnis der derzeitigen wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit dem Thema zu gewinnen. Darüber hinaus sollen zudem erste Ansätze entwickelt werden, wie intermodale Terminals auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren können, um Resilienz zu bewahren.

Literatur

• Kitchenham, B.A. and S. Charters (2007) Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering, Technical Report EBSE-2007-01, School of Computer Science and Mathematics, Keele University.
• Nikola Bešinović (2020) Resilience in railway transport systems: a literature review and research agenda, Transport Reviews, 40:4, 457-478, DOI: 10.1080/01441647.2020.1728419
• Kurapati, S., Lukosch, H., Verbraeck, A. et al.(2015) Improving resilience in intermodal transport operations in seaports: a gaming approach. EURO J Decis Process 3, 375–396. https://doi.org/10.1007/s40070-015-0047-z
• Mattsson, L. & Jenelius, E. (2015). Vulnerability and resilience of transport systems – A discussion of recent research. Transportation Research Part A: Policy And Practice, 81, 16–34. https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.06.002
• Shi, J., Chen, J., Xu, L., Di, Z., & Qu, Q. (2023). Improving the resilience of maritime supply chains: The integration of ports and inland transporters in duopoly markets. Frontiers of Engineering Management, 10(1), 51-66.

Rahmenbedingungen

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel an Ren Kajiyama. In einem persönlichen Gespräch können die Modalitäten und der Fokus der Arbeit entsprechend der persönlichen Präferenzen besprochen werden.

Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik

Betreuer/in: Ren Kajiyama, M.Sc.

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit, Masterarbeit (15 CP)

Hintergrund:

Das Projekt RheinMain Startup Factory hat das erste Auswahlverfahren im Leitwettbewerb „Startup-Fabriken“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz erfolgreich bestanden und wird ab dem 1. Juli 2024 eine Projektförderung für die Konzeptphase erhalten. Die RheinMain Startup Factory wird von einem Netzwerk starker Partner getragen: den Rhein-Main-Universitäten (RMU) – der strategischen Allianz der Goethe-Universität Frankfurt, der Johannes Gutenberg-Universität Mainz und der Technischen Universität Darmstadt – sowie der Frankfurt School of Finance & Management (FSFM), der Stiftung Polytechnikum Frankfurt am Main (PTG) und Futury.

Die RheinMain Startup Factory initiiert, fördert und unterstützt technologie- und wissenschaftsbasierte Gründungen, Ausgründungen und Innovationsprojekte in der Metropolregion Rhein-Main und in zwei Bundesländern. Ziel des Projektes ist es, die Rhein-Main-Region zu einem nachhaltigen, einzigartigen Startup- und Innovations-Hotspot im Herzen Europas für technologie- und wissensbasiertes Unternehmertum in den Bereichen Greentech, Deep Tech, Biotech und Fintech zu entwickeln. Dazu verbindet die RheinMain Startup Factory das Potenzial der Hochschulen aus vielfältiger exzellenter Forschung und hochqualifizierten Talenten mit der Wirtschaftskraft ihrer leistungsstarken Wirtschaftspartner und erfolgreichen Familienunternehmen.

Ein zentraler Teil dieser Strategie ist ryon. Ryon ist ein GreenTech Accelerator, mit dem Ziel die Integration von DeepTech Innovationen aus den Bereichen Chemie, Biotechnologie und Materialwissenschaften in die Rhein-Main-Neckar Wirtschaft zu integrieren und somit die klimagerechte Transformation voranzubringen und mitzugestalten.

Ryon unterstützt Startups aus diesen Bereichen bspw. durch die Bereitstellung von Labor- und Technikums-Infrastruktur, die Vernetzung zu Industrieexperten und potenziellen Kunden und Unterstützung bei der technischen Ausstattung von Laboren, Werkstätten und Technika. Ferner unterstützt ryon das ganze Ökosystem (Startup und KMU) mit regulatorischen und technischen Formaten.

Ziel der Arbeit:

Die Arbeit soll das Angebot von ryon im Rahmen der Startup Factory RheinMain unterstützen und zielgerichtet weiter entwickeln. Hierzu soll eine Ökosystem- bzw. Trendanalyse durchgeführt werden und spezifische Empfehlungen abgeleitet werden. Dementsprechend ergibt sich die Leitfrage:

Was sind Angebote die ryon in der RMN-Region anbieten sollte um das Ökosystem ideal zu unterstützen und auf die Zukunft vorzubereiten?

Um diese Leitfrage zu unterstützen ist zunächst eine umfassende Skizzierung des Ökosystems und bereits laufender gemeinsamer Aktivitäten notwendig. Diese geben Aufschluss über Themen, welche Wissenschaft und Praxis gleichermaßen antreiben und legen den Grundstein für die zukünftige Innovations- und Wirtschaftsfähigkeit des Ökosystems. Dementsprechend lauten die Forschungsfragen dieser Thesis:

1. Welche gemeinsamen Aktivitäten & Forschungsprojekte gibt es aktuell im Greentech-Bereich, was sind deren wichtigste Aktivitäten und wie weit sind sie vorangeschritten?

2. Aus welchen dieser Bereiche sind Ausgründungen geplant und/oder zu erwarten?

3. Wie beeinflussen diese Aktivitäten die (sinnvolle) Unterstützung des ryon Accelerators?

Die Bearbeitung dieser Thesen kann durch verschiedene empirische oder qualitative Forschungsmethoden erfolgen und wird im Rahmen der ersten Betreuungsgespräche festgelegt.

Bei Interesse an dieser Arbeit senden sie bitte Ihre Bewerbungsunterlagen an Christian Tschiedel. Wir freuen uns auf eine spannende Zusammenarbeit!

Fachgebiet Technologie- und Innovationsmanagement

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit, Masterarbeit (15 CP), Masterarbeit (30 CP)

Hintergrund:

Das Projekt RheinMain Startup Factory hat das erste Auswahlverfahren im Leitwettbewerb „Startup-Fabriken“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz erfolgreich bestanden und wird ab dem 1. Juli 2024 eine Projektförderung für die Konzeptphase erhalten. Die RheinMain Startup Factory wird von einem Netzwerk starker Partner getragen: den Rhein-Main-Universitäten (RMU) – der strategischen Allianz der Goethe-Universität Frankfurt, der Johannes Gutenberg-Universität Mainz und der Technischen Universität Darmstadt – sowie der Frankfurt School of Finance & Management (FSFM), der Stiftung Polytechnikum Frankfurt am Main (PTG) und Futury.

Die RheinMain Startup Factory initiiert, fördert und unterstützt technologie- und wissenschaftsbasierte Gründungen, Ausgründungen und Innovationsprojekte in der Metropolregion Rhein-Main und in zwei Bundesländern. Ziel des Projektes ist es, die Rhein-Main-Region zu einem nachhaltigen, einzigartigen Startup- und Innovations-Hotspot im Herzen Europas für technologie- und wissensbasiertes Unternehmertum in den Bereichen Greentech, Deep Tech, Biotech und Fintech zu entwickeln. Dazu verbindet die RheinMain Startup Factory das Potenzial der Hochschulen aus vielfältiger exzellenter Forschung und hochqualifizierten Talenten mit der Wirtschaftskraft ihrer leistungsstarken Wirtschaftspartner und erfolgreichen Familienunternehmen.

Ein zentraler Teil dieser Strategie ist ryon. Ryon ist ein GreenTech Accelerator, mit dem Ziel die Integration von DeepTech Innovationen aus den Bereichen Chemie, Biotechnologie und Materialwissenschaften in die Rhein-Main-Neckar Wirtschaft zu integrieren und somit die klimagerechte Transformation voranzubringen und mitzugestalten.

Ryon unterstützt Startups aus diesen Bereichen bspw. durch die Bereitstellung von Labor- und Technikums-Infrastruktur, die Vernetzung zu Industrieexperten und potenziellen Kunden und Unterstützung bei der technischen Ausstattung von Laboren, Werkstätten und Technika. Ferner unterstützt ryon das ganze Ökosystem (Startup und KMU) mit regulatorischen und technischen Formaten.

Ziel der Arbeit:

Die Arbeit soll das Angebot von ryon im Rahmen der Startup Factory RheinMain unterstützen und zielgerichtet weiter entwickeln. Hierzu soll eine Ökosystem- bzw. Trendanalyse durchgeführt werden und spezifische Empfehlungen abgeleitet werden. Dementsprechend ergibt sich die Leitfrage:

Was sind Angebote die ryon in der RMN-Region anbieten sollte um das Ökosystem ideal zu unterstützen und auf die Zukunft vorzubereiten?

Diese Arbeit wird in zwei Varianten mit unterschiedlichen Foki ausgeschrieben:

Variante 1: Welche Technologie-Trends sind in den nächsten Jahren zu erwarten und wie wirken diese auf die Industrie bzw. das Ökosystem der RMN Region aus?

Variante 2: Welche Forschungs-Trends sind in den nächsten Jahren von den RMU-Universitäten zu erwarten und wie wirkt sich das auf das Ökosystem aus?

Methodik:

Die Bearbeitung dieser Thesen kann durch verschiedene empirische Forschungsmethoden erfolgen. In beiden Fällen bietet sich eine datengetriebene Vorgehensweise an. Für Variante 1 ist dies bspw. eine Patent-Netzwerkanalyse, für Variante 2 eine Netzwerkanalyse der relevanten Universitäten. Das Fachgebiet unterstützt gerne beim Zugang zu Datenbanken, der/die Autor/in sollte aber ein gewisses Interesse zum Sammeln und Auswerten großer Datenmengen mitbringen.

Nach Absprache mit den Betreuern kann diese Arbeit auch mit anderen Methoden bearbeitet werden.

Bei Interesse an dieser Arbeit senden sie bitte Ihre Bewerbungsunterlagen an Christian Tschiedel. Wir freuen uns auf eine spannende Zusammenarbeit!

Fachgebiet Technologie- und Innovationsmanagement

Bachelorarbeit

We will start a research project together with two scientists in Perth/ Australia, who specialize in “curiosity”-research. Currently, they focus on “curiosity and expat-integration”, and we discussed the opportunity to investigate the personal trait “curiosity” on Business Angel motivation and behavior.

There is currently no conceptual or empirical research on this topic. Therefore, we need an up-to-date description of the status of personal traits of Business Angel’s research.

For further information, please contact: norbertlinn@gmail.com

Fachgebiet Gründungsmanagement

Betreuer/innen: Prof. Dr. Carolin Bock, Dr. Norbert Linn

Ausschreibung als PDF

Masterarbeit

Fachgebiet Produktion und Supply Chain Management

Betreuer/innen: Julian Best, M.Sc., Prof. Dr. Christoph Glock

Ausschreibung als PDF

Masterarbeit

Fachgebiet Produktion und Supply Chain Management

Betreuer/innen: Julian Best, M.Sc., Prof. Dr. Christoph Glock

Ausschreibung als PDF

Masterarbeit

Fachgebiet Produktion und Supply Chain Management

Betreuer/innen: Julian Best, M.Sc., Prof. Dr. Christoph Glock

Ausschreibung als PDF

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit, Masterarbeit (15 CP), Masterarbeit (30 CP)

Im Kontext der urbanen Energiewende und der steigenden Komplexität von Energiesystemen in Städten zielt die Arbeit daraufab, eine quartiersübergreifende Planungsmethode zu entwickeln. Dabei liegt der Fokus auf der effizienten Integration undVernetzung sowie der optimalen Nutzung lokaler Ressourcen von Industrie und Gewerbe im urbanen Quartierskontext. Ziel istes, eine Methodik zu entwerfen, die den Entscheidungsprozess der Akteur:innen erleichtern und eine nachhaltige undzukunftsorientierte Entwicklung urbaner Energiesysteme ermöglichen soll. Vor diesem Hintergrund lautet die Forschungsfrageder ausgeschriebenen Arbeit:
Nach welchem Planungsvorgehen kann die Entwicklung von Energiekonzepten zur Wärme- undKälteversorgung urbaner Energiesysteme mit industrieller Prägung erfolgen und mithilfe welcher Methoden und Werkzeugeunterstützt werden?

Die Arbeitspakete der Arbeit lauten:

• Ausarbeitung relevanter Grundlagen (urbane Energiesysteme, Industriequartiere, Planungsvorgehen und -werkzeuge)
• Durchführung einer Systematischen Literaturrecherche zu bestehenden Ansätzen mit thematischer Relevanz
• Entwicklung einer Methodik zur Konzeptplanung urbaner Energiesysteme mit industrieller Prägung (Industriequartiere, Mischquartiere Industrie/Gewerbe)
  • Ableitung eines Vorgehensmodells aufbauend auf etablierten Planungsnormen und -richtlinien, z.B. VDI 5200
  • (Selektive) Integration geeigneter Methodenbausteine (z.B. Bedarfsermittlung Wärme/Kälte, PotenzialermittlungAbwärme / erneuerbare Energien, Technologiebewertung / -dimensionierung, Wirtschaftlichkeitsrechnung…)
  • Entwicklung softwaregestützter Werkzeuge als Implementierung ausgewählter Methodenbausteine (bspw. Energiebilanzierung mittels mathematisch-analytischer Tabellenkalkulation oder mathematische Programmierung, …)

• Exemplarische Anwendung der Methodik an einem Fallbeispiel (aus dem Reallabor DELTA oder anhand fiktiver Planungsfälle, bspw. angelehnt an Literatur)

Die wesentlichen methodologischen Grundlagen für die Bearbeitung der Zielstellung sind:

• Bachelor-Thesis: Systematische Literaturrecherche
• Master-Thesis: zusätzlich Methodenentwicklung, Tool-Implementierung

Die Betreuung der Arbeit erfolgt in Kooperation mit der ETA-Solutions GmbH und kann ggf. mit einer Anstellung(Praktikum/Werkstudierende) verknüpft werden. Bitte hängen Sie bei der Bewerbung Ihren Lebenslauf und Notenspiegel an. Bitte bewerben Sie sich per Email bei Christian Tschiedel und Daniel Moog

Fachgebiet Technologie- und Innovationsmanagement

Betreuer/in: Christian Tschiedel, M.Sc.

Masterarbeit

Overview

Demand forecasting in the context of supply chain management within the automotive aftermarket industry is a pivotal success driver for achieving optimal efficiency in capital utilization while upholding delivery service levels to ensure maximal customer satisfaction.

In this regard, alongside classical statistical, time series, and regression methods, there is an increasing utilization of machine learning and deep learning algorithms for demand forecasting. These advanced methods facilitate a more efficient demand planning process. Recent developments in various streams of research literature document the growing scientific interest in machine learning and deep learning methods.

Additional Information

This thesis is carried out in a practical cooperation with the company Schaeffler AG.

Fachgebiet Information Systems & E-Services

Betreuer/in: Christopher Diebel, M.Sc.

Masterarbeit, Masterarbeit (30 CP)

Problem: Hypothetical Bias refers to the phenomenon where individuals behave differently in hypothetical decision-making situations compared to real ones, where actual consequences are involved. This presents a challenge, as individual preferences collected in surveys or experiments may not reflect real-world decisions, leading to inaccurate predictions and potential misjudgments. Various methods have been developed to reduce this bias.

Objective: This master's thesis aims to combine an in-depth review of the relevant literature on Hypothetical Bias with the development of a method to minimize it in experimental and survey settings. In collaboration with the behavioral market research start-up Aybee, you will have the opportunity to implement and test the developed approaches. These methods will be validated through A/B testing to more accurately capture real-world decision-making processes.

This thesis is supervised in cooperation with Aybee GmbH.
Interested in this thesis? Please send your application including your CV, transcript of records and short letter to Léonie Lange.

Fachgebiet Technologie- und Innovationsmanagement

Bachelorarbeit, Masterarbeit (30 CP)

Die Automatisierung von Labeling-Prozessen ist ein wesentlicher Schritt zur Effizienzsteigerung in der visuellen Qualitätsprüfung und Designvalidierung. Das YOLOv8 Modell bietet eine moderne Lösung, um Objekte wie Labels, Siegel und Textboxen präzise und effizient auf Artworks zu erkennen und zu platzieren. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die komplexe und vielschichtige Designrichtlinien einhalten müssen.

Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines automatisierten Labeling-Systems basierend auf YOLOv8 zur Prüfung und Validierung von Artworks.

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/in: Adrian Glauben, M.Sc.

Ausschreibung als PDF

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Voice over Internet Protocol (VoIP) social platforms such as Discord are tools or services for voice, video, and text communication whose main purpose is to enable users to meet friends or join communities. VoIP social platforms have gained a lot of popularity in recent years. For instance, Discord has over 100 million monthly users and keeps growing. Over 50 percent of their users are between 25-34 years old.

However, while the popularity of VoIP social platforms makes it easier than ever to connect with friends, depression and loneliness are growing social challenges, especially for people under 30. Recent studies have already demonstrated that social media platforms can be one of many reasons for that trend.

The aim of this topic is to investigate a possible connection between these two trends, in particular, to investigate how the regular use of VoIP social platforms affects users' wellbeing.

You would like to be part of this research project?

Reach out to me (diebel@ise.tu-…) with…

… your recent transcript of records (from TUCaN)

… your curriculum vitae (CV)

… your planed start date

It would be also great if you could share any potential relevant skills for our joint work, e.g., experience in research, coding skills, etc. You can write the thesis in English (preferred) or German.

Fachgebiet Information Systems & E-Services

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Setareh Behzadi, M.Sc.

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Setareh Behzadi, M.Sc.

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Setareh Behzadi, M.Sc.

Masterarbeit

Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung existieren zunehmend Möglichkeiten Betriebsprozesse zu automatisieren und datengetrieben zu überwachen sowie zu optimieren. Die Komplexität der zugrunde liegenden Geschäftslogiken steigt exponentiell mit der Anzahl der zu Verfügung stehenden Möglichkeiten. Dies gilt insbesondere für das Support- und Incidentmanagement, welches sich in den vergangenen Jahren fundamental entwickelt hat. Das Ziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung einer strukturierten Methodik, mit der Unternehmen ihre Support- und Incidentprozesse mithilfe etablierter Softwarelösungen automatisieren und überwachen können. Die Methodik soll dabei helfen, Reaktionszeiten zu verkürzen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und eine kontinuierliche Verbesserung der Servicequalität zu gewährleisten. Die entwickelte Methodik soll am Beispiel der etalytics GmbH angewandt werden.

Arbeitspakete:

• Analyse der aktuellen Support- und Incidentprozesse bei der etalytics GmbH unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen und Herausforderungen
• Entwicklung eines iterativen Ansatzes zur schrittweisen Automatisierung und Überwachung von Support- und Incidentprozessen im allgemeinen
• Definition von KPIs zur Messung der Effizienz und Wirksamkeit der etablierten Maßnahmen
• Analyse und Validierung der Methodik durch eine Fallstudie, die die Verbesserungen in der Reaktionszeit, Kundenzufriedenheit und Prozesseffizienz misst und dokumentiert

Ansprechpartner:

Dr.-Ing Thomas Weber

Email: thomas.weber@etalytics.com

Fachgebiet Gründungsmanagement

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Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/in: Anna Maria Schätzle, M.Sc.

Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/in: Anna Maria Schätzle, M.Sc.

Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/in: Anna Maria Schätzle, M.Sc.

Masterarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Prof. Dr. Felix Weidinger

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Prof. Dr. Felix Weidinger

Bachelorarbeit, Masterarbeit

The steady growth of the e-commerce industry, especially fuled by the pandemic, puts increased pressure on various warehouse operations. One potential approach to increase order picking efficiency is to reduce picker walking distances. The unique feature in mixed shelves storage warehouses is that items to be picked can be located in multiple storage positions in the warehouse. This results in a multi-layered optimization problem: Suitable positions must be selected as well as the shortest route between them has to be found. The goal of this thesis is to develop a heuristic solution for the picker routing problem in mixed shelves storage warehouses, to implement it and to test it against existing methods.

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Constantin Wildt, M.Sc.

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

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Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

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Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

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Masterarbeit, Masterarbeit (30 CP)

Your task is to replicate the coding of an existing agent-based model using the platform “Repast Simphony”, or to code your model of choice using the platform “Repast Simphony” and analyse it. For the latter option, you may choose a textbook model you learned about during your studies, or a topic from another area of interest.

If you are interested please contact Michael Neugart via michael.neugart@tu-….

Fachgebiet Finanzwissenschaft und Wirtschaftspolitik

Betreuer/in: Prof. Dr. Michael Neugart

Masterarbeit, Masterarbeit (30 CP)

Your task is to replicate an empirical research paper with the data used in the original publication and add further robustness analyses, or to replicate the research paper using similar data, e.g. from another country.

Guide for replication studies (wird in neuem Tab geöffnet)

If you are interested please contact Marcel Eckardt via marcel.eckardt@tu-… or Michael Neugart via michael.neugart@tu-…

Supervisor: Marcel Eckardt (M. Sc.) or Prof. Dr. Michael Neugart

Fachgebiet Finanzwissenschaft und Wirtschaftspolitik

Bachelorarbeit

Dezentral agierende Reinigungsroboter agieren zumeist auf einem statischen Regelset. Ziel dieser Arbeit ist es verschiedene Regelsets in unterschiedlichen Umgebungen zu simulieren und sinnvolle Regeln zu identifizieren. Implementierungskenntnisse oder die Bereitschaft zur Einarbeitung sind hierbei eine Voraussetzung.

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Prof. Dr. Felix Weidinger

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Ausschreibung als PDF

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Ausschreibung als PDF

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/in: Mariska Fecho, M.Sc.

Ausschreibung als PDF

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

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Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/innen: Dr. Amina Wagner, Anne Zöll, M.Sc.

Ausschreibung als PDF

Bachelorarbeit, Masterarbeit (15 CP)

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/in: Dr. Nihal Wahl

Masterarbeit

Hintergrund:

Um die in der Logistik immer wieder auftretenden kombinatorischen Probleme möglichst schnell und gut zu lösen wird häufig auf Heuristiken als Lösungsverfahren (Solver) zurückgegriffen. Die besten Lösungsverfahren sind jedoch häufig Meta-Solver: diese bestehen aus mehreren Heuristiken sowie einem KI-Verfahren das für jede Instanz die beste Heuristik auswählt.

Hier sollen die Verfahren auf autonome Gabelstapler in einem Lagerhaus angewendet werden.

Ziel ist es, dass die Gabelstapler in möglichst kurzer Zeit alle Aufträge erfüllen. Jedoch besteht das Problem, dass die Gabelstapler in den Gängen der Regale nicht aneinander vorbeifahren können.

Ziel:

Ziel dieser Arbeit ist es einen Meta-Solver zu implementieren und zu testen.

Dazu müssen Sie bereit sein die Programmiersprache C# zu lernen, einige Heuristiken zu implementieren und mit den Machine-Learning Bibliotheken aus C# zu implementieren.

Es wird ein sinnvolles Testen der implementierten Heuristiken und des Meta-Solvers sowie eine wissenschaftliche Einordnung der Methoden sowie eine wirtschaftswissenschaftliche Einordnung des konkreten Optimierungsproblems für den Unternehmenserfolg erwartet.

Betreuer/in: M. Sc. Lukas Polten

Bewerbung: Bitte nutzen Sie zur für Ihre Bewerbung unser Bewerbungsformular. Das Formular sowie weitere Informationen zu den Abschlussarbeiten unseres Lehrstuhls sind auf unserer Website unter der Rubrik Lehre » Abschlussarbeiten zu finden.

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Hintergrund: Die meisten praxisrelevanten Optimierungsprobleme sind ganzzahliger bzw. kombinatorischer Natur, z.B. Tourenplanungs-, Maschinenbelegungs- oder Projektplanungsprobleme. Moderne kommerzielle Solver sind mittlerweile in der Lage, eine Vielzahl solcher Probleme mit akzeptablen Aufwand zumindest näherungsweise zu lösen. Bei großen (realistischen) Instanzen scheitern die Standard-Lösungsverfahren jedoch oft, optimale Lösungen zu finden.

In jüngerer Vergangenheit drängen sogenannte „local solver“ auf den Markt, die – ähnlich wie klassische Solver – eine breite Klasse von Optimierungsproblemen lösen können, ohne jedoch den Anspruch zu haben, zwangsläufig eine optimale Lösung zu finden. Local solver sind von vornherein als Heuristiken angelegt.

Ziel:Ziel dieser Arbeit ist es, mehrere kommerzielle Standard-Optimierer zu vergleichen. Insbesondere sollen klassische exakte Solver mit neueren heuristischen Solvern verglichen werden. Die Bereitschaft, sich in die jeweiligen Softwarepakete einzuarbeiten, ist nötig.

Betreuer/in: Jun.-Prof. Dr. Simon Emde

Bewerbung: Bitte nutzen Sie zur für Ihre Bewerbung unser Bewerbungsformular. Das Formular sowie weitere Informationen zu den Abschlussarbeiten unseres Lehrstuhls sind auf unserer Website unter der Rubrik Lehre » Abschlussarbeiten zu finden.

Betreuer/in: Prof. Dr. Simon Emde

Bachelorarbeit, Studienarbeit

Auf unserer Homepage finden Sie aktuelle Themen, die zur Bearbeitung für Abschlussarbeiten stehen.

Gerne können auch eigene Themenvorschläge eingereicht werden. Bitte wenden Sie sich dazu an wirz@marly.de oder an prinz@marly.de

Fachgebiet Zivilrecht, Gewerblicher Rechtsschutz und Urheberrecht sowie Recht der Informationsgesellschaft

Betreuer/innen: Dr. jur. Anna-Lena Fehr, geb. Wirz, RA Matthias Prinz

Bachelorarbeit, Studienarbeit

Betreuer/innen: Dr. jur. Anna-Lena Fehr, geb. Wirz, RA Matthias Prinz

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

Hintergrund: Topologische Netzwerk Zentralitätsmaße1 sowie Konzentrationsmaße finden breite Anwendung in verschiedensten Bereichen. So ist es beispielsweise möglich mittels einfacher Zentralitätsmaße Aussagen über die Effizienz oder das Verhalten des Netzwerkes hinsichtlich von Ausfällen zu treffen.

Zielstellung: In der Arbeit soll das aus den einzelnen Verbindungen entstehende Netzwerk mittels topologische Maße und Methoden untersucht werden2. Zunächst sollen geeignete Maße und Metriken für den zu untersuchenden Kontext identifiziert werden. Diese werden dann mittels eines Datensatzes zu Verbindungen und eines Analyse-Tools ausgewertet. Ziel einer solchen Arbeit ist es dann, anhand der identifizierten Struktureigenschaften Rückschlüsse auf die Eigenschaften zu ziehen.

Bereiche: Derzeit können folgende Themen bearbeitet werden mit den Schwerpunkten Fernbusnetzwerk in Deutschland, sowie in anderen europäischen Ländern und ICE/IC/EC-Netzwerk in Deutschland.

Für Fragen steht Ihnen Tobias Bier gerne zur Verfügung.

1:Freeman, Linton C., Stephen P. Borgatti, and Douglas R. White. „Centrality in valued graphs: A measure of betweenness based on network flow.“ Social networks 13.2 (1991): 141-154.

2:Guimera, Roger, et al. „The worldwide air transportation network: Anomalous centrality, community structure, and cities' global roles.“ Proceedings of the National Academy of Sciences 102.22 (2005): 7794-7799.

Betreuer/in: Dipl.-Phys. Tobias Bier

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit, Diplomarbeit

Im Zuge von zunehmend heterogenen und virtualisierten Systemlandschaften und globalen Installationen wird es immer schwieriger, die Zugriffe auf die vertraglich vereinbarte Nutzung zu begrenzen.

Deshalb sollten folgende Fragestellungen im Rahmen einer Master-Arbeit erörtert werden:

• Wie können die Zugriffe auf den Server protokolliert bzw. beschränkt werden? Dabei können verschiedene Volumenmodelle, Zeitmodelle sowie Ergebnismodelle untersucht werden.

• Wie können Installationen protokolliert werden, sowie die Nutzung von nicht lizenzierten Installationen verhindert werden?

• Welche Geschäfts-/Abrechnungsmodelle könnten für die Nutzung des Statistikservers speziell im Umfeld der industriellen Produktion in Frage kommen? Hierbei kommt insbesondere zum Tragen, dass die verwendete IT-Infrastruktur der Unternehmen so ausgelegt ist, dass die Fertigungsbereiche systematisch für Zugriffe auf externe Systemen sowie von externen Systemen nach innen abgeschottet sind.

Betreuer/in: Prof. Dr. Peter Buxmann

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