Themen für Abschlussarbeiten

Bachelorarbeit

Motivation

Der Schienengüterverkehr gewinnt als nachhaltige Alternative zum Straßengüterverkehr immer mehr an Bedeutung. Dies lässt sich besonders am wachsenden Anteil des kombinierten Straßen- und Schienengüterverkehrs (KV), bei dem der Hauptlauf des Transportes über die Schiene abgefertigt wird, sehr gut erkennen. Tortz des Erfolgs des KV ist es wichtig, auch den Einzelwagenverkehr (EV) zu beachten, der einen signifikanten Anteil von 40% am gesamten SGV ausmacht (Bundesnetzagentur 2022). Allerdings ist aufgrund unterschiedlicher Faktoren die Entwicklung dieser Produktionsform in Europa rückläufig.

Neue Produkte und Innovationen helfen dabei, die Wettbewerbsfähigkeit des Schienengüterverkehrs zu stärken. Innovationen können z.B. die Barrieren zum Schienenzugang verringern oder die Flexibilität verbessern. Eine dieser Innovationen ist die Digitale Automatische Kupplung (DAK). Eine DAK erlaubt es, Güterwagen sowie deren Strom-, Daten- und Druckluftleitungen automatisch und ohne schwere körperliche Arbeit miteinander zu kuppeln. Dies spart vor allem Zeit und kann die Kapazität an Rangierbahnhöfen um bis zu 40 Prozent steigern (DB Cargo).

Ziele

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll eine Literaturrecherche zum Thema DAK durchgeführt werden. Ziel ist es, eine strukturierte Übersicht über bestehende Literatur und den Stand der Forschung zu möglichen und erwarteten Effekten der DAK auf den Einzelwagenverkehr zu erstellen. Dabei soll besonderes Augenmerk auf die Disposition bzw. die Umlaufzeit der Güterwagen gelegt werden, die durch die wesentlich schnellere Rangiervorgänge deutlich verkürzt werden kann. Es sollen jedoch auch auf mögliche Risiken und Nachteile eingegangen werden, wie bspw. Schadquoten und Wartungen, die hinwieder zeitintensiv sein können. Dazu kann eine SWOT-Analyse durchgeführt werden.

Literatur

• BMDV. Digitale Automatische Kupplung im Schienengüterverkehr. https://www.dac4.eu/
• DB Cargo AG. Die Digitale Automatische Kupplung DAK. https://www.dbcargo.com/rail-de-de/gruen-und-innovativ/dbcargo-lab/digitale-automatische-kupplung
• Stuhr, H., Schneider, P., Karch, S. (2023). Schienengüterverkehr. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-38753-2

Rahmenbedingungen

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

Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik

Betreuer/in: Aylin Altun, M.Sc.

Bachelorarbeit

Fachgebiet Produktion und Supply Chain Management

Betreuer/in: Prof. Dr. Christoph Glock

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Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

Fachgebiet Marketing und Personalmanagement

Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Diana Cervera

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Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

Fachgebiet Marketing und Personalmanagement

Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Diana Cervera

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Masterarbeit

Hintergrund

Die Fähigkeit einer Organisation, Daten effektiv zu nutzen wird zunehmend zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Trotz der Verfügbarkeit fortschrittlicher Datenerhebungs- und Analysetools bleibt die Umsetzung einer datengesteuerten Kultur, insbesondere auf dem Shopfloor, eine bedeutende Herausforderung für viele Unternehmen. Die Döhler Gruppe, ein global führender Anbieter von natürlichen Zutaten, Technologien und integrierten Lösungen für die Lebensmittel- und Getränkeindustrie, strebt einen kulturellen Wandel an, um die Digitalisierung auf dem Shopfloor zu fördern. In Zusammenarbeit mit dem Institut für Technologie und Innovationsmanagement wird eine Abschlussarbeit angeboten, die sich dieser Herausforderung widmet.

Problemstellung

Trotz des klaren Verständnisses um den Wert von Daten in der Entscheidungsfindung, gibt es signifikante Barrieren bei der Implementierung einer datengetriebenen Kultur auf operativer Ebene, insbesondere auf dem Shopfloor. Dazu gehören unter anderem die mangelnde Akzeptanz bei den Mitarbeitenden, begrenzte Kompetenzen im Umgang mit Daten und eine gefühlsbasierte Entscheidungsfindung, die wenig Raum für datengesteuerte Ansätze lässt.

Zielsetzung

Das Ziel dieser Abschlussarbeit ist es, einen tiefgreifenden Einblick in Erfolgsfaktoren bei der Gestaltung und Implementierung

einer erfolgreichen Kampagne zu erhalten, die einen kulturellen Wandel hin zu einer datenbasierten Entscheidungsfindung auf dem Shopfloor bewirkt. Dies beinhaltet die Identifikation von Schlüsselfaktoren, die diesen Wandel fördern oder behindern können, sowie die Entwicklung und Bewertung von Strategien und Werkzeugen, die diesen Prozess unterstützen.

Bei Interesse an dieser Arbeit melden Sie sich bitte mit Lebenslauf und Leistungsspiegel bei Christian Tschiedel.

Fachgebiet Technologie- und Innovationsmanagement

Masterarbeit

Are you fascinated by the evolving dynamics between humans and artificial intelligence (AI) in the field of helping? Do you have a strong interest in experimental design and data analysis? If so, you are invited on an innovative journey to design and conduct an experiment that explores the complexity of an intelligent help system that guides human decisions based on help from AI.

In this thesis opportunity, you'll explore the frontiers of human-AI interaction by designing an experiment to understand how people respond to help when it's either self-invoked or AI-invoked. Building on existing research that highlights the nuanced responses to different invocation of help, your task will be to design a sophisticated system that intelligently guides humans to make decisions that the AI considers optimal.

If you are interested in designing and conducting an experiment that bridges the gap between human decision-making and AI help, you are invite to take advantage of this opportunity and join this research project.

Fachgebiet Information Systems & E-Services

Betreuer/in: Marc Goutier , M.Sc.

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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.

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

Der Ausbau von Fernwärme ist entscheidend für die Transformation der Wärmeversorgung auf dem Weg zur Klimaneutralität. Industrielle Abwärme bietet in Deutschland ein erhebliches Potenzial zur Reduzierung von Emissionen, macht jedoch derzeit nur einen kleinen Teil der Fernwärmeversorgung aus. Die Integration industrieller Energiesysteme in Fernwärmenetze erfordert einen durch das industrielle Energiemanagement geleiteten Planungsprozess für Unternehmen. Die komplexe Planung erfolgt unter Berücksichtigung technischer, ökonomischer und ökologischer Anforderungen. Eine systematische Hemmnis- und Erfolgsfaktorenanalyse kann den Planungsprozess unterstützen, indem Barrieren und Chancen bei der Umsetzung der externen Abwärmenutzung erfasst und im Vorfeld transparent gemacht werden.

Vor diesem Hintergrund lautet die Forschungsfrage der ausgeschriebenen Arbeit: Welche Hemmnisse und Erfolgsfaktoren für die externe Abwärmenutzung bestehen aus Perspektive von Industriebetrieben?

Die Arbeitspakete der Arbeit lauten:

• Entwicklung einer Vorgehensweise zur Hemmnis- und Erfolgsfaktorenanalyse im Kontext der externen Abwärmenutzung
• Analyse von Hemmnissen bei der Implementierung externer Abwärmenutzung (technologische, rechtliche, akzeptanzbezogene Hemmnisse)
• Analyse von Erfolgsfaktoren bei der Implementierung externer Abwärmenutzung (wirtschaftliche Anreize, Innovation, Best Practices)
• Exemplarische Anwendung der Methodik an einem Fallbeispiel aus dem Reallabor DELTA

Die wesentlichen methodologischen Grundlagen für die Bearbeitung der Zielstellung sind:

• Bachelor-Thesis: Literaturrecherche, Analyse von Fallstudien / Praxisbeispielen
• Master-Thesis: zusätzlich empirische Untersuchungen (Experteninterviews / Unternehmensbefragungen)

Die Betreuung der Arbeit erfolgt in Kooperation mit der ETA-Solutions GmbH und kann ggf. mit einer Anstellung (Praktikum/Werkstudierende) verknüpft werden. Bitte senden Sie Ihre Bewerbung an Christian Tschiedel und hängen Ihren Lebenslauf und Notenspiegel an.

Fachgebiet Technologie- und Innovationsmanagement

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

Fachgebiet Marketing und Personalmanagement

Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M. Sc. Sven Schultze

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Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

Fachgebiet Marketing und Personalmanagement

Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Lea Heitlinger

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Bachelorarbeit, Masterarbeit, Masterarbeit (30 CP)

The core task of this thesis will revolve around the utilization of LLM methodologies combined with vector databases to find similarities in user story descriptions within large-scale agile software projects.

• Dataset Collection & Preprocessing to ensure uniformity, remove noise, and make it suitable for LLM.

• LLM Implementation, focusing on generating embeddings of the user stories which capture the semantic essence of each story.

• Vector Database Integration: Store these embeddings in a vector database, ensuring efficient querying capabilities. This setup will enable the fast retrieval of similar user stories based on their vector representations.

• Similarity Analysis: Design and implement a robust mechanism to query the vector database to identify similar user stories. This step will involve determining a suitable similarity threshold and optimizing for both accuracy and computational efficiency.

• Evaluation: Assess the accuracy, efficiency, and scalability of the implemented system. This will involve creating test sets, defining metrics for evaluation, and comparing results against other standard methodologies if available.

• Insights & Recommendations: Beyond mere similarity detection, the thesis should also offer insights into patterns of redundancy in user stories and make recommendations for optimizing user story creation and management in agile projects

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/innen: Dr. Timo Koppe, Prof. Dr. Peter Buxmann

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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

This study will examine a number of regression models for optimizing warehouse picking routing. Regression models including linear regression, multiple regression, and logistic regression will be compared and analyzed. This study will also identify factors affecting regression model accuracy in a warehouse, factors such as distance, time, and item location and so on. The results of this study will provide insights into the most effective regression models for optimizing warehouse picking routing.

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Setareh Behzadi, M.Sc.

Bachelorarbeit

This topic would involve discussion about several machine learning methods such as regression analysis, decision trees, neural networks and random forests methods. The focus would be on describing property of models and identifying which data would be used to train the models in warehouse.

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Setareh Behzadi, M.Sc.

Bachelorarbeit

The purpose of this literature review is to provide an overview of machine/reinforcement learning methods that can be used to optimize warehouse processes. Various types of machine/reinforcement learning algorithms will be explored in this review, including those used for inventory management, item placement, and delivery. The challenges and limitations of using machine/reinforcement learning to optimize warehouses will also be discussed in order to suggest future research directions.

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Setareh Behzadi, 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

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Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/in: Dr.-Ing. Melanie Reuter-Oppermann

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Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/in: Mariska Fecho, M.Sc.

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Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Betreuer/in: Dr.-Ing. Melanie Reuter-Oppermann

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Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

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

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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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