Masterarbeit

Overview

Artificial Intelligence (AI) is fundamentally reshaping the automotive industry. However, the successful integration of AI technologies depends not only on technical infrastructure but significantly on the workforce's ability to utilize these tools effectively. In this context, AUMOVIO (formerly the Continental group sector Automotive) is driving digital transformation through targeted corporate learning initiatives. This thesis focuses on the critical intersection of human resources and technology management: evaluating the current state of AI adoption and enhancing AI competence (AI Literacy) within a corporate environment. The goal is to derive empirical insights and strategic frameworks to foster a future-ready workforce.

Additional Information

This thesis is carried out in a practical cooperation with the company AUMOVIO. The position is located in Babenhausen (hybrid work possible) and is scheduled to start in February/March 2025.

Fachgebiet Information Systems & E-Services

Betreuer/in: Prof. Dr. Alexander Benlian

Masterarbeit, Masterarbeit (30 CP)

Problem: In the course of the energy transition and the increasing electrification of digital infrastructures, data centers are gaining significant importance as flexible consumers in the energy system. The ability to dynamically shift or temporarily reduce loads opens up new opportunities for participation in energy markets – particularly in the context of demand response, balancing energy markets, and local flexibility platforms. At the same time, the requirements for security of supply, energy efficiency, and sustainability of data centers are increasing..

Practical objective: Systematically assess the market for energy flexibility solutions in the data center environment and derive a well-founded basis for strategic decisions by different types of operators (e.g., Hyperscaler, Colocation, Edge). To this end, they seek to build a structured understanding of relevant flexibility markets (such as spot markets, balancing energy markets and local flexibility platforms), their technical and regulatory requirements, and the typical load profiles, infrastructural constraints and risk considerations of data centers. By analyzing technical, economic and regulatory framework conditions as well as location and operator-specific factors, the aim is to identify both potentials and barriers for the implementation of flexible operating strategies that contribute to energy system stability while maintaining high standards of supply security, energy efficiency and sustainability.

Academic objective: Accompany and structure this market assessment from the perspective of Technology and Innovation Management (TIM). The thesis will frame data center energy flexibility as an innovation challenge at the interface of technology, organization and regulation. It may draw on different theoretical lenses, such as innovation adoption and innovation barriers (e.g., diffusion of innovations, technology–organization–environment frameworks), dynamic capabilities (how firms sense, seize and reconfigure), organizational learning (how flexibility participation is internalized), or innovation (eco)systems (how the (corporate) environment shapes flexibility initiatives).

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

Fachgebiet Technologie- und Innovationsmanagement

Masterarbeit, Masterarbeit (30 CP)

Problem: Industrial facilities, particularly energy systems, are characterized by high complexity and an immense volume of technical documentation, such as Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs). These documents contain essential information about components, processes, and their interconnections, which are critically important for the identification of optimization potential (e.g., energy efficiency). However, the manual analysis and cross-referencing of this information across numerous P&IDs is time-consuming, error-prone, and scales poorly within complex innovation processes. This leads to delayed decision-making and the insufficient utilization of the knowledge hidden within the document archives, consequently hindering the introduction of process innovations for efficiency improvement.

Practical objective: To develop an AI-supported, methodical approach for the automated, semantic analysis of P&ID diagrams using Large Language Models (LLMs). By transforming large volumes of complex, heterogeneous technical documentation into structured, machine-interpretable knowledge, this approach is intended to enable faster and more reliable identification of optimization potentials in industrial energy systems. In particular, the solution aims to reduce the manual effort and error-proneness of P&ID analysis, improve the ability to cross-reference information across many diagrams, and thereby create a scalable basis for identifying and assessing energy-efficiency and process-improvement measures.

Academic objective: Academically accompany and analyze the development of this AI-supported approach through the lens of Innovation Management theory. Depending on the specific focus, the thesis may draw on theoretical perspectives such as absorptive capacity, process innovation, dynamic capabilities, organizational learning, or corporate innovation systems to explain for example, how LLM-based technical document analysis can influence the generation, integration and utilization of knowledge, the design of innovation processes or the capability of industrial firms to identify and implement optimization measures.

This thesis is supervised in cooperation with etalytics GmbH.
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Fachgebiet Technologie- und Innovationsmanagement

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Constantin Wildt, M.Sc.

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Constantin Wildt, M.Sc.

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Constantin Wildt, M.Sc.

Bachelorarbeit

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

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Prof. Dr. Felix Weidinger

Masterarbeit

Motivation

Algorithmic performance tracking tools—such as Catapult, GPS-based wearables, and real-time analytics platforms—are increasingly used in professional and semi-professional sports. These systems shape how coaches monitor athletes, make tactical decisions, and design training programs, creating emerging forms of algorithmic co-supervision. Yet we lack structured insights into how such tools are implemented across clubs and sports. This thesis aims to identify real users (clubs, coaches, athletes), analyze their practices, and classify them using the ACS taxonomy to derive sport-specific insights.

Description

This thesis explores how sports teams and coaches use algorithmic tools (e.g., Catapult, GPS wearables, analytics dashboards) to evaluate and guide athlete performance. Through case identification and interviews.

Tasks

• Identify sports teams, coaches, or athletes using performance-tracking tech.
• Collect data through desk research and, where possible, interviews
• Classify each case along the ACS taxonomy to capture supervisory configurations
• Integrate findings into the broader literature on algorithmic control and sports analytics

Requirements

• Interest in Sport and technology
• Motivation is the most important one

What we offer

• Supervision and methodological guidance
• Feedback on structure and writing process
• Opportunity to contribute to ongoing research projects

Application

If you are interested in writing your thesis, please send me an email (oezdemir@ise.tu-…) including your transcript of records, CV and feel free to tell if you have an active network in this area.

Fachgebiet Information Systems & E-Services

Betreuer/in: Furkan Özdemir, M.Sc.

Bachelorarbeit

Motivation

Algorithmic Control (AC) is increasingly implemented in traditional organizations, where supervisors and AC systems jointly shape how work is directed, evaluated, and disciplined. We name this phenomena algorithmic co-supervision. Yet the resulting configurations vary widely, and research lacks a structured understanding of their recurring patterns. This thesis addresses this gap by analyzing existing literature and real-world cases, classifying them using the ACS taxonomy, and deriving archetypes of algorithmic co-supervision. The goal is to clarify how AC manifests across different organizational contexts.

Description

This thesis investigates AC in traditional organizations through a systematic literature review and an analysis of real cases. By classifying these cases along the ACS taxonomy, the work identifies recurring patterns and develops theoretically grounded archetypes of algorithmic co-supervision.

Tasks

• Conduct a systematic literature review on AC/ACS in traditional organizations
• Identify and document real-world AC systems across industries and contexts
• Classify each case along the dimensions of the ACS taxonomy
• Identify recurring patterns and develop archetypes of algorithmic co-supervision
• Discuss and position the resulting archetypes within existing research streams

Requirements

• Interest in digital transformation and future of work
• Analytical skills for recognizing patterns and developing conceptual structures
• Motivation is the most important one

What we offer

• Supervision and methodological guidance
• Feedback on structure and writing process
• Opportunity to contribute to ongoing research projects

Application

If you are interested in writing your thesis, please send me an email (oezdemir@ise.tu-…) including your transcript of records and CV.

Fachgebiet Information Systems & E-Services

Betreuer/in: Furkan Özdemir, M.Sc.

Bachelorarbeit

If you are interested please contact Zeliha Özer via zeliha.oezer@tu-…

Fachgebiet Finanzwissenschaft und Wirtschaftspolitik

Betreuer/in: Zeliha Özer, M.Sc.

Bachelorarbeit

Literature

a. Margalit, Yotam. 2019. „Economic Insecurity and the Causes of Populism, Reconsidered.“ Journal of Economic Perspectives 33 (4): 152–70. DOI: 10.1257/jep.33.4.152

b. Guriev, Sergei, and Elias Papaioannou. 2022. „The Political Economy of Populism.“ Journal of Economic Literature 60 (3): 753–832. DOI: 10.1257/jel.20201595

If you are interested please contact Darius Griebenow via darius.griebenow@tu-darmstadt.de

Fachgebiet Finanzwissenschaft und Wirtschaftspolitik

Betreuer/in: Darius Griebenow, M.Sc.

Bachelorarbeit

Literature

a. Margalit, Yotam. 2019. „Economic Insecurity and the Causes of Populism, Reconsidered.“ Journal of Economic Perspectives 33 (4): 152–70. DOI: 10.1257/jep.33.4.152

b. Guriev, Sergei, and Elias Papaioannou. 2022. „The Political Economy of Populism.“ Journal of Economic Literature 60 (3): 753–832. DOI: 10.1257/jel.20201595

If you are interested please contact Darius Griebenow via darius.griebenow@tu-darmstadt.de

Fachgebiet Finanzwissenschaft und Wirtschaftspolitik

Betreuer/in: Darius Griebenow, M.Sc.

Bachelorarbeit

Literature

a. Margalit, Yotam. 2019. „Economic Insecurity and the Causes of Populism, Reconsidered.“ Journal of Economic Perspectives 33 (4): 152–70. DOI: 10.1257/jep.33.4.152

b. Guriev, Sergei, and Elias Papaioannou. 2022. „The Political Economy of Populism.“ Journal of Economic Literature 60 (3): 753–832. DOI: 10.1257/jel.20201595

If you are interested please contact Darius Griebenow via darius.griebenow@tu-darmstadt.de

Fachgebiet Finanzwissenschaft und Wirtschaftspolitik

Betreuer/in: Darius Griebenow, M.Sc.

Bachelorarbeit

If you are interested please contact Zeliha Özer via zeliha.oezer@tu-…

Fachgebiet Finanzwissenschaft und Wirtschaftspolitik

Betreuer/in: Zeliha Özer, M.Sc.

Bachelorarbeit

Motivation

Moderne Transportsysteme sind aufgrund ihrer wachsenden Komplexität zunehmend anfällig für Störungen und Ausfälle. Bereits einzelne Unterbrechungen können zu einem teilweisen oder vollständigen Funktionsverlust und damit zu erheblichen Einschränkungen der Leistungsfähigkeit des gesamten Verkehrsnetzes führen. Um in solchen Situationen handlungsfähig zu bleiben, müssen intermodale Transportsysteme so gestaltet werden, dass sie auch bei Ausfällen einzelner Komponenten betriebsfähig bleiben. Die Analyse und Messung von Resilienz reicht dabei von der Untersuchung einzelner Knotenpunkte bis hin zur Betrachtung ganzer Transportketten und der Anpassung an klimabedingte Einflüsse. Ein Beispiel ist die vorausschauende Planung von Sonderzügen und deren optimalen Start- und Zielpunkten im Schienennetz, um bei Störungen kurzfristig reagieren zu können. Ziel einer resilienten Transportnetzplanung ist es, solche Herausforderungen systematisch zu bewältigen und die Funktionsfähigkeit des Gesamtsystems auch unter widrigen Bedingungen sicherzustellen.

Zielsetzung

Diese Bachelorarbeit verfolgt das Ziel, durch eine systematische Literaturanalyse Service Network Design Probleme (SNDP) zu identifizieren, die sich mit der Gestaltung intermodaler Transportnetzwerke unter Berücksichtigung von Resilienz befassen. Im Rahmen der Analyse werden die Merkmale der identifizierten SNDP-Modelle wie der Anwendungskontext, die berücksichtigten Parameter und Modellannahmen, detailliert untersucht. Die Ergebnisse dieser Analyse dienen als Grundlage zur Entwicklung eines SNDP Modells, das die Resilienz intermodaler Transportnetzwerke gezielt stärkt. Damit leistet die Arbeit einen Beitrag zum besseren Verständnis der Resilienz im intermodalen Verkehr und zur Konzeption geeigneter modellgestützter Lösungsansätze.

Referenzierte 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.
• Elbert, R., Rentschler, J., & Schwarz, J. (2023). Combined Hub Location and Service Network Design Problem: A Case Study for an Intermodal Rail Operator and Structural Analysis. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2677(1), 730–740. https://doi.org/10.1177/03611981221101391
• 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
• Aldrighetti, R., Calzavara, M., Martignago, M., Zennaro, I., Battini, D., & Ivanov, D. (2024). A method logical framework for the design of efficient resilience in supply networks. International Journal of Production Research, 62(1-2), 271–290. https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2285424
• Zhang, X., Mahadevan, S., Sankararaman, S., & Goebel, K. (2018). Resilience-based network design under uncertainty. Reliability Engineering & System Safety, 169, 364-379.

Rahmenbedingungen

Um die Abschlussarbeit zu bearbeiten, muss der Kurs „Operations Research“ erfolgreich abgeschlossen sein.

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

Fachgebiet Produktion und Supply Chain Management

Betreuer/innen: Dr. Subrata Panja, Prof. Dr. Christoph Glock

Ausschreibung als PDF

Masterarbeit

Fachgebiet Produktion und Supply Chain Management

Betreuer/innen: Dr. Ting Zheng, Prof. Dr. Christoph Glock

Ausschreibung als PDF

Masterarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Constantin Wildt, M.Sc.

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Constantin Wildt, 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

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Betreuer/in: Prof. Dr. Felix Weidinger

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

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

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

Ausschreibung als PDF

Masterarbeit (30 CP), Masterarbeit

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 (30 CP), Masterarbeit

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, 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: Dr. Mariska Fecho

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Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Ausschreibung als PDF

Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

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

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