Bachelorarbeit

Motivation

Die Bedeutung von Daten nimmt auch im Schienengüterverkehr stetig zu. Güterwagen werden zunehmend mit Sensoren ausgestattet, die eine Vielzahl von Informationen erfassen, darunter GPS-Positionen, Geschwindigkeit, Temperatur sowie Zustandsdaten der Wagen. Diese Daten eröffnen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, wie beispielsweise die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) und die Optimierung des Transportprozesses durch verbesserte Planungsansätze. Um den aktuellen Forschungsstand und künftige Entwicklungen in diesem Bereich umfassend zu beleuchten, ist ein systematischer Überblick erforderlich.

Ziele

Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, einen fundierten Überblick über die aktuell in Güterwagen erhobenen Daten und zukünftige Potenziale der Datenerfassung zu erarbeiten. Dabei soll ermittelt werden, welche Daten bereits heute vom Güterwagen erhoben werden und welche weiteren Datenquellen zukünftig zur Verfügung stehen. Weiterhin soll untersucht werden, inwieweit die gesammelten Daten zur Optimierung der Transportprozesse (u.a. Routenplanung), der Wartungsstrategien genutzt werden können und wo das Potenzial der Digitalisierung in Zukunft noch liegt. Zusätzlich soll auf mögliche Herausforderungen in der Datenerhebung und der Datennutzung eingegangen werden. Bei der Nutzung der Daten soll sowohl auf Anwendungsfälle aus der Industrie als auch auf mögliche Anwendungsfälle aus der Forschungsliteratur eingegangen werden.

Literatur

• Müller, S. (2021): Digitalisierung und der Schienengüterverkehr – Eine innovationsökonomische Perspektive auf den digitalen Güterwagen. In: ETR – Eisenbahntechnische Rundschau, 5, S. 29–33.
• Moya, I., Perez, A., Zabalegui, P., Miguel, G., Losada, M., Amengual, J., Adin, I., Mendizabal, J. (2023): Freight Wagon Digitalization for Condition Monitoring and Advanced Operation. In: Sensors 2023, 23, 7448.
• Enning, M., & Pfaff, R. (2016): Digitalisierung bringt mehr Güter auf die Schiene. In: ZEVrail, 140(12), S. 34–37.

Haben Sie Interesse an der Abschlussarbeit? Dann wenden Sie sich bitte unter Angabe Ihres aktuellen Leistungsspiegel an Raphael Hackober.

Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik

Betreuer/in: Raphael Hackober, M.Sc.

Bachelorarbeit

Motivation

Die intermodale Transportkette verbindet die individuellen Stärken mehrerer Verkehrsträger, um einen flexiblen, wirtschaftlichen und nachhaltigen Güterverkehr zu erzielen. Gleichzeitig entsteht durch die große Zahl beteiligter Akteure ein komplexes Netzwerk, das gesteuert werden muss. Diese Aufgabe wird aufgrund steigender Anforderungen an Termintreue, Kapazitätsauslastung und Ressourcennutzung für die beteiligten Akteure stetig anspruchsvoller, sowohl im Hinblick auf die gesamte Transportkette als auch individuell für jeden der beteiligten Akteure. Technologische Fortschritte wie Künstliche Intelligenz (KI) bieten hierbei neue Möglichkeiten für die Datenanalyse, um Entscheidungsprozesse zu optimieren, Engpässe frühzeitig zu erkennen und so die Abläufe im Bereich der einzelnen Akteure und in der gesamten Transportkette effizienter und resilienter zu gestalten.

Zielsetzung

Ziel dieser Thesis ist es, den aktuellen Forschungsstand zum Einsatz von KI in Terminals – einem wesentlichen Bestandteil der intermodalen Transportkette – durch eine systematische Literaturanalyse zu untersuchen. Zunächst sind hierzu bestehende Ansätze zum Einsatz von KI in Terminals zu identifizieren und anschließend zu beurteilen. Insbesondere sollen dabei mögliche Vorteile des KI-Einsatzes aufgezeigt werden, jedoch sind auch vorhandene Barrieren zu beleuchten, z.B. im Hinblick auf die Praxistauglichkeit. Es sollen zudem neue Einsatzmöglichkeiten für KI-Systeme in Terminals identifiziert und diskutiert werden. Die Abschlussarbeit soll dazu beitragen, ein besseres Verständnis für den Einsatz von KI in Terminals sowie in der intermodalen Transportkette zu erlangen. Zudem soll die Arbeit bisher unzureichend in der wissenschaftlichen Literatur diskutierte Einsatzmöglichkeiten und Forschungsfelder aufzeigen.

Literatur

• Antamis, T., Medentzidis, C.-R., Skoumperdis, M., Vafeiadis, T., Nizamis, A., Ioannidis, D., and Tzovaras, D. (2021) AI-supported Forecasting of Intermodal Freight Transportation Delivery Time. 62nd International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University (ITMS), DOI: 10.1109/ITMS52826.2021.9615330.
• Dong, C., Akram, A., Andersson, D., Arnäs, P.-O. and Stefansson, G. (2021) The impact of emerging and disruptive technologies on freight transportation in the digital era: current state and future trends, The International Journal of Logistics Management, Vol. 32 No. 2, pp. 386-412, DOI: 10.1108/IJLM-01-2020-0043.
• Durach, C.F., Kembro, J., and Wieland, A. (2017) A new paradigm for systematic literature reviews in supply chain management. Journal of Supply Chain Management 53, no. 4, 67-85.
• Kitchenham, B.A., and Charters S.M. (2007) Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering, Technical Report EBSE-2007-01, School of Computer Science and Mathematics, Keele University.
• Kovats, P., Skapinyecz, R., Tamas, P. (2024) Application possibilities of logistics simulation and ai in the case of intermodal terminals, Advanced Logistic Systems – Theory and Practice, Vol. 18 (4), pp 66-72, DOI: 10.32971/als.2024.038.
• Thakkar, M. (2024) The impact of artificial intelligence on the freight industry: A comprehensive analysis. International Journal of Computer Engineering and Technology, Volume 15 (5), pp. 56-63, DOI: 10.5281/zenodo.13709973.

Rahmenbedingungen

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

Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik

Betreuer/in: Thomas Härtel , M.Sc.

Bachelorarbeit

Motivation

Die intermodale Transportkette verbindet die individuellen Stärken mehrerer Verkehrsträger, um einen flexiblen, wirtschaftlichen und nachhaltigen Güterverkehr zu erzielen. Gleichzeitig entsteht durch die große Zahl beteiligter Akteure ein komplexes Netzwerk, das gesteuert werden muss. Diese Aufgabe wird aufgrund steigender Anforderungen an Termintreue, Kapazitätsauslastung und Ressourcennutzung für die beteiligten Akteure stetig anspruchsvoller, sowohl im Hinblick auf die gesamte Transportkette als auch individuell für jeden der beteiligten Verkehrsträger. Technologische Fortschritte wie Künstliche Intelligenz (KI) bieten hierbei neue Möglichkeiten für die Datenanalyse, um Entscheidungsprozesse zu optimieren, Engpässe frühzeitig zu erkennen und so die Abläufe im Bereich der einzelnen Verkehrsträger und in der gesamten Transportkette effizienter und resilienter zu gestalten.

Zielsetzung

Ziel dieser Thesis ist es, den aktuellen Forschungsstand zum Einsatz von KI im Schienengüterverkehr – einem wesentlichen Bestandteil der intermodalen Transportkette – durch eine systematische Literaturanalyse zu untersuchen. Zunächst sind hierzu bestehende Ansätze zum Einsatz von KI im Schienengütertransport zu identifizieren und anschließend zu beurteilen. Insbesondere sollen dabei mögliche Vorteile des KI-Einsatzes im breiteren Feld des Schienengütertransports aufgezeigt werden, die anschließend auch im Hinblick auf den spezifischen Fall der intermodalen Transportkette betrachtet werden sollen. Weiterhin sind neben den möglichen Vorteilen durch KI auch vorhandene Barrieren zu beleuchten, z.B. in Bezug auf die Praxistauglichkeit. Es sollen zudem neue Einsatzmöglichkeiten für KI-Systeme im Rahmen des Straßengüterverkehrs identifiziert und diskutiert werden. Die Abschlussarbeit soll dazu beitragen, ein besseres Verständnis für den Einsatz von KI im Schienengüterverkehr im Allgemeinen sowie für den Einsatz im intermodalen Transport im Speziellen zu erlangen. Zudem soll die Arbeit bisher unzureichend in der wissenschaftlichen Literatur diskutierte Einsatzmöglichkeiten und Forschungsfelder aufzeigen.

Literatur

• Dong, C., Akram, A., Andersson, D., Arnäs, P.-O. and Stefansson, G. (2021) The impact of emerging and disruptive technologies on freight transportation in the digital era: current state and future trends, The International Journal of Logistics Management, Vol. 32 No. 2, pp. 386-412, DOI: 10.1108/IJLM-01-2020-0043.
• Durach, C.F., Kembro, J., and Wieland, A. (2017) A new paradigm for systematic literature reviews in supply chain management. Journal of Supply Chain Management 53, no. 4, 67-85.
• Ficzere, P. (2023) The role of artificial intelligence in the development of rail transport. Cognitive Sustainability, 2(4). DOI: 10.55343/cogsust.81
• Kitchenham, B.A., and Charters S.M. (2007) Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering, Technical Report EBSE-2007-01, School of Computer Science and Mathematics, Keele University.
• Thakkar, M. (2024) The impact of artificial intelligence on the freight industry: A comprehensive analysis. International Journal of Computer Engineering and Technology, Volume 15 (5), pp. 56-63, DOI: 10.5281/zenodo.13709973.

Rahmenbedingungen

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

Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik

Betreuer/in: Thomas Härtel , M.Sc.

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Masterarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Bachelorarbeit

Fachgebiet Management Science / Operations Research

Bachelorarbeit

Fachgebiet Unternehmensfinanzierung

Betreuer/in: Prof. Dr. Dirk Schiereck

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, 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

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

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

Ausschreibung als PDF

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

Ausschreibung als PDF

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Ausschreibung als PDF

Bachelorarbeit, Masterarbeit

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Ausschreibung als PDF

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

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

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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