Layers - Scaling up Technologies for Informal Learning in SME Clusters

Inhalt

In diesem Projekt wird untersucht, welche Rolle soziale Informations- und Kommunikationsmedien beim informellen Lernen spielen. Bisher werden diese Technologien nur selten systematisch zur Aus- und Weiterbildung in Unternehmen eingesetzt. Ziel von LAYERS ist daher die Entwicklung von vorwiegend mobilen Lösungen, die einen schnellen und zielgerichteten Zugang zur Erfahrung anderer Personen ermöglichen und das gemeinsame Nutzen, Teilen und gemeinsame Weiterentwickeln von Materialien (wie z. B. Bilder, Videos oder Dokumente) erleichtern. Dabei soll dies nicht nur in einem kleinen Kollegenkreis funktionieren, sondern auch auf größere Netzwerke ausgedehnt werden. Als Pilotanwender dienen Cluster von kleinen und mittelständischen Unternehmen in zwei Branchen, in denen technologieunterstütztes Lernen in seiner bisherigen Form eher wenig Anklang gefunden hat: das Gesundheitswesen und die Bauwirtschaft.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Andreas P. Schmidt, Hochschule Karlsruhe und weitere Partner der EU

Förderung

7. EU-Forschungsrahmenprogramm

Links

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Persönliche Homepage

Pressemitteilung vom 11.12.2012

Integrated Marketplace and Logistic Simulation

Inhalt

Gemeinsame Gestaltung von Lehreinheiten durch die Kopplung eines web-basierten Simulationsverfahrens mit einem web-basierten ERP-System.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Robert Graf, Hochschule Karlsruhe
• Universität Innsbruck, Fakultät Betriebswirtschaftslehre

Förderung

durch das ERASMUS-Programm

Verbesserung der Qualität serviceorientierter Anwendungen durch optimierte Selektion von Services auf Basis real gemessener nicht-funktionaler Eigenschaften

Inhalt

Im Bereich Service-Oriented Computing (SOC) wurde Ende 2009 eine Forschungskooperation mit der School of Computer Science, Physics and Mathematics der Linné-Universität in Växjö, Schweden geschlossen. Ziel der angewandten Forschung ist die optimierte Auswahl und Kontrolle von Services zur Definition serviceorientierter Anwendungen. Die Forschungsaktivitäten befinden sich derzeit in einer frühen Phase: erste Ergebnisse sind auf wissenschaftlichen Konferenzen eingereicht, die Konzepte werden implementiert und anhand realer Anwendungsszenarien überprüft. An die Kooperation mit der Linné-Universität ist ein Promotionsvorhaben gekoppelt, das von Prof. Dr. Andreas Heberle fachlich betreut wird. Aktuell ist geplant, das Forschungsthema zusammen mit Partnern aus der Finanz- und IT-Wirtschaft breiter zu bearbeiten.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Andreas Heberle, Hochschule Karlsruhe
• Linné-Universität in Växjö, Schweden

Column Stores

Inhalt

Klassischerweise werden in einem Datenbanksystem alle Werte eines Datensatzes physikalisch zusammenhängend abgelegt und die einzelnen Datensätze einer Tabelle werden hintereinander abgespeichert. Diese Speicherform wird als Row-Store bezeichnet. Im Gegensatz dazu werden bei einem Column-Store die jeweiligen Werte der Spalten einer Tabelle separat. Dabei werden die jeweiligen Spaltenwerte der einzelnen Datensätze hintereinander abgelegt gespeichert. Der Zusammenhang der einzelnen Spaltenwerte zu einem Datensatz wird bei Column-Stores über Tupelidentifier (TID) hergestellt, die entweder explizit mit den Spaltenwerten abgespeichert werden, im allgemeinen aber virtuell durch die Position des Wertes innerhalb der Spalte vorgegeben sind. Der Hauptvorteil von Column-Stores liegt darin, dass bei einer Anfrage nur die Daten der für die Anfrage relevanten Spalten geladen werden müssen und nicht die kompletten Datensätze wie bei einem Row-Store. Nachteilig wirkt sich die Column-Store Architektur jedoch bei häufigen Änderungen am Datenbestand aus, da die Werte eines Datensatzes an verschiedenen Positionen im Speicher abgelegt werden und somit im Vergleich zu Row-Stores mehrere Schreiboperationen pro Datensatz durchgeführt werden müssen. Dadurch wird diese Speicherform speziell für Anwendungen mit sehr hohem Datenvolumen und nur sporadischen Änderungen (bevorzugt als Bulk-Upload) interessant, wie es beispielsweise im Bereich Datawarehouse, Business Intelligence Systemen und Textretrieval Systeme der Fall ist.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Andreas Schmidt, Hochschule Karlsruhe
• KIT
• ETH Zürich

Model Driven Software Development

Inhalt

Ein Generator erhält als Input zum einen das Modell der zu generierenden Anwendung. Dies kann entweder in Form einer komplexen auf UML basierten Modellbeschreibung (z.B. XMI-Format) vorliegen, in einfachen Fällen ist jedoch auch Quellcode oder eine Kombination aus Quellcode und einfacher Modellbeschreibung möglich. Der zweite wichtige Input sind die Transformationsregeln, welche beschreiben wie der zu generierende Quellcode aussehen soll. Die Modellbeschreibung wird somit durch die Transformationsregeln in Quellcode umgewandelt. Im Rahmen der Forschungsarbeiten sollen verschiedene Generatoransätze auf ihre Eignung bezüglich konkreter Aufgabenstellungen untersucht und anschließend bei der Umsetzung der konkreten softwaretechnischen Problemstellungen eingesetzt werden. Ein weiterer Schwerpunkt ist die didaktische Vermittlung von Wissen im Bereich Modellgetriebener Softwareentwicklung.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Andreas Schmidt, Hochschule Karlsruhe
• KIT

Prozesswissensmanagement in der Mikrosystemtechnik

Inhalt

In den letzten Jahren waren Unternehmen jeglicher Größe, von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) bis zu großen Konzernen, einem immer stärker werdenden Wettbewerb ausgesetzt, der das Erkennen von Potentialen zur Rationalisierung und damit die Kostenreduktion zur permanenten Notwendigkeit gemacht hat. Dies ging einher mit sich kontinuierlich verkürzenden Produktlebenszyklen, woraus der Anreiz entstanden ist, die Verwendung von Ressourcen während des Produktentstehungsprozesses zu optimieren. Von diesen Rahmenbedingungen ist ebenfalls die Mikrosystemtechnik (MST) betroffen, die durch komplexe, mehrstufige und nur gering standardisierte Fertigungsverfahren sowie hoher Interdisziplinarität bezüglich verschiedenster Wissensgebiete gekennzeichnet ist. Typische KMU der Mikrosystemtechnik beherrschen im Gegensatz zu größeren Unternehmen nur wenige Technologien selbstständig und sind dadurch spezialisierte Lösungsanbieter. Aufgrund dieser Spezialisierung befinden sie sich sehr weit unten in der Wertschöpfungskette, was den allgemeinen Kostendruck verstärkt, da sie Kundenanfragen für komplexere MST-Systeme gar nicht erst bedienen können. Um diesen Umstand zu überwinden, kooperieren mehrere KMU als Technologiepartnern miteinander und organisieren ihre Kernkompetenzen in kurzfristige virtuelle Unternehmen oder langfristig ausgerichtete Kooperationsnetzwerke. Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Verbundprojektes MikroWebFab wurde am Institut für Angewandte Informatik (IAI) des Forschungszentrums Karlsruhe GmbH zur Unterstützung solcher Organisationsformen in der MST die Prozesswissensdatenbank ProWiDa entwickelt. Dabei war es die Zielsetzung der ProWiDa einem zentralen Koordinator einen Zugang zu den fertigungstechnischen Kompetenzen der beteiligten Technologiepartner bereitzustellen, sodass dieser, aufbauend auf diesen Informationen, eine erste grobe technische sowie evtl. eine wirtschaftliche Machbarkeitsabschätzung durchführen konnte. Die im Rahmen dieses Forschungsschwerpunktes durchgeführten Arbeiten umfassen vor allem die (Weiter) Entwicklung der Prozesswissenskomponente ProWiDa (inzwischen MinaBASE).

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Andreas Schmidt, Hochschule Karlsruhe
• KIT
• Cardiff University
• Universität Siegen
• TEKNIKER Centro Tecnológico

Handschrift zur Steuerung integrierter heterogener digitaler Medien (HadiMe)

Inhalt

Ziel des Forschungsvorhabens war es, heterogene digitale Medien zu integrieren und als Basis zu deren Steuerung die Handschrift zu verwenden. Durch eine durchgängige und integrierte Informationsverarbeitung soll zum einen Informationsverlust vermieden, die Datenpflege minimiert sowie der erhebliche Zeitaufwand reduziert werden und zum anderen Kostenvorteile entstehen.

Der Lösungsansatz besteht darin, dass handschriftliche Notizen, die mobil und auch in rauen Umgebungen erfasst werden können, mit weiteren heterogenen Medien wie Photographien, Audioaufzeichnungen oder Videos zeitstempelbasiert in einen kohärenten Medienstrom transformiert werden. Das Neue dabei ist neben dem handschriftlichen Ansatz, dass die Integration nicht am Rechner direkt und sofort geschieht, sondern auch asynchron zu einem späteren Zeitpunkt erfolgen kann. Dies reduziert die Anforderungen an die Vernetzung und Geräteausstattung der Mitarbeiter im Außendienst erheblich und verspricht dennoch eine hochqualitative Aufbereitung der medialen Inhalte.

Beteiligte/Kooperationspartner

• ACTIMAGE GmbH & Co. KG, Hafenstraße 3, 77694 Kehl

Data Mining in der IT-Sicherheit

Inhalt

DataMining ist ein Prozess zum Auffinden von unbekannten und nicht-trivialen Strukturen, Zusammenhängen und Trends in Datenbeständen. Es hat in letzter Zeit in der IT-Sicherheit an Bedeutung gewonnen, da es in unbekannten Situationen selbständig Gefahrenpotential erkennen kann und somit eine sinnvolle Ergänzung zu herkömmlichen regelbasierten Verfahren zur Einbruchserkennung und zum Security Information Management darstellt.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Sven Martin, Hochschule Karlsruhe
• VICCON GmbH, Ettlingen

Konzeption eines Vorgehensmodells zur Analyse von kohortenspezifischen Kunden Lebenszyklusdaten

Inhalt

In der Praxis zeigt sich, dass aus den komplexen Kundendaten eines CRM-Systems meist keine automatisierte Ableitung von Geschäftsregeln erfolgen kann. Vielmehr ist erforderlich, dass bei den betrieblichen Entscheidungsträgern ein Verständnis für Kunden und deren Bedürfnisse im zeitlichen Verlauf entwickelt werden kann. [ Oberweis. A et al., Schulze, J. et al.] Um die zeitliche Dimension im Rahmen des CLM zu berücksichtigen, müssen deshalb klassische CRM-Systeme mit einem Analysekonzept (Daten, Methoden und Vorgehensmodelle) ausgestattet werden, um den Aufbau und die Integration des Kohortendesigns im betrieblichen Entscheidungsprozess zu ermöglichen. Hierzu wurden 130000 anonymisierte Kundendatensätze herangezogen, um das geeignete Kohortendesign zu ermitteln und davon abgeleitete Segmentzeitreihen zu analysieren.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Karl Dübon, Hochschule Karlsruhe
• Partner VR-Bank Rhein Neckar EG

Parameter Estimation for Risk adjusted Performance Measurement in Retail Business

Inhalt

The risk-adjusted performance measurement and the allocation of economic capital (EC) as a major topic of the risk management process are widely discussed in theory and moved into practice. With the three pillar framework of the Basel II Capital Accord [3], [4] it has attained new focus and urgency in financial institutions. Capital is allocated to the group and to business segments of financial institutions. Risk-adjusted performance measurements (RAPM) determine the profitability by comparing earnings of a group-level, a business line or a single transaction to the economic capital. The calculation of EC for credit risk need a segment specific estimation of the probability of default (PD) and the loss given default (LGD). For estimation of PD and LGD as well as for including and improving the expert knowledge, decision tree learning algorithms are highly effective. Using 1.5 million customer contract data machine learning algorithms are used for parameter estimation as well as for portfolio segmentation.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Karl Dübon, Hochschule Karlsruhe
• Partner Mercedes-Benz Financial Services Americas

Evaluation von Core Banking Systemen in Deutschland

Inhalt

In einer Marktstudie wurden insgesamt 11 Core Banking Systeme auf dem deutschen Markt untersucht. Dabei wurde eine Herstellerbefragung mit einer Nutzerbefragung kombiniert. Es wurden technische, funktionale und nicht-funktionale Eigenschaften der Systeme bewertet.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Franz Nees, Prof. Dr. Andrea Wirth, Hochschule Karlsruhe
• FOCOS, Steinbeis-Transfer-Zentrum

Evaluation von Portfolio Management Systemen für das Retail Banking

Inhalt

In einer Marktstudie wurden insgesamt 11 Portfolio Management Systeme mit dem Fokus eines Einsatzes im Retail Banking untersucht. Dabei wurden in einer Herstellerbefragung technische, funktionale und nicht-funktionale Eigenschaften der Systeme bewertet.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Franz Nees, Prof. Dr. Andrea Wirth, Hochschule Karlsruhe
• FOCOS, Steinbeis-Transfer-Zentrum

IT-Lösungen für die Abwicklung von Riester-Verträgen

Inhalt

In einer Marktstudie wurde untersucht, welche IT-Anbieter hier Standardprodukte im Programm haben, welche Produkte von den Finanzdienstleistern in Deutschland eingesetzt werden und in welchem Umfang Business Process Outsourcing und Software as a Service-Angebote am Markt vertreten sind.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Franz Nees, Prof. Dr. Michael Reichhardt, Hochschule Karlsruhe
• FOCOS, Steinbeis-Transfer-Zentrum

Click Fraud Detection - Risikoanalyse anhand von Klick-Verlaufsdaten eines Web-Händlers

Inhalt

Fast auf jeder Internetseite sind sie zu sehen, verlinkte Werbebanner oder Werbetexte, für welche der Werbende eine Pro-Klick-Prämie zahlen muss. Besonders beliebt sind Anzeigen bei Suchmaschinen. Um Klick-Betrugsfälle künftig besser identifizieren zu können, wurden von Studierenden des Masterstudiengangs Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Karlsruhe mittels eines geeigneten Data-Mining Verfahrens Log-Dateien der Firmenwebseite analysiert. Die Untersuchung hat gezeigt, dass Klick-Betrugsfälle anhand von Log-Dateien der Webserver mittels des Naiven Bayes-Klassifikators gut identifiziert werden können. Voraussetzung dafür ist, dass genügend Vergangenheitsdaten zur Erstellung des Klassifikators vorliegen. Ebenso erforderlich ist ein nicht unerheblicher Aufwand, um die Quelldaten entsprechend zu analysieren und aufzubereiten. Der Vorteil des hier verwendeten Klassifikationsverfahrens ist, dass es mit gängigen Data-Mining-Softwarepaketen zur Verfügung gestellt wird.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Karl Dübon, Hochschule Karlsruhe
• Firma Gustav Adolf Dietz

Financial Forensic: Einsatz von Markov Modellen und Bayes Netzwerken zur Analyse von Geschäftsprozessen

Inhalt

Gegenstand des Projektes war die Identifikation von Geschäftsprozessmustern zur Aufdeckung von Betrugsfällen in Unternehmen. Mit Verwendung von Markov-Ketten und Bayes Netzwerken werden unternehmenstypische Geschäftsprozesse bzw. betriebliche Abläufe auf Basis von ERP-Prozessdaten empirisch beschrieben. Davon abweichende betriebliche Abläufe können als Hinweise für mögliche Betrugsfälle herangezogen werden.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Karl Dübon, Hochschule Karlsruhe
• PriceWaterhouseCoopers (PWC)

Financial Forensic: Empirische Analyse von Prozessrisiken mit Bayes Netzwerken

Inhalt

Im Rahmen der Analyse wurden die Daten von ausgewählten finanzwirtschaftlichen Geschäftsprozessen aus den Echtsystemen extrahiert und mittels Bayes Netzwerken beschrieben. Aufgrund der Ergebnisse konnten unternehmenstypische Prozesse identifiziert und deren Nutzung über mehrere Perioden verglichen werden. Abweichungen oder auffällige Prozessvarianten konnten als Hinweise für mögliche interne Fraud-Fälle verwendet werden.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Karl Dübon, Hochschule Karlsruhe
• DaimlerChrysler Stuttgart

ELFE: E-Learning for Female Entrepreneurs

Inhalt

ELFE - E-Learning for Female Entrepreneurs ist ein transnationales Gemeinschaftsprojekt von Partnern in Belgien, Deutschland, Frankreich, Großbritannien und Irland zur Förderung von Unternehmensgründungen durch Frauen in Europa. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Online-Kurses für Existenzgründerinnen in fünf länderspezifischen Versionen. Gekoppelt mit regelmäßig angebotenen Workshopreihen bekommen Existenzgründerinnen hier das notwendige Wissen zur erfolgreichen Unternehmensgründung und -führung an die Hand. Die Kurse sind im Internet frei zugänglich und kostenlos. Das Projekt wird gefördert durch INTERREG IIIB NWE der Europäischen Union. Unternehmerinnen sind genauso erfolgreich wie ihre männlichen Kollegen, aber sie gründen und führen ihr Unternehmen anders: kleiner, risikoärmer, beständiger. Deshalb wird mit dem ELFE Online-Kurs ein Lernprogramm geschaffen, das sich gezielt an die Fragen und Bedürfnisse von Frauen richtet.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Cosima Schmauch, Hochschule Karlsruhe
• Université de Liège, HEC Management School
• EGID Research Centre Studies on Gender and Diversity in Management
• UCM Hainaut
• Boutique de Gestion de Franche-Comté
• Manchester Metropolitan University, Business School
• National Federation of Agencies
• Centre for Entrepreneurship Research, Dundalk Institute of Technology
• Longford Equal, Development Partnership

Förderung

durch INTERREG IIIB

Garantieprognose mit Boosting Tree Algorithmen

Inhalt

Zur Prognose von Garantiefällen und den damit verbundenen Rückstellungen sowie zur Festlegung der resultierenden Maßnahmen des Qualitätsmanagements wurden mit maschinellen Lernalgorithmen Zusammenhänge zwischen Produktions-, Lieferanten- und Nutzungsdaten und den Garantiedaten des Vertriebs identifiziert. Auf Grund des hohen Datenvolumens stoßen herkömmliche multivariate, statistische Analyseverfahren schnell an ihre Grenzen. Die Boosting-Strategie wurde erstmals in L.G.Valiant's 'A theory of the learnable' (1984) erwähnt. Die Idee besteht darin verschiedene schwache PAC-Lerner (Probably Approximatly Correct ) zu einem starken zu 'boosten'. Ein Teilaspekt bilden hierbei zeitliche Veränderungen sog. dynamische Aspekte, die Rahmen von maschinellen Lernprozessen adaptiert werden müssen.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Karl Dübon, Hochschule Karlsruhe
• Mercedes Benz Nutzfahrzeuge

Lebenszyklusdaten

Inhalt

Im Rahmen des am Forschungszentrum Karlsruhe koordinierten Projektes Netzwerk Lebenszyklusdaten, werden Werkzeuge aus dem Bereich der Ökobilanzierung entwickelt. Dazu zählen etwa Datenbanken zur Ablage von Ökobilanzdaten, die Entwicklung eines EU weiten Austauschformats für solche Daten sowie der passenden Editoren dazu als auch Werkzeuge zur Berechnung der Ökobilanz von komplexen Prozessketten.

Beteiligte/Kooperationspartner

• Prof. Dr. Andreas Schmidt, Hochschule Karlsruhe
• KIT
• ecoinvent