@misc{Stemp2020, type = {Master Thesis}, author = {Stemp, Alois}, title = {Erstellung eines Machine Learning Prototyps zur {\"U}berpr{\"u}fung von Projekten auf Zeit- und Budget{\"u}berschreitung}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-2232}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {72}, year = {2020}, abstract = {In dieser Arbeit wird die Erstellung eines Machine Learning Prototyps in Python f{\"u}r das Risikomanagement in Projekten vorgestellt.}, subject = {Projektmanagement}, language = {de} } @masterthesis{Shad2019, type = {Bachelor Thesis}, author = {Shad, Nabil}, title = {Flexible, wahrscheinlichkeitsbasierte Termin- und Ressourcenplanung im Projektmanagement}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-1769}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {59}, year = {2019}, abstract = {Ziel der Arbeit ist es, einen Prototyp zu entwickeln, bei dem die Nachteile einer starren Termin- und Ressourcenplanung ausgeglichen werden. Als Nachteil einer starren Vorgehensweise gilt unter anderem die h{\"a}ufige Planung ohne Ber{\"u}cksichtigung von Umweltentwicklungen. Genauso das Treffen von unwiderruflichen Entscheidungen und damit der Ausschluss von etwaigen Anpassungen. Bei Projekten treten h{\"a}ufig Zust{\"a}nde ein, mit denen vorher nicht gerechnet werden kann. Deshalb muss man sich oft, um Schaden abzuwenden, an Entwicklungen anpassen und beweglich bleiben. Mithilfe von entsprechenden Pl{\"a}nen f{\"u}r zuk{\"u}nftige Zeitpunkte, kann man hier entgegenwirken und eine Flexibilit{\"a}t herstellen. Dies soll beim Prototyp durch eine wahrscheinlichkeitsbasierte Darstellung geschehen, in der Risiken miteinbezogen werden.}, subject = {Projektmanagement}, language = {de} }