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    <title language="deu">Erstellung eines Machine Learning Prototyps zur Überprüfung von Projekten auf Zeit- und Budgetüberschreitung</title>
    <abstract language="deu">In dieser Arbeit wird die Erstellung eines Machine Learning Prototyps in Python für das Risikomanagement in Projekten vorgestellt.</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:860-opus4-2232</identifier>
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    <licence>Keine Creative Commons Lizenz (es gilt das deutsche Urheberrecht)</licence>
    <author>Alois Stemp</author>
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      <value>Machine Learning</value>
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      <value>Projektmanagement</value>
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      <value>Maschinelles Lernen</value>
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      <value>Risikomanagement</value>
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    <thesisPublisher>Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut</thesisPublisher>
    <thesisGrantor>Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut</thesisGrantor>
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    <id>176</id>
    <completedYear>2019</completedYear>
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    <title language="deu">Flexible, wahrscheinlichkeitsbasierte Termin- und Ressourcenplanung im Projektmanagement</title>
    <abstract language="deu">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 häufige Planung ohne Berücksichtigung von Umweltentwicklungen. Genauso das Treffen von unwiderruflichen Entscheidungen und damit der Ausschluss von etwaigen Anpassungen. Bei Projekten treten häufig Zustände 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 Plänen für zukünftige Zeitpunkte, kann man hier entgegenwirken und eine Flexibilität herstellen. Dies soll beim Prototyp durch eine wahrscheinlichkeitsbasierte Darstellung geschehen, in der Risiken miteinbezogen werden.</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:860-opus4-1769</identifier>
    <licence>Keine Creative Commons Lizenz (es gilt das deutsche Urheberrecht)</licence>
    <author>Nabil Shad</author>
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      <type>uncontrolled</type>
      <value>Ressourcenplanung</value>
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    <collection role="institutes" number="">Fakultät Elektrotechnik und Wirtschaftsingenieurwesen</collection>
    <collection role="institutes" number="">Institut für Projektmanagement und Informationsmodellierung (IPIM)</collection>
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    <thesisPublisher>Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut</thesisPublisher>
    <thesisGrantor>Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut</thesisGrantor>
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