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Q1: How should a company handle the creation or discovery of an opportunity in the most effective way? Q2: How should an opportunity be screened when there is not enough market data available? Hypothesis: An effectuation decision making strategy has increased value for a newly created highly innovative opportunity at the beginning of the product life cycle management process.
Transformationale Führung gilt als eines der einflussreichsten Führungskonzepte der Organisations- und Managementforschung und wird mit Motivation, Innovation, Mitarbeiterzufriedenheit und organisationalem Erfolg in Verbindung gebracht. Gleichzeitig gewinnt die Frage an Bedeutung, inwieweit charismatische Führungspersönlichkeiten tatsächlich authentisch transformational handeln oder lediglich eine charismatische Fassade zur Verfolgung eigener Interessen aufbauen. Dieser theoriegeleitete Literaturbeitrag untersucht die Zusammenhänge zwischen transformationaler Führung, Charisma und den Persönlichkeitsmerkmalen der Dunklen Triade – Narzissmus, Machiavellismus und subklinische Psychopathie. Auf Basis der klassischen Führungsforschung sowie aktueller Erkenntnisse der Persönlichkeits- und Organisationspsychologie wird analysiert, inwiefern Merkmale der Dunklen Triade charismatische Zuschreibungen begünstigen und gleichzeitig das Risiko pseudotransformationaler Führung erhöhen.
Emotionale Kompetenz ist insbesondere in belastenden Arbeits-, Konflikt- und Führungssituationen an Bedeutung. Der vorliegende Beitrag untersucht, wie Personen ihre emotionalen Kompetenzen selbst einschätzen und welche Unterschiede sich zwischen wahrnehmungs-, verstehensorientierten und regulierenden Facetten zeigen.
The present document was created as part of the European funding programme AI4Green and details the development of a numerical kinematic model for a DELTA-robot. The resulting model is subsequently employed to train a reinforcement-learning (RL) algorithm. By evaluating power consumption, the RL agent can be guided to exploit the workspace in a more energy-efficient manner.
This work aims to increase the energy efficiency of a delta kinematic robot using reinforcement learning (RL) by examining and optimizing the robot's movement sequences between variable positions. An RL environment was developed to train a model that is able to automatically generate an energy efficient trajectory between two random points in a 3D-workspace, while avoiding a static cubic obstacle with random position and size. Using a digital twin, the robot's limits and energy consumption were simulated during training. By balancing the reward function between the task of reaching the goal and minimizing energy consumption, a final AI model was created that generates trajectories using around 28% less energy than manually created ones.
Many production lines require active control mechanisms, such as adaptive routing, worker reallocation, and rescheduling, to maintain optimal performance. However, designing these control systems is challenging for various reasons, and while reinforcement learning (RL) has shown promise in addressing these challenges, a standardized and general framework is still lacking. In this work, we introduce LineFlow, an extensible, open-source Python framework for simulating production lines of arbitrary complexity and training RL agents to control them. To demonstrate the capabilities and to validate the underlying theoretical assumptions of LineFlow, we formulate core subproblems of active line control in ways that facilitate mathematical analysis. For each problem, we provide optimal solutions for comparison. We benchmark state-of-the-art RL algorithms and show that the learned policies approach optimal performance in well-understood scenarios. However, for more complex, industrial-scale production lines, RL still faces significant challenges, highlighting the need for further research in areas such as reward shaping, curriculum learning, and hierarchical control.
Die breite Verfügbarkeit generativer Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) hat die Diskussion um die Zukunft von Lehren und Lernen mit digitalen Werkzeugen neu entfacht. Während frühere Digitalisierungswellen vor allem Infrastruktur und Mediennutzung betrafen, greifen generative KI-Systeme unmittelbar in kognitive Prozesse ein: Sie formulieren Texte, strukturieren Argumentationen, liefern Feedback und simulieren Dialoge. Damit verändern sie nicht nur Werkzeuge für das Lehren und Lernen, sondern möglicherweise die Praktiken akademischer Bildung (vgl. Kasneci et al., 2023).
Gleichzeitig zeigt ein Blick auf frühere Transformationsdiskurse, dass nachhaltige Veränderungen im Hochschulsystem weniger durch Technologien selbst als durch ihre didaktisch sinnvolle Einbettung entstehen. Stellt die Einführung von KI in die Bildungslandschaft nun einen richtungsweisenden Schritt dar und wird sich die Bildungswelt wandeln? Eine vorschnelle Beurteilung wäre verfrüht. Es lohnt sich, einen reflektierten Blick auf die Entwicklungen im Bereich der Digitalisierung und Bildung zu werfen und bereits lange diskutierte Perspektiven vor allem in den Bereichen Medien in der Bildung und E-Learning wahrzunehmen.
Unter einer historischen Perspektive auf Medien, E-Learning und Digitalisierung ist auffällig, dass die Vorstellung einer ständigen Entwicklung mit Aufkommen der Maschine und nahezu allen technischen Medien verbunden ist (Dittler & Kreidl, 2020). Betrachtet man den Diskurs in jüngster Zeit rund um Hochschule und Technologien, fällt auf, dass sich das Thema des Wandels durch alle Betrachtungen zieht. Dieser betrifft längst nicht nur Mensch und Technik, sondern ebenso organisationale Strukturen, Gestaltungsmöglichkeiten, soziales Handeln bis hin zu Managementaufgaben (Hofhues & Schiefner-Rohs, 2020).
