@article{HerrmannBrunnerLaubmeier, author = {Herrmann, Frank and Brunner, Stephan and Laubmeier, Franz}, title = {Optimierung des Arbeitsablaufes von Lieferantenanfragen unter Entwicklung eines Webportals und weiteren Neuerungen im ERP-System FactWork}, series = {Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik online}, volume = {13}, journal = {Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik online}, publisher = {AKWI}, doi = {10.26034/lu.akwi.2021.3304}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-30626}, pages = {19 -- 26}, abstract = {Effiziente Arbeitsabl{\"a}ufe sind f{\"u}r profitable Unternehmen von zentraler Natur. ERP-Systeme k{\"o}nnen betreffenden Firmen dahingehend helfen, besagte Arbeitsabl{\"a}ufe entsprechend abzubilden und nach M{\"o}glichkeit auch zu automatisieren. In dieser Arbeit sollen die notwendigen Schritte zur Bearbeitung einer Lieferantenanfrage prim{\"a}r durch eine Weboberfl{\"a}che zur automatisierten R{\"u}ckf{\"u}hrung eingehender Angebote, sowie weiteren Verbesserungen, optimiert werden, was eine Erh{\"o}hung der Produktivit{\"a}t, eine Verminderung des Zeitaufwandes, und damit auch eine Reduzierung der Personalkosten zur Folge hat.}, language = {de} } @article{HerrmannKirschnerKleinertetal., author = {Herrmann, Frank and Kirschner, Jan Michael and Kleinert, Thomas and Fritzsche, Harald}, title = {Big Data im Bereich der technischen Sauberkeit}, series = {Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik (AKWI)}, journal = {Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik (AKWI)}, number = {13}, publisher = {Hochschule}, address = {Luzern}, issn = {2296-4592}, doi = {10.26034/lu.akwi.2021.3296}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-30550}, pages = {34 -- 42}, abstract = {Dieses Projekt befasst sich mit Fragestellungen zur Anwendung von k{\"u}nstlicher Intelligenz im Bereich der Technischen Sauberkeit. Durch Literaturforschungen, die einen Ablauf nach Fettke 2006 haben, werden KI-Anwendungen gesucht, die bereits im Zusammenhang mit der Technischen Sauberkeit verwendet werden. Die Forschungen konnten zw{\"o}lf Literaturquellen ermitteln. Durch diese Literaturanalyse wurde festgestellt, dass 91 Prozent CV (Computer Vision) zur Partikelerkennung verwenden. Aus diesem Grund wurde anschließend ein CV Modell zur Partikelerkennung implementiert. Durch die Konfusionsmatrix konnte eine Treffergenauigkeit von 82 Prozent festgestellt werden. Daraus folgt, dass eine Partikelklassifikation m{\"o}glich ist. Abschließend wurde eine weitere Literaturforschung zu Text Mining Applikationen durchgef{\"u}hrt, da der Bereich der Qualit{\"a}tsanalyse im Monitoring laut Aufgabenstellung eingezogen werden sollte. In dieser konnte kein positives Ergebnis erzielt werden, da speziell nach fertigen Anwendungen gesucht wurde, die Analysetexte im Bereich der technischen Sauberkeit kategorisieren k{\"o}nnen.}, language = {de} } @article{MuellerRueckJobstetal., author = {M{\"u}ller, Max and R{\"u}ck, Thomas and Jobst, Simon and Pangerl, Jonas and Weigl, Stefan and Bierl, Rudolf and Matysik, Frank-Michael}, title = {An Algorithmic Approach to Compute the Effect of Non-Radiative Relaxation Processes in Photoacoustic Spectroscopy}, series = {Photoacoustics}, volume = {26}, journal = {Photoacoustics}, publisher = {Elsevier}, doi = {10.1016/j.pacs.2022.100371}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-39935}, abstract = {Successful transfer of photoacoustic gas sensors from laboratory to real-life applications requires knowledge about potential cross-sensitivities towards environmental and gas matrix changes. Multi-dimensional calibration in case of cross-sensitivities can become very complex or even unfeasible. To address this challenge, we present a novel algorithm to compute the collision based non-radiative efficiency and phase lag of energy relaxation on a molecular level (CoNRad) for photoacoustic signal calculation. This algorithmic approach allows to calculate the entire elaxation cascade of arbitrarily complex systems, yielding a theoretical photoacoustic signal. In this work the influence of varying bulk compositions, i.e. nitrogen (N2), oxygen (O2) and water (H2O) on the photoacoustic signal during methane (CH4) detection is demonstrated. The applicability of the algorithm to other photoacoustic setups is shown exemplary by applying it to the relaxational system investigated in [1]. Hayden et al. examined the effect of water on photoacoustic carbon monoxide (CO) detection.}, language = {en} }