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This study presents an approach to collect and classify usage data of public charging infrastructure in order to predict usage based on socio-demographic data within a city. The approach comprises data acquisition and a two-step machine learning approach, classifying and predicting usage behavior. Data is acquired by gathering information on charging points from publicly available sources. The first machine learning step identifies four relevant usage patterns from the gathered data using an agglomerative clustering approach. The second step utilizes a Random Forest Classification to predict usage patterns from socio-demographic factors in a spatial context. This approach allows to predict usage behavior at locations for potential new charging points. Applying the presented approach to Munich, a large city in Germany, results confirm the adaptability in complex urban environments. Visualizing the spatial distribution of the predicted usage patterns shows the prevalence of different patterns throughout the city. The presented approach helps municipalities and charging infrastructure operators to identify areas with certain usage patterns and, hence different technical requirements, to optimize the charging infrastructure in order to help meeting the increasing demand of electric mobility.
Virtual team meetings are increasingly supported with advanced technology. This study investigates the extent to which Al-enabled speech technology can be useful for global virtual teams (GVT). A survey was conducted in GVTs in 2020 and 2021, when people's lives were primarily dominated by the pandemic. A transcription software was used to support the collaboration. A total of 530 survey responses were analyzed using a structured approach- qualitative content analysis. The data was structured using the SWOT framework that aimed at comprehensively answering the research question "To what extent is the use of Al-supported speech technology in GVTs useful?". Al-generated transcripts are helping to overcome language and time zone barriers in GVT. Yet, they also cause misunderstandings and impact openness of communication. Further results and implications for GVT are discussed.
Gebäuden haben einen Anteil von 40% am deutschen Gesamtenergiebedarf und sind damit eine entscheidende Stellschraube beim Erreichen der Klimaziele. Der Energiebedarf von Gebäuden wird von der Gebäudehülle und der Gebäudetechnik bestimmt. Ein Großteil der Gebäudetechnik wird nicht in optimaler Weise betrieben. So können durch die Analyse des Gebäudes im Rahmen eines technischen Monitorings und anschließender Optimierung, Energieeinsparungen im Bereich von 5% bis 30% erzielt werden. Mit der Optimierung der Gebäudetechnik kann der Energiebedarf von Gebäuden ohne zusätzlichen Ressourcenaufwand reduziert werden. Jedoch ist die Implementierung eines technischen Monitorings in Gebäuden aufwändig und wird daher, trotz des möglichen Einsparpotentials, in nur wenigen Gebäuden umgesetzt.
Um die Verbreitung von technischem Monitoring, und damit die Analysemöglichkeiten von Gebäuden, voranzutreiben, wurde im Projekt EnOB: InSitu Nachweisverfahren erforscht, wie mit geringem Aufwand Rückschlüsse auf den Zustand von Gebäude getroffen werden können. Hierfür wurde untersucht welche Parameter gemessen werden müssen um aus einem einfachen Basismonitoring, das üblicherweise in situ stattfindet, Aussagen zur Gebäudequalität, Anlagenqualität und Nutzerverhalten treffen zu können. Der Schwerpunkt der Untersuchungen im Projekt wurde zum einen auf Untersuchungen zur Detektierung der Anwesenheit von Personen in Räumen gelegt, als auch auf die automatische Fehlererkennung von Anlagenfehlern. Dabei war ein maßgeblicher Arbeitsaufwand die Entwicklung geeigneter Versuchsreihen und die Aufbereitung der Daten. Für die Umsetzung wurden Messungen in einer Forschungswohnung, als auch im Labor für intelligente Gebäudetechnik, kurz LiGT, erzeugt. Im Rahmen des Projekts wurde das LiGT umgebaut und mit entsprechender Mess- und Gebäudetechnik ausgestattet. Für die Analysen der Daten wurden Methoden des Maschinellen Lernens und der Statistik, wie zum Beispiel Random Forest und LASSO, eingesetzt. Für die Erkennung der Anwesenheit sind drei Messreihen durchgeführt worden. Darunter ein Versuch mit zwei realen Personen, ein Versuch mit fünf künstlichen Nutzern und ein weiterer Versuch mit der Kombination von Simulations- und Messdaten. Um das Ziel der kostengünstigen Analyse zu erreichen, sollten ohnehin in Gebäuden verfügbare Raumklimasensoren verwendet werden. Die Analyse erfolgte daher auf Raumebene. Unter der Verwendung von CO2-, Temperatur-, Feuchtesensoren in den Innenräumen und Solarstrahlungs- und Temperatursensoren im Außenbereich konnte die Personenanzahl im Raum mit hoher Genauigkeit bestimmt werden. Für die Anwesenheit von bis zu fünf Personen wurde eine Trefferquote von 86,5% und für den Versuch mittels Simulationen eine Sensitivität von mindestens 83% und eine Spezifität von mindestens 97% erzielt.
Für die automatische Fehlererkennung wurden zwei unterschiedliche Ansätze untersucht. Beim ersten Ansatz, welcher auch im Rahmen des Annex 71 vorgeschlagen wurde, wurde ein statistisches Modell mit Messdaten aus einem fehlerfreien Zeitraum trainiert. Mithilfe diesem Modells werden Abweichungen vom fehlerfreien Zustand identifiziert. Dazu wurden Simulationen der Zwillingshäuser am Fraunhofer Institut für Bauphysik in Holzkirchen verwendet anhand welcher die entwickelte Methoden getestet wurde. Mit dem Ansatz konnte fehlerbehaftete Zeiträume identifiziert werden, jedoch nicht die Art des Fehlers. Im zweiten Ansatz wurden die Fehler selbst simuliert und als Trainingsdaten für die statistischen Modelle verwendet. Zur Validierung des Verfahrens wurden Daten eines realen Gebäudes analysiert. Zur Generierung der Messdaten wurden im LiGT Messungen durchgeführt. Hierbei wurden zu unterschiedlichen Zeitpunkten drei unterschiedliche Fehler künstlich herbeigeführt. Die Qualität der Fehlererkennung ist dabei maßgeblich von der Qualität der Simulation und der Art des Fehlers abhängig. Im Projekt wurden sowohl Methoden zur Anwesenheitserkennung, als auch zur automatisierten Fehlererkennung von Anlagen entwickelt. Diese Erkenntnisse können in einem Basismonitoring zur Untersuchung von Gebäudequalität, Anlagenqualität und Nutzerverhalten verwendet werden. Automatisierte Methoden haben in Zukunft einen wesentlichen Einfluss auf den Erfolg und die Anwendbarkeit von technischem Monitoring.
Corrosion of steel reinforcements in concrete constructions is a big topic for the building industry. Polymeric materials are a possible alternative due to their ability to withstand corrosion. To replace steel reinforcements, fibers with high mechanical properties and a good bonding ability between fiber and concrete are needed. Today different approaches for concrete reinforcement by polymer fibers have been investigated. The bonding ability of the fibers can be increased by mechanical anchoring, e.g. crimped or embossed fibers, as well as by a chemical bonding between concrete and fiber surface. To realize the requirements of high mechanical properties and a good bonding behavior, a fiber that is drawn from a co-extruded filament shall be produced and tested. The filament owns an innovative core-shell-structure. The core maintains the fiber-stiffness and the tensile strength while the shell allows using another material to affect the bonding behavior of the fiber. This study shows the usage of fibers with differing shell materials to examine their influence on the mechanical properties of the fiber in total and the adhesion abilities to concrete. As core material, an unfilled polypropylene (PP) is used. The shell materials are varied using different polymers e.g. polypropylene or ethylene acrylic acid copolymer, as well as two PP based compounds filled with wood particles and calcium carbonate blended with a maleic anhydride based coupling agent. The mechanical properties of the fibers are tested by fiber tensile tests to compare the younǵs modulus and the tensile strength. The influence of the shell phase on the bonding ability to concrete is evaluated by the interfacial shear strength calculated from single fiber pull-out tests. Microscopy is used to interpret changes before and after pull-out. The results depict incredible positive effects and allow new insights in possible materials for fiber reinforced concrete constructions.
Posterpräsentation am Tag der digitalen Lehre an der Universität Regensburg (26.09.2023 - 27.09.2023)
Im Bachelorstudium Wirtschaftsingenieurwesen an der Technischen Hochschule Rosenheim durchlaufen die Studierenden ab dem ersten Semester miteinander verzahnte und aufeinander aufbauende Inhalte, die sich an den Problemstellungen eines fiktiven Unternehmens orientieren. Dabei ziehen sich die praxisnahen Inhalte der „Rosenheimer Mobility Werke“ wie ein roter Faden durch das gesamte Studium.
Im Rahmen des Wettbewerbs Solar Decathlon Europe 2021/22, der auf Gebäudelösungen für urbane Bestandsquartiere der Zukunft fokussierte, entwickelte das Team der TH Rosenheim anhand eines Mustergebäudes ein exzellentes Konzept für zukunftsfähige Bestandsgebäude, das zahlreiche energie- und ressourcenschonende TGA-Elemente einschließt.
Unter dem Titel „Gamification trifft Hybride Lehre“ wurde im Sommersemester 2023 ein Lehrprojekt im Fach Statistik des Studiengangs Wirtschaftsmathematik-Aktuarwissenschaften der Technischen Hochschule Rosenheim durchgeführt. Unterschiedliche hybrid-synchrone Lernsettings wurden in einem technisch entsprechend ausgestatteten Lehr-Experimentierraum mit den Studierenden erprobt. Als Ansatz zur Vor- und Nachbereitung der hybriden Lehre kam Gamification bzw. Gameful Motivation zum Einsatz.
Im Lehrprojektteam mit Stefanie Neumaier wurde die hybride Lehre mittels der sog. EMPAMOS-Methode vorbereitet und reflektiert. Dabei ging es nicht darum, den spielfremden Kontext (die hybride Lehre) in ein Spiel zu verwandeln, sondern Spielelemente zur Zielerreichung einzusetzen. Die Auseinandersetzung mit hybriden Formaten wird dabei für Studierende und Lehrende als ein Zukunftsthema gesehen, nicht zuletzt für den Erwerb von Future Skills in einer Arbeitswelt, in der sich hybride Kollaboration etabliert.
Generalized Ng–Kundu–Chan model of adaptive progressive Type-II censoring and related inference
(2024)
The model of adaptive progressive Type-II censoring introduced by Ng et al. (2009) (referred to as Ng–Kundu–Chan model) is extended to allow switching from a given initial censoring plan to any arbitrary given plan of the same length. In this generalized model, the joint distribution of the failure times and the corresponding likelihood function is derived. It is illustrated that the computation of maximum likelihood and Bayesian estimates are along the same lines as for standard progressive Type-II censoring. However, the distributional properties of the estimators will usually be different since the censoring plan actually applied in the (generalized) Ng–Kundu–Chan model is random. As already mentioned in Cramer and Iliopoulos (2010), we directly show that the normalized spacings are independent and identically exponentially distributed. However, it turns out that the spacings themselves are generally dependent with mixtures of exponential distributions as marginals. These results are used to study linear estimators. Finally, we propose an algorithm for generating random numbers in the generalized Ng–Kundu–Chan model and present some simulation results. The results obtained also provide new findings in the original Ng–Kundu–Chan model; the corresponding implications are highlighted.
We introduce a quick and accurate quasi-static magnetic field scanning technique by employing a progressive sampling method in an unconfined input space. The proposed
machine learning algorithm is tested against uniform sampling on a printed circuit board test structure. We prove allocation of multiple, separated regions with predefined tangential field strengths at MHz frequencies. The feasibility of equivalent magnetic dipole source modeling based on a small number of samples is demonstrated. Compared to uniform testing, progressive expansion sampling detects contours of given field limits in less than 3% of the reference measurement time.
Holzbasierte Bioökonomie
(2020)
Die holzbasierte Bioökonomie beschreibt die innovative Nutzung des Rohstoffs Holz in allen Bereichen der Bioökonomie. Insbesondere versteht sie sich als strategisch altbekannter, aber vor allem als erweiterter, neuartiger Innovationsraum einer Kreislaufwirtschaft mit der gesamten Wertschöpfungskette Holz. Diese erfolgt idealerweise in Form einer sogenannten Nutzungskaskade: vom Forst über die forstlichen Dienstleister, die Sägeindustrie, den Holzbau, die Zellstoff-/Papierindustrie, die Holzwerkstoffindustrie und in zunehmendem Maße bis hin zur chemischen Industrie sowie hinein in moderne Verbrauchs- und Investitionsgüter. Die Nutzungskaskade betrifft damit den gesamten Wirtschaftskreislauf im Kern. Anders als im bisherigen, skalenökonomisch determinierten Wirtschaftsraum muss die Bioökonomie die begrenzte Verfügbarkeit von Ressourcen in Betracht ziehen und zielführende Nachhaltigkeitskriterien beachten. Nutzungskonkurrenzen sollen demzufolge durch intelligente, wertige Verwendung der jeweiligen Holz-, Restholz- und Abfallsortimente weitgehend vermieden werden, wodurch ein tatsächlich sinnvoller Gesamtnutzen für die Gesellschaft möglich erscheint. Um die Bioökonomie umzusetzen und wirtschaftlich zu etablieren, gibt es eine Reihe europäischer, nationaler und regionaler Politikprogramme, Initiativen und Strukturen, die die Forschung und Entwicklung, die Förderung industrieller Umsetzungen und die Etablierung neuer Geschäftsmodelle zum Ziel haben. Deutsche Hochschulen und Universitäten stellen sich auf die entsprechende Erweiterung bzw. Anpassung von Studiengängen ein.
Holz statt Braunkohle
(2020)
Driving forest machines on wet soils causes irreversible soil compaction, often associated with intensive rut formation and inaccessibility of wheeled forest machines for future forest operations. The German forestry equipment manufacturer FHS, Forsttechnik Handel & Service GmbH, engineered a forwarder, the Trac 81/11, equipped with conventional, well-proved bogie-axles embraced by a closed rubber track. At the center of the bogie-axle, four additional supportive rollers are placed to increase the load-carrying section between the tires of the bogie-axle. The study aimed to characterize the principle concept and the trafficability of the forwarder by analyzing the footprint area, the contact pressure, the rut formation on forest sites and the slippage during driving. Therefore, the effective contact area was measured on steel plates and rut formation was analyzed on a case study basis. Results showed that the supportive rollers increase the contact surface area by about 1/3. By this, a decrease of peak loads below the wheels and a more homogenous load distribution were observed. However, the contact surface area is still clearly divided into three parts; the area between the supportive rollers and the wheels does not take any load. Results of the rut formation were diverse: After 20 passes with 26,700 kg total mass, rut depth varied between 12.6 and 212.5 mm. Overall, the new undercarriage concept of FHS demonstrated a generally positive performance. The engineered forwarder contributes to reduce the environmental impact associated with log extraction.
Der weltweite Ressourcenverbrauch nimmt seit Jahren zu. Das Überschreiten der planetaren Grenzen hat gravierende Umweltauswirkungen zur Folge. Die Bioökonomie fordert daher einen Wandeln unserer Lebens- und Wirtschaftsweise ein. Ein ressourcensparendes Produktprogram, der Einsatz nachwachsender und kreislauffähiger Materialien ist unabdingbar. Der Prozesstechnologie kommt hier eine entscheidende Rolle zu. Die stete Reduzierung schädlicher Umweltwirkungen von Produkten erfordert ein konsequentes Monitoring der Prozessparameter. Dies ermöglicht verbesserungswürdige Prozessschritte zu identifizieren und zugleich produktspezifische Prozesskenngrößen bereitzustellen, die es zur Erstellung sogenannter Environmental Product Declarations (EPDs) bedarf. EPDs fassen produktspezifische Umweltwirkungen auf Basis von Ökobilanzen sowie funktionale und technische Charakteristika zusammen. So bilden EPDs eine wichtige Grundlage für die Nachhaltigkeitsbewertung von holzbasierten Produkten, wie Baustoffen.
Die holzbasierte Bioökonomie ist eine wichtige Säule der Bioökonomie, die sich mit der nachhaltigen Nutzung biologischer Ressourcen befasst. Holz ist auf das Volumen bezogen die wichtigste biobasierte Ressource, die eine vielfältige Verwendung hat. Die Themen, mit denen sich Forschungen zur holzbasierten Bioökonomie beschäftigen sind vielfältig und erfuhren über die letzten Jahre hinweg eine deutliche Veränderung. Ausgehend von der Betrachtung der Nutzung nachwachsender Rohstoffe zur Erzeugung von Bioenergie wurden in den darauffolgenden Jahren, die Themen vielfältiger. So gewannen zwischen 2013 mehr Themen wie Politik, Modellierung, Nanocelluose, Bioökonomie, Lignin, Cellulose, Bioraffinerie, Hemicellulose neben Bioenergie an Bedeutung.
Die Forschung in der holzbasierten Bioökonomie ist eine Notwendigkeit, um eine nachhaltige Rohstoffproduktion sicherzustellen, langfristig nutzbare Verfahren und Produkte zu entwickeln und damit die Transformation hin zu einer biobasierten Lebens- und Wirtschaftsweise zu beschleunigen. Forschung kann dazu beitragen, neue Technologien, Verfahren und Produkte zu entwickeln. Die Forschung in der holzbasierten Bioökonomie ist auch aus wirtschaftlicher Sicht von Bedeutung, da sie die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der Forst- und Holzwirtschaft stärkt und neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnet. Ebenso ist die Forschung zur erfolgreichen Umsetzung der holzbasierten Bioökonomie notwendig, um neues Wissen und Erkenntnisse zu erlangen. Dies gilt besonders für die Einbindung verschiedener Stakeholder und damit die Akzeptanz der holzbasierten Bioökonomie in unserer Gesellschaft zu erhöhen.
Alle unterschiedlichen Bereiche, Akteure und Produkte innerhalb der Wertschöpfungskette Forst und Holz sind in der holzbasierten Bioökonomie von großer Bedeutung. Sie sind eng miteinander verflochten und können sich gegenseitig beeinflussen und ergänzen. Die Forschung der holzbasierten Bioökonomie muss daher international und interdisziplinär sein sowie sich aus verschiedenen wissenschaftlichen und technischen Disziplinen zusammensetzen. Grundlegend dabei ist, Wertschöpfungsketten ganzheitlich im Kreislauf zu denken und dabei alle drei Dimensionen der Nachhaltigkeit (Ökonomie, Ökologie, Soziologie) gleichwertig und integrativ in der Gestaltung zu beachten. Insgesamt hat die Forschung in der holzbasierten Bioökonomie das Potenzial, die Forst- und Holzwirtschaft nachhaltiger
und produktiver zu gestalten, indem biobasierte Alternativen zu fossilen Rohstoffen entwickelt werden. Sie trägt zu einer nachhaltigeren und umweltfreundlicheren Nutzung von Holz als Ressource bei und leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Erreichung der Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen.
Moderne Prozesstechnologien als strategisches Element in der Transformation hin zur Bioökonomie
(2023)
Effiziente Prozesse, die die Dekarbonisierung und Defossilisierung vorantreiben, bilden die zentralen Herausforderungen auf dem Weg zur Transformation unserer Lebens- und Wirtschaftsweise. Das komplementäre Wirken beider Ansätze ist entscheidend für die Reduktion negativer Umweltwirkungen, Ressourcen- und Energieverbräuche. Daher ist eine integrative Betrachtung der verfahrenstechnischen Optimierung aus der Perspektive der Bioökonomie und der Kreislaufwirtschaft unerlässlich.
Eine bioökonomische, kreislauforientierte Wirtschaftsweise beinhaltet die Abkehr von der Nutzung fossiler hin zur nachhaltigen Nutzung nachwachsender Rohstoffe. Das beinhaltet zugleich eine Transformation hin zur effizienten Verwendung von Primär- und Sekundärmaterialien. Ressourcenschonende Produktprogramme, der Einsatz nachwachsender und kreislauffähiger Materialien sind unabdingbar. Moderne Prozesstechnologien spielen dabei eine entscheidende Rolle. Die stetige Reduktion negativer Umweltwirkungen, des Energieeintrags sowie des Ressourcenverbrauchs erfordert ein konsequentes Monitoring der Prozessparameter in der Produktion. Dies ist die Basis für eine intelligente Beeinflussung der Produktionsparameter. Ziel ist es, mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) Prozesse unter Berücksichtigung verschiedener Randbedingungen (Constraints) technisch und technologisch zu optimieren (Constraint-Statisfaction-Problem).
Durch die voranschreitende Digitalisierung in allen Bereichen der industriellen Produktion und den Einsatz moderner KI-Verfahren – auch im Bereich der Holzbe- und -verarbeitung - wird es möglich, verbesserungswürdige Prozessschritte zu identifizieren, an den Prozessen selbst intelligent zu lernen und schließlich produktspezifisch optimierte Prozesskenn- und Prozessregelgrößen zu generieren und bereitzustellen. Maßnahmen zur Verbesserung der Energie- und Ressourceneffizienz müssen dabei im Vordergrund stehen.
Biogene Rohstoffe sind zwar erneuerbar, aber in ihrer Verfügbarkeit, z. B. durch Wachstumsraten und Anbauflächen, begrenzt. Neue Prozesstechnologien bilden wesentliche Grundlagen, um erhebliche Potenziale zur effizienten Ressourcennutzung, zur gezielten Beeinflussung unvermeidbarer Umweltwirkungen und zur Kreislauffähigkeit biobasierter Produkte zu schließen. Der Vortrag gibt einen Überblick, inwieweit die Belange der Bioökonomie und Kreislaufwirtschaft in den aktuellen Prozesstechnologien der Holzindustrie bereits umgesetzt sind. Darauf aufbauend werden die notwendigen Schritte zur Entwicklung angepasster Prozesstechnologien als strategische Elemente der notwendigen Transformation hin zu einer bioökonomischen Wirtschaftsweise im Bereich der Holzindustrie abgeleitet.
Background Personalized mRNA vaccines are promising new therapeutic options for patients with cancer. Because mRNA vaccines are not yet approved for first-line therapy, the vaccines are presently applied to individuals that received prior therapies that can have immunocompromising effects. There is a need to address how prior treatments impact mRNA vaccine outcomes.
Method Therefore, we analyzed the response to BioNTech/Pfizer’s anti-SARS-CoV-2 mRNA vaccine in 237 oncology outpatients, which cover a broad spectrum of hematologic malignancies and solid tumors and a variety of treatments. Patients were stratified by the time interval between the last treatment and first vaccination and by the presence or absence of florid tumors and IgG titers and T cell responses were analyzed 14 days after the second vaccination.
Results Regardless of the last treatment time point, our data indicate that vaccination responses in patients with checkpoint inhibition were comparable to healthy controls. In contrast, patients after chemotherapy or cortisone therapy did not develop an immune response until 6 months after the last systemic therapy and patients after Cht-immune checkpoint inhibitor and tyrosine kinase inhibitor therapy only after 12 months.
Conclusion Accordingly, our data support that timing of mRNA-based therapy is critical and we suggest that at least a 6-months or 12-months waiting interval should be observed before mRNA vaccination in systemically treated patients.
The pandemic has highlighted the fact that healthcare systems around the world are under pressure. Demographic change is leading to an increasing shortage of care workers in most countries, and the demographic challenge is only just beginning in most societies. While robots are widely used in industry, robotic support in healthcare is still limited to very specialised robots in the operating theatre. The question of what type of deployment is likely to be successful in a healthcare scenario is not only a technological or economical question, but also one of technology acceptance.
In this paper we analyse the acceptance of robots in elderly care from the perspective of patients, patient families, and geriatric care professionals. To understand the various positions and to identify the suitability of existing acceptance models, we applied stakeholder mapping to conduct qualitative interviews with 14 people with different knowledge backgrounds and levels of involvement in care situations, based on 9 videos showing different robots and application scenarios.
The results confirmed that existing technology acceptance models need to be extended by factors such as robot appear-ance. We found that the background knowledge of the respondents influences the results of the questions about e.g. safety concerns. In addition, we found that the contribution to patients' self-determination and independence is an im-portant factor that is not included in existing technology acceptance models. Finally, the discovery of a significant dis-crepancy between the self-perception and the external perception of the different stakeholders regarding the acceptance of a service robot can be explained by the stakeholder positions involved caring for the benefit of a specific patient.
These findings encourage further research, especially with the underlying assumption that technology acceptance in healthcare is not just a patient issue, but a stakeholder issue. Stake holder mapping is a valid tool to analyze the inter-dependences for acceptance of robots. Therefore, we suggest using a tool such as stakeholder mapping to further ana-lyze these issues.
In this research, we discuss the past and current trends in defining poverty to look at the topic from different perspectives and to provide an outline of future work that we aim to complete the picture on the qualitative and quantitative side. For this purpose, our focus here is to evaluate the diversity of definitions and to emphasize how important it is to combine subjective and objective approaches for practical policy analysis. As a first step of our future work, we also present the pilot study results to assess the results comparatively in the EU states and Türkiye.
Virtual meeting recordings have become a common part of virtual and hybrid workplace environments. Meeting recordings offer potential benefits (speedy transcript production, expedited information sharing, searchable information, inclusion of visual and tonal expressions) and drawbacks (difficulty discussing sensitive issues, employee privacy, limited off-the-record capabilities, and employee concerns over sharing recordings). Given this variance, policies for virtual meetings are a necessity. Managers can successfully implement a policy by co-creating policy preferences with employees in open-ended and nonjudgmental conversations that openly discuss potential benefits, drawbacks, and employee concerns. Topics such as when to record, when not to record, how to gain consent, and who will have administrative and sharing rights should be covered. Accessibility concerns, use or rejection of software features, for how long and where meeting recordings should be stored, and emerging issues such as use of virtual reality meetings and AI tools are areas of less urgency that may be part of the conversations. Managers should deliver policy preferences to a group of representatives from Human Resources, Information Technology, and the executive team to compose the policy, request a legal review, then introduce and implement it in the organization.
Väter in den Frühen Hilfen – Konzeptuelle Überlegungen in einem interdisziplinären Handlungsfeld
(2023)
This study investigates the impact of generative AI systems like ChatGPT on semi-structured decision-making, specifically in evaluating undergraduate dissertations. We propose using Davis’ technology acceptance model (TAM) and Schulz von Thun’s four-sides communication model to understand human–AI interaction and necessary adaptations for acceptance in dissertation grading. Utilizing an inductive research design, we conducted ten interviews with respondents having varying levels of AI and management expertise, employing four escalating-consequence scenarios mirroring higher education dissertation grading. In all scenarios, the AI functioned as a sender, based on the four-sides model. Findings reveal that technology acceptance for human–AI interaction is adaptive but requires modifications, particularly regarding AI’s transparency. Testing the four-sides model showed support for three sides, with the appeal side receiving negative feedback for AI acceptance as a sender. Respondents struggled to accept the idea of AI, suggesting a grading decision through an appeal. Consequently, transparency about AI’s role emerged as vital. When AI supports instructors transparently, acceptance levels are higher. These results encourage further research on AI as a receiver and the impartiality of AI decision-making without instructor influence. This study emphasizes communication modes in learning-ecosystems, especially in semi-structured decision-making situations with AI as a sender, while highlighting the potential to enhance AI-based decision-making acceptance.
Exploring stakeholder perspectives: Enhancing robot acceptance for sustainable healthcare solutions
(2023)
The pandemic has highlighted the fact that healthcare systems around the world are under pressure. Demographic change is leading to an increasing shortage of care workers in most countries, and the demographic challenge is only just beginning in most societies. While robots are widely used in industry, robotic support in healthcare is still limited to very specialized robots in the operating theatre. The question of what type of deployment is likely to be successful in a healthcare scenario is not only a technological or economical question but also one of technology acceptance. The answer to this question supports entrepreneurial opportunities to develop sustainable healthcare solutions.
In this paper, we analyze the acceptance of robots in elderly care from the perspective of patients, patient families, and geriatric care professionals. To understand the various positions and to identify the suitability of existing acceptance models, we applied stakeholder mapping to conduct qualitative interviews with 14 people with different knowledge backgrounds and levels of involvement in care situations, based on 9 videos showing different robots and application scenarios.
The results confirmed that existing technology acceptance models need to be extended by factors such as robot appearance. We found that the background knowledge of the respondents influences the results of the questions about e.g. safety concerns. In addition, we found that the contribution to patients' self-determination and independence is an important factor that is not included in existing technology acceptance models. Finally, the discovery of a significant discrepancy between the self-perception and the external perception of the different stakeholders regarding the acceptance of a service robot can be explained by the stakeholder positions involved in caring for the benefit of a specific patient.
These findings encourage further research, especially with the underlying assumption that technology acceptance in healthcare is not just a patient issue, but a stakeholder issue. Stakeholder mapping is a valid tool to analyze the interdependencies for the acceptance of robots. Therefore, we suggest using a tool such as stakeholder mapping to further analyze these issues.
Gemeinsam anders: Wir sind vielfältig - was machen wir jetzt? Startklar Akademie, Freilassing
(2023)
One major problem of a continuous process like plastic extrusion is their incapability to deal with non-local gas pressure. This is an inherent problem because a continuous process has an open end in the feeding port where pressure can escape. In this study a novel feeding system was developed to enable granulate feeding into gas pressurized processes inside a single- or twin-screw extruder. With this apparatus gas pressure can be applied inside the extrusion process. The apparatus separates the pressurized extruder from the dosing equipment that feeds the extruder. It keeps the pressure inside the system while continuously feeding new material into the process. A small-scale prototype was designed for proof-of concept. The small size of the prototype was able to handle small amounts of granulates of around 100 - 200 g/h. An applied gas pressure of 8 bar was achieved. In future optimizations, throughput can be increased and maximum applied gas pressure towards 15-20 bar.
Recently, the SQL standardization Committee published a specification for support of the concept called Row Pattern Recognition in SQL. That way, the focus for the members of the Committee turned back to a kernel issue of the language, after standardizing the storage and manipulation of data formats, such as XML and JSON. In this paper we discuss the specified features using several examples and show to what extent different relational database systems as well as Data Analytics tools have integrated them. At the end of the paper, we describe the main inaccuracies of the proposal and the ways how to solve them. From our point of view, the following should be modified in one of the future proposals of the standard in relation to this concept: (a) Naming of several pattern navigation operations is inappropriate and should be changed; (b) The concept of implicit definition for row pattern variables in DEFINE should be changed to explicit; (c) The set of existing functions should be extended.
The automotive industry is pushing power electronic packaging to higher operating and heatsink temperatures while still requiring very high power densities due to limited space. Currently, the power electronics that is implemented within the engine compartment of the vehicle must operate with heatsink temperatures of approximately 85/spl deg/C and this temperature can be expected to increase to 125/spl deg/C in the near future. The high temperature operation of the power electronic structure is fundamentally limited by the employed materials maximum temperatures. A packaging concept is introduced that describes a structure realisation that enables the materials to operate at high ambient temperatures without exceeding their individual maximum temperatures. This in turn allows the complete power electronic structure to operate at a higher system temperature. In this paper, the packaging concept that can be used to meet these difficult requirements of high temperature and high power-density is introduced, discussed and implemented. Two case studies are considered and implemented to illustrate the packaging concept.
A compact and high-reliable converter design for an Integrated Starter Generator is presented. The concept is based on integration of the power switches with both the cooling system and the DC link capacitor, which optimizes the thermal management and minimizes inductive and conductive losses. The materials and joining technologies are selected in such a way that the converter can be operated up to 125 C ambient temperature. Therefore, the water cooling system of the combustion engine can directly be used. The paper further reports on circuit simulation results verifying the converter design and on first electrical measurements obtained on a functional prototype operating under normal load conditions (6kW rated power).
Nachhaltigkeit und Ressourceneinsparung sind die Themen der Stunde. Vor allem die Bauindustrie hat ein großes Potenzial, umweltfreundlicher zu agieren, da dieser Industriezweig einer der größten Kohlenstoffdioxid-Emitter ist. Durch die Verlängerung der Lebenszeit von Bauwerken und die Einsparung von Baumaterialien kann nachhaltiger und ressourcenschonender gearbeitet werden. Eine Möglichkeit, diese Ziele zu erreichen ist der Einsatz alternativer Beton-Bewehrungen.
Der Grundbaustoff Beton hat sehr gute Druckfestigkeiten, weist allerdings Defizite bei der Zugfestigkeit auf. Zur Verbesserung der Zugfestigkeit wird dem Beton ein Material mit hoher Zugfestigkeit beigemischt. Dieses wird „Bewehrung“ genannt. Stand der Technik in der Bauindustrie ist momentan die Bewehrung mit Stahlstäben und -matten. Der Stahl begrenzt allerdings die Lebenszeit von Bauwerken, da es durch das Eindringen von Chloriden, Sulfaten oder Kohlendioxid früher oder später zu Korrosion kommt. Um den Korrosionszeitpunkt hinauszuzögern, verwendet die Industrie eine dicke Betonschutzschicht, um den Stahl zu schützen. Die Verwendung einer korrosionsbeständigen alternativen Bewehrung würde die Lebensdauer (Dauerhaftigkeit) von Bauwerken steigern und gleichzeitig eine Verringerung der verwendeten Baumaterialien bewirken. Dies würde einen Beitrag zu einer nachhaltigeren Bauindustrie leisten.
Eine Substanz, die als Bewehrungsmaterial eingesetzt werden kann, ist Polypropylen (PP). Polypropylen ist ein sehr korrosionsbeständiges Polymer, das die gerade beschriebenen Effekte erzielen würde. Allerdings ist Polypropylen als Standardmaterial nicht für die Bewehrung von Beton geeignet. Seine mechanischen Eigenschaften sind nicht vergleichbar mit denen von Baustahl. Gleichzeitig ist die Adhäsion von Polypropylen zu Beton nicht ausreichend, um eine effiziente Verstärkung erzielen zu können.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, Lösungswege zu entwickeln, wie aus PP eine alternative Betonbewehrung hergestellt werden kann. Zuerst wurde sowohl das Problem der niedrigen mechanischen Eigenschaften von Polypropylen als auch die Schwierigkeit der geringen Adhäsion zu Beton getrennt untersucht. Im Anschluss wurden Methoden eruiert, mithilfe derer eine Kombination der mechanischen Eigenschaften mit der Adhäsion zu Beton bei gleichbleibenden Eigenschaften möglich ist. Hierfür wurde ein Reaktivextrusions- und ein Co-Extrusionsprozess untersucht.
Die Zugfestigkeit von Polypropylen kann durch eine starke Orientierung der Molekülketten signifikant erhöht werden. Der dafür nötige Verstreckungsprozess ist die Basis für die Verbesserung der mechanischen Eigenschaften. In einem ersten Schritt wurden verschiedene PP-Typen auf deren Verstreckbarkeit untersucht und in der Folge mit makroskopischen und nanoskaligen Füllstoffen ausgerüstet, um so die Zugfestigkeit und den Elastizitätsmodul zu steigern. Im zweiten Schritt wurde der Einfluss von mehreren aufeinander folgenden Verstreckungsstufen auf die mechanischen Eigenschaften untersucht.
Die hohe chemische Stabilität von PP verhindert eine gute Adhäsion zu Beton. Folglich wurde die natürliche Adhäsion von verschiedenen Polymeren zu Beton untersucht, um mögliche andere Polymere als Additive zur Adhäsionsverbesserung zu identifizieren. Der Unterschied in der Polarität zwischen Beton und PP ist sehr hoch, weshalb der Einfluss einer Hydrophilierung von PP auf die Adhäsion zu Beton durch Van der Waals Kräfte und Wasserstoffbrückenbindungen analysiert wurde. Dies berücksichtigend konnte ein Reaktivextrusionsprozess mit einem Vinylsilan entwickelt werden, der eine kovalente Bindung von PP zu Beton ermöglicht.
Um eine optimierte PP-Faser zur Bewährung von Beton zu erhalten, mussten die zuvor erlangten Erkenntnisse hinsichtlich der mechanischen Eigenschaften und der Adhäsion zu Beton in einer Faser vereint werden. Diesbezüglich wurde einerseits die Reaktivextrusion mit Füllstoffen und einem angepassten Verstreckungsprozess optimiert. Andererseits wurden verschiedene Materialien in einem Co-Extrusionsprozess kombiniert. ,Eine wichtige Erkenntnis besteht darin, dass eine Faser mit einer Verbundaußenschicht aus silanisiertem PP und Holzfasern in Kombination mit einem optimierten Verstreckungsprozess, eine signifikante Verbesserung der mechanischen Eigenschaften und der Adhäsion zu Beton erzielt.
Zur differenzierten Beurteilung der Ergebnisse wurde ein spezieller Testaufbau basierend auf einem Einzelfaserauszugstest entwickelt, der die verschiedenen Adhäsionsmechanismen einer modifizierten PP-Faser zu Beton unterscheiden kann und dadurch wiederum eine Modifizierung der Faser speziell auf einzelne Adhäsionsmechanismen ermöglicht.
Zusammenfassend konnten mit dieser Arbeit mehrere Lösungsansätze aufgezeigt werden, wie eine alternative Bewehrungsfaser für Beton aus Polypropylen hergestellt werden kann.
Die Dynamiksteigerung des Stromregelkreises durch den Einsatz von Leistungshalbleitern großer Bandlückenenergie kann nicht in den Drehzahlregelkreis von Servoantrieben übertragen werden. Grund sind mechanische Eigenschwingungen des Servomotors. Basierend auf Messungen der strukturmechanischen Eigenschaften von Servomotoren wird ein allgemeingültiges Modell abgeleitet. Der Einfluss der Schwingungen auf die Bandbreite von Servoantrieben wird systematisch untersucht und durch Messungen verifiziert.
In der vorliegenden Arbeit werden die Grenzen eines Miniaturantriebs bezüglich hoher Dynamik bei gleichzeitig hoher Positionsgenauigkeit untersucht. Dabei wird das Gesamtsystem betrachtet und optimiert. Es wird ein vollständig zeitdiskretes Modell erarbeitet und die maximal mögliche Bandbreite bestimmt. Außerdem werden Einflussfaktoren wie Positionsauswertung, Digitalisierung der Rückführgrößen und digitale Pulsweitenmodulation untersucht. Es wird ein Miniaturantrieb aufgebaut, mit dem die hohe Dynamik und eine Positionsstabilität im Subnanometer Bereich nachgewiesen werden kann.
Holz ist eine der wichtigsten erneuerbaren Ressourcen und kann recycelt werden, wobei derzeit nur unbehandeltes Holz in mehreren Lebenszyklen verwendet werden kann. Allerdings werden in Altholzsortieranlagen meist behandeltes und unbehandeltes Altholz gemischt angeliefert und es gibt keine automatische Klassifizierung zur sortenreinen Sortierung. Frühere Studien zeigen, dass behandelte und unbehandelte Holzproben mit Hilfe von bildgebender Fluoreszenzabklingzeit Mikroskopie unterschieden werden können. Um den Prozess der Klassifizierung von Altholz anhand von Fluoreszenzabklingzeitbildern zu automatisieren, werden zwei neuronale Netzwerke (NN) evaluiert. Das erste NN ist ein MLP (Multi Layer Perceptron), das das Altholz anhand von Erwartungswert und Standardabweichung eines Fluoreszenzabklingzeitbildes klassifiziert. Das zweite untersuchte NN ist ein CNN (Convolutional Neural Network), das das Holz direkt anhand der Fluoreszenzabklingzeitbilder klassifiziert. Beide Netzwerke sind in Python implementiert, um die spätere Verwendung in einem automatischen Klassifizierungs- und Sortierprozess zu erleichtern. Die Evaluation der NN zeigt vielversprechende Ergebnisse zur automatisierten Klassifikation von Altholz.
For sustainable handling of wood and high material utilization, post-consumer wood has to be sorted by post-consumer wood categories in Germany. The non-destructive FD-FLIM method could improve the wood recycling process by automatic classification of waste wood into post-consumer wood classes. Thus, the phase-dependent fluorescence decay time of treated wood is analysed in this study to obtain the impact of the treatment on the fluorescence decay time. It is shown that treated and untreated wood can be differentiated using the fluorescence decay time, although the state-of-the-art theoretical fluorescence decay time differs from the experimentally determined fluorescence decay time.
Built-in EMC in der Aufbau- und Verbindungstechnik am Beispiel des integrierten Startergenerators
(2002)
We present a fast and accurate measurement technique for quasi-static magnetic fields by employing a progressive sampling method in an unconfined input space. The proposed machine learning algorithm is tested against uniform sampling on printed circuit board test structures and a buck converter. We prove allocation of multiple, separated regions with predefined lateral field limits at MHz frequencies. The feasibility of equivalent magnetic dipole source modeling based on a small number of samples is demonstrated. Compared to uniform testing, progressive expansion sampling identifies contours of given field limits in less than 3% of the reference measurement time.
Einleitung:
Die Unternehmen BioNTech und Moderna haben mit den Covid-19-Impfstoffen zwischen 2020 und 2021 eine operative Gewinnmarge von 62% bzw. 72% erzielt, die somit weit über dem Industriedurchschnitt von ca. 25% liegt. Aus dieser hohen Gewinnmarge ergibt sich die Frage, welchen Einfluss die erfolgreiche Entwicklung von Covid-19-Arzneimitteln, d.h. Impfstoffen und/oder Therapeutika, auf Umsätze, Gewinne und Gewinnmargen innerhalb der pharmazeutischen Industrie insgesamt hat.
Methoden:
Datenbasis sind die Quartalsberichte der 30 weltweit umsatzstärksten pharmazeutischen Unternehmen sowie aller Unternehmen mit Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels durch die Zulasssungsbehörden in den USA (FDA) oder in der EU (EMA) zwischen Q1/2018 und Q2/2022. Als operativer Gewinn wird der Umsatz abzüglich Herstell-, Forschung- und Entwicklungs- (F&E) sowie Marketing-, Vertriebs- und Verwaltungskosten (MVV) definiert. Die Analyse erfolgte mit einem Difference-in-Difference-Modell mit multiplen Perioden. Die „Interventionsgruppe“ ist durch die erfolgreiche Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels definiert. BioNTech, Moderna und Novavax wurden aus der Stichprobe ausgeschlossen, da sie wegen fehlender Gewinne vor Einführung der Impfstoffe die Annahme paralleler Trends nicht erfüllen können. Boehringer-Ingelheim wurde ausgeschlossen, da die Firma die Finanzzahlen nicht geeignet veröffentlicht. Die Finanzzahlen der im Beobachtungszeitraum der aus den Firmen Pfizer und MSD ausgegliederten Tochterunternehmen wurden den Mutterkonzernen zugerechnet.
Ergebnisse:
Von 27 untersuchten Unternehmen haben 6 Therapeutika, 1 einen Impfstoff und 2 sowohl Therapeutika als auch Impfstoffe entwickelt. Diese Unternehmen gehören bis auf eine Ausnahme zu den umsatzstärkeren Unternehmen. Die erfolgreiche Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels führte zu statistisch signifikant höheren Umsätzen je Quartal (+2,97 Mrd. US-$) und höheren operativen Gewinnen (0,72 Mrd. US-$). Produktions- und F&E-Kosten steigen im Gegensatz zu MVV-Kosten bei erfolgreicher Zulassung ebenfalls statistisch signifikant. Die Gewinnmarge fällt durch erfolgreiche Covid-19-Zulassungen leicht, aber nicht statistisch signifikant um 2,8% (p=0,299). Berücksichtigt man die Gruppen der Unternehmen mit erfolgreicher Zulassung eines Impfstoffes bzw. eines Therapeutikum getrennt, ändern sich die
Ergebnisse strukturell nicht.
Schlussfolgerung:
Umsatzstärkere Pharmaunternehmern waren erfolgreicher, Covid-19-Arzneimittel allein oder in Kooperation zu entwickeln. Wenngleich Umsätze und Gewinne in hohem Ausmaß durch die erfolgreiche Entwicklung von Covid-19-Arzneimitteln stiegen, zeigten sich keine überproportionalen Gewinnmargen.
Reliability analysis of power MOSFET’s with the help of compact models and circuit simulation
(2002)