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Organizational mining, a sub-discipline of process mining, introduced social networks based on business processes. However, process mining has only half-heartedly pursued this line of development. In particular, the well-founded results of interdisciplinary social network analysis have hardly been taken up.
This article shows how the explanation and design of the phenomenon "organization" can benefit from the further development of this network view of business processes. To this end, the basic idea of social process networks is presented and the current state of research is outlined. Furthermore, social networks are presented as a new component of organization design. An interesting, far-reaching new field of research is expected.
This paper presents three novel findings that could be the starting point for further research, but can also be used in practice today.
Der Gebäudesektor zählt zu den größten Energieverbrauchern und Treibhausgasemittenten. Zudem trägt der alternde Gebäudebestand der EU dazu bei, dass nahezu drei Viertel der Gebäude als energieineffizient eingestuft werden. Um das übergeordnete politische Ziel der Klimaneutralität bis zum Jahr 2050 in der EU bzw. bis 2045 in Deutschland zu erreichen, daher der heutige Gebäudebestand der EU in einen nahezu klimaneutralen Zustand überführt werden. Aus diesem Grund wurden für die Teilnahme der Technischen Hochschule Rosenheim an dem Wettbewerb Solar Decathlon Europe 21/22 Sanierungskonzepte für Mehrfamilienhäuser der 1950er bis 1970er Jahre entwickelt, die einen großen Anteil im deutschen Gebäudebestand einnehmen. Darüber hinaus nimmt das Angebot an bezahlbarem Wohnraum im urbanen Raum ab, weshalb neben den Sanierungskonzepten auch die Möglichkeiten der Aufstockung von Bestandsbauten analysiert und an einem Beispiel entwickelt wurden. Zusätzlich wurde für den Wettbewerb ein voll funktionsfähiges Gebäude als repräsentativer Ausschnitt der Aufstockung als Prototyp entworfen, gebaut und zum Finale des SDE betrieben.
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.
Bauteile der Gebäudehülle mit absturzsichernden Eigenschaften sind gegenüber statischen und stoßartigen Belastungen bezüglich der ausreichenden Tragfähigkeit des Bauteils einschließlich der Verankerung im tragenden Untergrund nachzuweisen. Die anzuwendenden Regelwerke wurden zu deutlich unterschiedlichen Zeitpunkten erarbeitet und veröffentlicht. Insbesondere die ETB Richtlinie stammt aus dem Jahr 1985 und entspricht nicht mehr den heutigen Sicherheitskonzepten. Daher war es das Ziel des beantragten Vorhabens eine Anleitung zu erarbeiten, die die notwendige Nachweisführung für absturzsichernde Fenster sowie die hierfür möglichen Nachweiswege eindeutig festlegt. Des Weiteren sollte analysiert werden, wie und unter welchen Randbedingungen beim Nachweis der Fensterbefestigung die statische Ersatzlast für den Anprall auf mehrere Befestigungspunkte verteilt werden kann. Um das Forschungsziel zu erreichen wurden die aktuellen Anforderungen bzgl. der Nachweiswege und Nachweisverfahren für absturzsichernde Fenster analysiert und auf Konsistenz hinsichtlich der unterschiedlichen zu verwendenden Regelwerke überprüft.