<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<export-example>
  <doc>
    <id>2013</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>49</pageFirst>
    <pageLast>59</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur</publisherName>
    <publisherPlace>Leipzig</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Auswirkung der neuen gesetzlichen und normativen Regelungen auf&#13;
Industrieroboter-Systeme</title>
    <abstract language="deu">EU-Verordnungen und ISO-Normen verändern die Nutzung von Industrieroboter und beeinflussen deren Integration in effiziente Produktionssysteme. Die rasante Entwicklung der Digitalisierung und die Notwendigkeit einer umfassenden Vernetzung haben Auswirkungen auf die Sicherheit von Maschinen, die Gestaltung von Arbeitsplätzen und die Anforderungen an die Ausbildung der Beschäftigten. Mit einer Reihe von Gesetzen und Richtlinien schafft die EU einen Ordnungsrahmen für die aktuellen Technologien und versucht, die Rahmenbedingungen für weitere Entwicklungen festzulegen. Gleichzeitig ist die Industrie gefordert, zusätzliche Kompetenzen in bestimmten Bereichen der Digitalisierung aufzubauen. Einige Herausforderungen sind jedoch noch zu bewältigen, z. B. wie der Sicherheitsnachweis für in Maschinen integrierte Künstliche Intelligenz für autonome mobile Roboter erbracht werden kann, wie die Zertifizierung von Software als Sicherheitselement und dessen Integration in die Automatisierungssysteme und wie die Behandlung von Industrierobotern als vollständige und nicht mehr als unvollständige Maschinen erfolgen wird.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20130</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-03-03T07:56:24+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.33968/2025.07</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Malisa, V., &amp; Reiff-Stephan, J. (2025). Auswirkung der neuen gesetzlichen und normativen Regelungen auf Industrieroboter-Systeme. In J. Reiff-Stephan, J. Jäkel, &amp; D. Reichelt, Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter (pp. 49–59). Leipzig: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. doi:10.33968/2025.07</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Viktorio Malisa</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>EU-Maschinenverordnung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Industrieroboter</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Normung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Kollaborierende Anwendung</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="348">Gesetze, Verordnungen, Rechtsfälle</collection>
    <collection role="ddc" number="670">Industrielle Fertigung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2013/2013.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>2018</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>309</pageFirst>
    <pageLast>319</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur</publisherName>
    <publisherPlace>Leipzig</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Predictive Maintenance am Beispiel einer Lehr- und Trainingsanlage</title>
    <abstract language="deu">Im Kontext der fortschreitenden Digitalisierung und Automatisierung hat die vorausschauende Wartung, auch Predictive Maintenance (PdM) genannt, insbesondere in industriellen Produktionslinien an Bedeutung gewonnen [1]. Wirtschaftliche Faktoren wie steigende Energiekosten, geringe Stillstand- und Instandhaltungszeiten aber auch die Möglichkeit des Monitorings unterstützen diesen Trend [2]. Diese erfordern im Umkehrschluss neben der technischen Expertise auch eine bedarfsorientierte Qualifizierung sowie ein systemübergreifendes Verständnis. Um diesen Bedarf gerecht zu werden, kann das Thema theoretisch sowie praxisnah behandelt werden. Da nicht für jeden Bildungsbetrieb entsprechende Produktionslinien zur Qualifizierung und Erprobung von (neuen) Ansätzen im Bereich des PdM zur Verfügung stehen, benötigt es Lehr- und Trainingsanlagen, die der Ausbildung von Fachkräften dienen. Solche Anlagen ermöglichen es, Produktionsprozesse abstrakt aber trotzdem in einem realitätsnahen Umfeld zu simulieren, wodurch sich Instandhaltungsstrategien wie PdM praxisnah anhand von Kennzahlen erlernen und erproben lassen. Der vorliegende Beitrag erläutert den Aufbau einer Lehr- und Trainingsanlage zur Simulation von PdM Anwendungen für die Qualifizierung von Auszubildende und Ingenieure und die dabei zu beachtenden Herausforderungen.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20181</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-03-03T07:56:24+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Günther, N., Bennin, J., Deuble, A., Huq, M., Wilbers, S., &amp; Reiff-Stephan, J. (2025). Predictive Maintenance am Beispiel einer Lehr- und Trainingsanlage. In J. Reiff-Stephan, J. Jäkel, &amp; D. Reichelt, Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter (pp. 309–319). Leipzig: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. doi:10.33968/2025.33</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.33968/2025.33</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Norman Günther</author>
    <author>Julius Bennin</author>
    <author>Andreas Deuble</author>
    <author>Mahmudul Huq</author>
    <author>Simon Wilbers</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Carrera Slotcar</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Ersatzmodell</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Lehr- und Trainingsanlage</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Predictive Maintenance</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Produktionssimulation</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="370">Bildung und Erziehung</collection>
    <collection role="ddc" number="670">Industrielle Fertigung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2018/2018.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>2014</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>71</pageFirst>
    <pageLast>78</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur</publisherName>
    <publisherPlace>Leipzig</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Components of reusable prompts for humanity-centered automation</title>
    <abstract language="eng">The increasing integration of large language models (LLMs) into cyber-physical production systems, necessitating solutions that are both efficient and aligned with human values and needs. Designing effective and reusable prompts is crucial for creating cyber-physical systems(CPS) that are effective, flexible, reliable, user-friendly and aligned with Humanity-centered Automation. This paper introduces essential components of reusable prompts: Versioning, Model Selection, Purpose Definition, Variables, Examples, and Output Structuring. By applying the proposed components, developers might enable CPS employing LLMs to operate with more predictable inputs and outputs, enabling better control over results and facilitating the chaining of multiple prompts or collaboration between different LLMs. These components emerged from extensive experimentation with various LLMs and prompt configurations. The resulting framework supports the maintenance of prompt collections similar to codebases and thus enhances traceability, maintainability, and human oversight. Such structured components for prompt design supports humanity-centered automation by ensuring that technological advances serve human values and improve interaction with complex systems.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20148</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-03-03T07:56:24+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.33968/2025.09</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Wilbers, S., Günther, N., van de Sand, R., Prell, B., &amp; Reiff-Stephan, J. (2025). Components of reusable prompts for humanity-centered automation. In J. Reiff-Stephan, J. Jäkel, &amp; D. Reichelt, Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter (pp. 71–78). Leipzig: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. doi:10.33968/2025.09</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Simon Wilbers</author>
    <author>Norman Günther</author>
    <author>Ron van de Sand</author>
    <author>Bastian Prell</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>humanity-centered automation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>prompt engineering</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>reusable prompt</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>cyber-physical system</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="006">Spezielle Computerverfahren</collection>
    <collection role="ddc" number="670">Industrielle Fertigung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2014/2014.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>2020</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>223</pageFirst>
    <pageLast>230</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur</publisherName>
    <publisherPlace>Leipzig</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Unveiling automation potential through a better understanding&#13;
of ideal cycle time</title>
    <abstract language="eng">This publication demonstrates that determining the maximum speed or Ideal Cycle Time (ICT) of machinery or cyber-physical systems is crucial for uncovering the limits of automation in a given system. Possibly increasing Overall Equipment Effectiveness (OEE) and identify opportunities for further digitization, automation, and AI integration. Based on literature review and expert interviews, methods for establishing ICT, mentioned in literature were identified and crosscheck with what practitioners in operation actually use and how they apply them. The identified methods were: Empirical Measurement and Data Analysis, Time Studies, Statistical Process Control (SPC), Benchmarking, Simulation and Modeling, Expert Judgment, and Continuous Improvement Practices we. We contrast these with insights obtained from interviews conducted with experts from companies in the German federal State of Brandenburg, representing diverse industries and sectors. Findings suggest that while companies recognize somewhat their ICT or maximum operational speeds, they often lack a structured method for determining them. They frequently use combinations of established methods inconsistently. We deduce that a formalized approach to defining ICT can better reveal system limitations and potential for expanding them through advanced automation and. We argue that a well-defined ICT is essential for pushing the boundaries of automated systems, contributing to more effective and Humanity–Centered Automation (HCA) solutions.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20205</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-03-03T07:56:24+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.33968/2025.24</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Wilbers, S., Kupper, S., Günther, N., van de Sand, R., Prell, B., Speck, S., &amp; Reiff-Stephan, J. (2025). Unveiling automation potential through a better understanding of ideal cycle time. In J. Reiff-Stephan, J. Jäkel, &amp; D. Reichelt, Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter (pp. 223–230). Leipzig: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. doi:10.33968/2025.24</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Simon Wilbers</author>
    <author>Stefan Kupper</author>
    <author>Norman Günther</author>
    <author>Ron van de Sand</author>
    <author>Bastian Prell</author>
    <author>Sandy Speck</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>automation limit</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>automation potential</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>humanity-centered automation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Ideal Cycle Time</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>manufacturing system</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>overall equipment effectiveness</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>cyber-physical system</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="620">Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten</collection>
    <collection role="ddc" number="670">Industrielle Fertigung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2020/2020.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>2019</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>251</pageFirst>
    <pageLast>259</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur</publisherName>
    <publisherPlace>Leipzig</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Predictive Maintenance in der Baumpflege – TreeAngel</title>
    <abstract language="deu">Die Gewährleistung der Verkehrssicherheit von Bäumen stellt eine zentrale Herausforderung für Städte und Gemeinden dar. Traditionelle, manuelle Inspektionsmethoden sind zeit- und ressourcenintensiv sowie anfällig für menschliche Fehler. Der folgende Artikel präsentiert ein innovatives System zur automatisierten Baumzustandsbewertung, welches moderne Kameratechnologien und Künstliche Intelligenz (KI) nutzt. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurden Bilddaten, welche durch verschiedene Kamerasysteme erzeugt wurden, analysiert. Basierend auf diesen Daten wurde ein YOLOv8-Modell trainiert, welches eine präzise Detektion von Bäumen und Schäden, wie beispielsweise Totholz, ermöglicht. Die Ergebnisse des vorgestellten Prototypensystems sind vielversprechend hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz. Es zeigt das Potenzial, manuelle Inspektionen durch automatisierte Verfahren zu ergänzen oder zu ersetzen. Die präsentierten Resultate legen den Grundstein für nachhaltige und skalierbare Ansätze in der Baumpflege und können zur Steigerung der öffentlichen Sicherheit und Effizienz im urbanen Management beitragen.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20193</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-03-03T07:56:24+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.33968/2025.27</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Fiebelkorn, R., Kugel, R., Günther, N., &amp; Reiff-Stephan, J. (2025). Predictive Maintenance in der Baumpflege – TreeAngel. In J. Reiff-Stephan, J. Jäkel, &amp; D. Reichelt, Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter (pp. 251–259). Leipzig: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. doi:10.33968/2025.27</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Richard Fiebelkorn</author>
    <author>Rafael Kugel</author>
    <author>Norman Günther</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Baumpflege</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>machine learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Predictive Maintenance</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>YOLO</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Maschinelles Lernen</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="006">Spezielle Computerverfahren</collection>
    <collection role="ddc" number="635">Gartenpflanzen (Gartenbau)</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2019/2019.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>2076</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>TIB Open Publishing</publisherName>
    <publisherPlace>Hannover</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Agentic Recommender System Konzept für nachhaltiges Wissensmanagement</title>
    <title language="eng">Agentic Recommender System Concept for Sustainable Knowledge Management</title>
    <abstract language="deu">Unternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen beim Erhalt, bei der Nutzung und Weitergabe zentralen Wissens. Demografischer Wandel, zunehmender Mitarbeiterfluktuation und steigende organisatorische Komplexität erschweren klassische Dokumentations- und Austauschprozesse, welche auf erhebliche Mitarbeitendenmitwirkung angewiesen sind. Mithilfe generativer KI und agentischer Recommender-Systeme lassen sich diese Hindernisse überwinden, indem wichtiges Wissen ”on-the-fly“ und weitestgehend automatisiert erfasst wird. Ein zentrales Element bildet hierbei die Kombination aus semantischen Embeddings, einer Graphdatenbank und spezialisierten KI-Agenten, die Dokumente und Chatverläufe analysieren, Mitarbeiter gezielt mit Vorschlägen unterstützen und Wissen so kontinuierlich aktualisieren. So entsteht eine effektive Wissenskultur mit niedrigen Barrieren für die Nutzung dank minimalem Mehraufwand für die menschlichen Nutzer.</abstract>
    <abstract language="eng">Companies face considerable challenges in retaining, utilising and passing on key knowledge. Demographic change, increasing employee turnover and growing organisational complexity are making traditional documentation and exchange processes, which rely heavily on employee participation, more difficult. With the help of generative AI and agentic recommender systems, these obstacles can be overcome by capturing important knowledge ‘on the fly’ and in a largely automated manner. A central element here is the combination of semantic embeddings, a graph database and specialised AI agents that analyse documents and chat histories, provide employees with targeted support in the form of suggestions and thus continuously update knowledge. This creates an effective knowledge culture with low barriers to use thanks to minimal additional effort for human users.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25)</parentTitle>
    <subTitle language="deu">KI-befähigtes Wissensmanagement in Unternehmen</subTitle>
    <subTitle language="eng">AI-Enabled Knowledge Management in Companies</subTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20764</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-09-24T11:39:53+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.52825/th-wildau-ensp.v2i.2944</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Wilbers, S., van de Sand, R., Prell, B., &amp; Reiff-Stephan, J. (2025). Agentic Recommender System Concept for Sustainable Knowledge Management: AI-Enabled Knowledge Management in Companies. TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings , 2. https://doi.org/10.52825/th-wildau-ensp.v2i.2944</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Simon Wilbers</author>
    <author>Ron van de Sand</author>
    <author>Bastian Prell</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <series>
      <title>TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings</title>
      <number>2</number>
    </series>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>graph database</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>knowledge management</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>recommendation system</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>semantic search</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Wissensmanagement</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Graphdatenbank</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Semantische Suche</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Recommender-System</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="006">Spezielle Computerverfahren</collection>
    <collection role="ddc" number="658">Allgemeines Management</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <collection role="Funding" number="4">Publikationsfonds für Open-Access-Monografien des Landes Brandenburg</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2076/2944_Wilbers_et_al.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>2077</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>TIB Open Publishing</publisherName>
    <publisherPlace>Hannover</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">AI-Based Cooperation Management in the Early Stages of Entrepreneurship: Matchmaking at Start-Up Events</title>
    <title language="deu">KI-gestütztes Kooperationsmanagement in der frühen Phase des Entrepreneurships</title>
    <abstract language="eng">In today's dynamic industry, successful start-ups require not only innovative ideas, but also the right partners – artificial intelligence can help bring them together efficiently and in a targeted manner. This article discusses the role of artificial intelligence (AI) in cooperation management at start-up events. The authors present the AI-supported matchmaking tool ‘KIKma’, which uses profile and interest analyses to make targeted cooperation suggestions to founders, investors and mentors. The system is based on a transformer model that classifies participant profiles and generates suggestions for targeted speed dating slots. The results show a high degree of accuracy, but occasional misclassifications occur due to ambiguities. This could be improved by fine-tuning the model or optimising the questionnaires. The aim is to facilitate exchange in the start-up landscape and establish an intelligent, adaptive cooperation network in the long term. The authors see great potential for future applications in innovation management in the continuous optimisation of the matching algorithm.</abstract>
    <abstract language="deu">In der heutigen dynamischen Industrie erfordern erfolgreiche Gründungen nicht nur innovative Ideen, sondern auch die richtigen Partner – Künstliche Intelligenz kann helfen, diese effizient und gezielt zusammenzubringen. Der Beitrag thematisiert die Rolle Künstlicher Intelligenz (KI) im Kooperationsmanagement von Gründungsveranstaltungen. Die Autoren stellen das KI-gestützte Matchmaking-Tool „KIKma“ vor, das Gründern, Investoren und Mentoren anhand von Profil- und Interessenanalysen gezielte Kooperationsvorschläge macht. Das System basiert auf einem Transformer-Modell, das Teilnehmerprofile klassifiziert und für gezielte Speed-Dating-Slots Vorschläge generiert. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Treffsicherheit, allerdings treten gelegentlich Fehlzuordnungen durch Ambiguitäten auf. Dies könnte durch ein Finetuning des Modells oder eine Optimierung der Fragebögen verbessert werden. Ziel ist es, den Austausch in der Gründerlandschaft zu erleichtern und langfristig ein intelligentes, adaptives Kooperationsnetzwerk zu etablieren. Die Autoren sehen in der kontinuierlichen Optimierung des Matching-Algorithmus großes Potenzial für zukünftige Anwendungen im Innovationsmanagement.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25)</parentTitle>
    <subTitle language="deu">Matchmaking auf Gründerveranstaltungen</subTitle>
    <subTitle language="eng">Matchmaking at Start-Up Events</subTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20779</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-09-24T11:39:53+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.52825/th-wildau-ensp.v2i.2941</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Reiff-Stephan, J., &amp; Zeise, D. (2025). AI-Based Cooperation Management in the Early Stages of Entrepreneurship: Matchmaking at Start-Up Events. TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings , 2. https://doi.org/10.52825/th-wildau-ensp.v2i.2941</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <author>Dominique Zeise</author>
    <series>
      <title>TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings</title>
      <number>2</number>
    </series>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>AI match making</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>cooperation management</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>entrepreneurship</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>KI-Matchmaking</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Kooperationsmanagement</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Entrepreneurship</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="006">Spezielle Computerverfahren</collection>
    <collection role="ddc" number="658">Allgemeines Management</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <collection role="Funding" number="4">Publikationsfonds für Open-Access-Monografien des Landes Brandenburg</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2077/2941_Reiff-Stephan_and_Zeise.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>2080</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>TIB Open Publishing</publisherName>
    <publisherPlace>Hannover</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Predictive Maintenance in Tree Care - TreeAngel</title>
    <abstract language="eng">Ensuring the traffic safety of trees poses a significant challenge for urban authorities. Conventional manual inspection methods are both time-consuming and resource-intensive, and they are subject to human error. The following paper presents an innovative system for automated tree condition assessment using modern camera technologies and artificial intelligence (AI). As part of a feasibility study, image data generated by various camera systems was analyzed. Based on this data, a YOLOv8 model was trained, which enables precise detection of trees and damage, such as deadwood. The results of the prototype system presented are promising in terms of accuracy and efficiency, suggesting the potential to supplement or replace manual spections with automated procedures.&#13;
The results of this study lay the foundation for sustainable and scalable approaches in tree care and can contribute to increasing public safety and efficiency in urban management.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25)</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20801</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-09-24T11:39:53+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.52825/th-wildau-ensp.v2i.2932</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Fiebelkorn, R., Kugel, R., Günther, N., &amp; Reiff-Stephan, J. (2025). Predictive Maintenance in Tree Care - TreeAngel. TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings , 2. https://doi.org/10.52825/th-wildau-ensp.v2i.2932</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Richard Fiebelkorn</author>
    <author>Rafael Kugel</author>
    <author>Norman Günther</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <series>
      <title>TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings</title>
      <number>2</number>
    </series>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>machine learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>predictive maintenance</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>tree care</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>YOLO</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="006">Spezielle Computerverfahren</collection>
    <collection role="ddc" number="635">Gartenpflanzen (Gartenbau)</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <collection role="Funding" number="4">Publikationsfonds für Open-Access-Monografien des Landes Brandenburg</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2080/2932_Fiebelkorn_et_al.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>2086</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>1373</pageFirst>
    <pageLast>1380</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Gesellschaft für Informatik e.V.</publisherName>
    <publisherPlace>Bonn</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">KI-Kooperationssysteme: Ein Forschungsansatz zur Analyse von Kooperationsnetzwerken in der Anwendung Künstlicher Intelligenz</title>
    <abstract language="deu">Die digitale Transformation und das Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor komplexe Herausforderungen. KI-Technologien bieten einerseits erhebliche Potenziale für Innovationen und Wettbewerbsfähigkeit. Andererseits ist die Nutzung dieser Potenziale voraussetzungsreich und erfordert die Verfügung bzw. den Aufbau von Ressourcen, wie Fachwissen, Daten, finanziellen Ressourcen und IT-Infrastruktur. KI-Kooperationen sind ein zunehmend relevantes strategisches Instrument für KMU, um diesen strukturellen Defiziten zu begegnen und den Unternehmen Zugänge zu benötigten Ressourcen zu ermöglichen. Darüber hinaus können sie im Sinne der organisationalen Ambidextrie die Balance zwischen Exploration, der Suche und Erschließung neuer Handlungsfelder und Exploitation, dem Ausbau etablierter Wertschöpfungspotenziale im Unternehmen und damit langfristig die Wettbewerbsfähigkeit des Mittelstandes unterstützen. Der vorgestellte Forschungsansatz erweitert das Konzept der organisationalen Ambidextrie um eine systematische Analyse von KI-Kooperationssystemen an der Schnittstelle von KI-Technologie-Anwendung, Organisations- und Innovationsentwicklung sowie der menschenzentrierten Produktion.</abstract>
    <parentTitle language="deu">INFORMATIK 2025 : The Wide Open: Offenheit von Source bis Science</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20861</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-10-10T12:45:47+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.18420/inf2025_122</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Beuster, Anja; Reiff-Stephan, Jörg (2025): KI-Kooperationssysteme: Ein Forschungsansatz zur Analyse von Kooperationsnetzwerken in der Anwendung Künstlicher Intelligenz. INFORMATIK 2025. DOI: 10.18420/inf2025_122. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 2944-7682. pp. 1373. Künstliche Intelligenz im Mittelstand – KI-KMU 2025. Potsdam. 16.–19. September 2025</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-SA - Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Anja Beuster</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Exploitation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Exploration</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>KMU</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Kooperation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Menschenzentrierte Produktion</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Organisationale Ambidextrie</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="006">Spezielle Computerverfahren</collection>
    <collection role="ddc" number="658">Allgemeines Management</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2086/Beuster_und_Reiff-Stephan.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>2017</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>321</pageFirst>
    <pageLast>327</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur</publisherName>
    <publisherPlace>Leipzig</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Hochgeschwindigkeitszählung von Maden für eine nachhaltige Proteinproduktion</title>
    <abstract language="deu">Insekten werden aufgrund ihres Proteingehalts als eine der nachhaltigen Quellen für die Lebensmittelproduktion der Zukunft angesehen. Sie werden, analog zu den heutigen Zuchtbetrieben für Schweine und andere Nutztiere, auch in industriellen Anlagen gezüchtet. Zur Steuerung und Optimierung dieses Zuchtprozesses muss eine Erfassung der Zahl der unter gegebenen Bedingungen aufgezogenen Insekten vorgenommen werden. Im Unterschied zu Großsäugern ist die Individuenzahl von Insekten sowie deren Larvenstadien jedoch um Magnituden größer, so dass bei der Ermittlung der Anzahl der Insekten mittel- und langfristig auf eine vollautomatisierte maschinelle Erfassung umgestellt werden muss. In dieser Arbeit wird eine Methode zur präzisen Zählung einer großen Zahl von Maden der Schwarzen Soldatenfliege (Hermetia illucens) in einem prototypischen Aufbau vorgestellt.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20171</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-03-03T07:56:24+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">sword</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Kupper, S., Stolpmann, A., &amp; Reiff-Stephan, J. (2025). Hochgeschwindigkeitszählung von Maden für eine nachhaltige Proteinproduktion. In J. Reiff-Stephan, J. Jäkel, &amp; D. Reichelt, Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter (pp. 321–327). Leipzig: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. doi:10.33968/2025.34</enrichment>
    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.33968/2025.34</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Stefan Kupper</author>
    <author>Alexander Stolpmann</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Automatisierung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Proteingewinnung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Randkrümmung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Zählalgorithmus</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="006">Spezielle Computerverfahren</collection>
    <collection role="ddc" number="638">Insektenzucht</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="open_access" number="">open_access</collection>
    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-th-wildau/files/2017/2017.pdf</file>
  </doc>
</export-example>
