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Das Immobiliensteuerrecht gilt in Österreich als eine komplexe Rechtsmaterie, die im Einkom-mensteuerrecht mit Einschränkungen und Befreiungen verknüpft ist. In diesem Zusammenhang sind verschiedene Faktoren zu berücksichtigen, darunter die Optionsmöglichkeiten, die Be-handlung von Alt- oder Neuvermögen sowie der besondere Steuersatz in der Höhe von 30 %. Aufgrund einer Zunahme von Anfragen seitens der KlientInnen bezüglich privater und betrieblicher Immobilienverkäufe kommt es zu einer Erhöhung der internen Verwaltungskosten. Diese Kostensteigerung resultiert aus vermehrten Recherchearbeiten aufgrund der Komplexität Aspekte der Immobilientransaktionen. Aus diesem Grund wird im Rahmen der Masterarbeit ein Tool konzipiert, welches durch die Eingabe individueller Kundendaten ein Instrument zur Steigerung der Effizienz und der Qualität von Beratungsgesprächen darstellt. Dieses Tool verfolgt das Ziel einer einheitlichen Bearbeitung und Beratung der Immobilienveräußerungen in der Kanzlei CONSOLV, welches die komplexe Materie der ImmoESt bereits während des Beratungsgesprächs behandelt, wodurch Verwaltungskosten minimiert werden. Das Ziel wird anhand einer Literaturrecherche in Bezug auf die Besteuerungsgrundlagen von Einkünften aus privaten und betrieblichen Grundstücksveräußerungen erreicht. Die gewonnenen Erkenntnisse aus der Literaturrecherche werden in einem Prüfschema zu-sammen geführt. Dabei wird ein Entscheidungsbaum konzipiert, um die theoretische Aufberei-tung der Besteuerungsgrundlagen systematisch und strukturiert zu erstellen. Es wird eine Reihe von Fragen und Informationen erarbeitet, die anschließend in das Tool integriert werden. Ein weiteres Ziel ist die Erstellung eines Datenerhebungsformulars, damit die Klienten die erforderlichen Dokumente zum Zeitpunkt des Beratungstermins zur Verfügung stellen können. Die Anforderung an das Tool besteht darin, die Überprüfung der Anwendbarkeit der ImmoESt bei betrieblichen und außerbetrieblichen Grundstückveräußerungen. Nach Fertigstellung des Tools wird die Validität anhand von sechs Beispielen überprüft. Die Beispiele stammen aus realen Fällen der Kanzlei CONSOLV, bei denen die ImmoESt berechnet wurde. Die Ergebnisse der SachbearbeiterInnen werden mit den Ergebnissen des Tools verglichen. Die Überprüfung ergibt, dass das Tool bei allen Beispielen zu denselben Lösungen führt. Zudem wurde die Durchlaufzeit der Dateneingabe gemessen, um die Effizienzsteigerung gegenüber der manuellen Berechnung aufzuzeigen. Die Anwendung des Tools resultiert eine Zeitersparnis bei der Recherche sowie der Erstellung von Berechnungsblättern. Dieses Tool erfordert spezifisches Fachwissen und ist nicht für den allgemeinen Gebrauch geeignet.
Veränderungen auf Managementebene sowie die Anforderungen in Bezug auf transparente Daten für Adressaten des Konzernabschlusses, führen zur Verbesserung von Prozessen in einem Unternehmen. Um den Anforderungen gerecht zu werden, muss die MPG Group die Optimierung des Konsolidierungsprozesses durchführen, um eine quartalsmäßige Konzernberichterstattung ermöglichen zu können. Aus diesem Grund beschäftigt sich diese Masterarbeit mit der Effizienzsteigerung im Konsolidierungsprozess. Ziel dieser Masterarbeit ist es, anhand einer Analyse den aktuellen Prozess zu erheben, um in weiterer Folge den optimierten Soll-Prozess zu konzipieren. Anhand der Analyse werden Schwachstellen identifiziert und Optimierungspotenziale aufgezeigt. Dementsprechend wird ein Handbuch erstellt, um Transparenz im Unternehmen zu schaffen und klare Vorgaben zu definieren. Zu Beginn erfolgt die Erhebung des Ist-Prozesses anhand von zwei leitfadengestützten Interviews mit dem Leiter des Center of Expertise Group Accounting and Consolidation sowie mit dem Intercompany-Experten. Zur Visualisierung der Prozessschritte ist eine grafische Darstellung des Ist-Prozesses enthalten. In weiterer Folge wird der Ist-Prozess beschrieben und analysiert. Die aus dem Ist-Prozess abgeleiteten Schwachstellen werden mittels des Ishikawa-Diagramms kategorisiert, um den Zusammenhang zwischen Ursachen und Wirkungen darzustellen. Anhand der Gruppierung werden die Optimierungsmaßnahmen dargestellt, um den Soll-Prozess zu definieren. Die Optimierung von Prozessen ist nur sinnvoll, wenn der Erfolg nachgewiesen werden kann. Um einen Vergleich zwischen dem Ist-Prozess und dem Soll-Prozess zu ermöglichen, wird anhand einer Prozesszeitrechnung sowie einer Personalbedarfsrechnung das Nutzenpotential aufgezeigt. Es wurde festgestellt, dass sich durch die Implementierung des Soll-Prozesses eine Zeiteffizienz von 65,52% ergibt. Diese Masterarbeit bildet die Grundlage, um den ganzheitlichen Konsolidierungsprozess auf quartalsweiser Basis zu erstellen. Die Einführung von SAP als führendes System in allen Tochtergesellschaften führt in weiterer Folge zu einer Optimierung der Intercompany-Abstimmung, da viele manuelle Arbeitsschritte obsolet werden. Dies bezieht sich auch auf den Datenupload in die Konsolidierungssoftware, der in weiterer Folge nicht mehr manuell erfolgt. Es wird betont, dass eine kontinuierliche Optimierung notwendig ist, um die Nachhaltigkeit des Prozesses auf einer quartalsmäßigen Grundlage zu gewährleisten.
Die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) ist am 05. Jänner 2023 in Kraft getreten und umfasst zehn European Sustainability Reporting Standards (ESRS). Diese sind von der European Financial Reporting Advisory Group (EFRAG) erstellt worden. Diese Masterarbeit zeigt die Konzeption eines nicht verpflichtenden Nachhaltigkeitsberichtes für die BG&P Holding GmbH. Die Resultate der Masterarbeit sind eine Wesentlichkeitsanalyse der ESRS, sowie eine Erarbeitung der ESRS für KMUs (VSME) und eine Darstellung der Principal Adverse Impact Indicators (PAI). Um dieses Ziel zu erreichen, sind Literaturrecherchen, Benchmarking und die Analyse der Nachhaltigkeitsberichte von vier Wirtschaftsprüfungsgesellschaften erarbeitet worden. Weiters sind ein Workshop, ein Experteninterviews und eine Erstellung von Excel-Listen durchgeführt worden. E4 Biologische Vielfalt und Ökosystem und S2 Arbeitskräfte Wertschöpfungskette sind nicht anwendbar für die BG&P Holding GmbH. Die restlichen acht ESRS sind anwendungsfähig. Die ESRS können in Sub-Themen unterteilt werden, von denen insgesamt zehn Sub-Themen nicht relevant für das Unternehmen sind. Bei weiterer Prüfung der zu berichtenden Fragestellungen wurden weitere sechs Sub-Themen als nicht anwendbar identifiziert. Letztendlich sind vierzehn Sub-Themen relevant und anwendbar für das Unternehmen. Die VSME sind im Januar 2024 veröffentlicht worden und umfassen zehn Standards. Ein VSME-Standard ist nicht auf das Unternehmen anwendbar, dies betrifft S2 Arbeitskräfte Wertschöpfungs-kette. Von den verbleibenden neun VSME sind 7 Fragestellungen nicht relevant und 21 Fragestellungen sind anwendbar für die BG&P Holding GmbH. Von den 14 PAI sind 7 nicht auf die BG&P Holding GmbH anwendbar, was zu 7 an-wendbaren PAI führt. Für jedes anwendbare ESRS, VSME und PAI gibt es eine Orientierung bezüglich der Datenerhebung, wo diese in der BG&P Holding GmbH bezogen werden können. Das Thema der Nachhaltigkeit wird in Zukunft immer mehr Herausforderungen innehaben. Jedoch soll diese Masterarbeit eine Hilfestellung für das Unternehmen BG&P Holding GmbH sein, um den Nachhaltigkeitsbericht erstellen zu können.
Gruppenpraxen in der Form einer OG unterliegen wie Personengesellschaften in anderen Branchen Veränderungen in der Mitunternehmer*innenstruktur, die zu Anteilverkäufen führen. Diese Verkäufe sind aufgrund der spezifischen rechtlichen Rahmenbedingungen im medizinischen Be-reich mit einer Vielzahl rechtlicher Bestimmungen verbunden, die von Steuerberatungskanzleien in der Abwicklung dieser Verkäufe zu berücksichtigen sind. Die Komplexität liegt in der Kombination der Vorschriften seitens der Ärztekammer und der steuerrechtlichen Bestimmungen. Im Rahmen dieser Arbeit wird für die MAG. KNEIDINGER KG Steuerberatungsgesellschaft ein standardisierter Projektplan entwickelt, um eine effiziente und einheitliche Vorgehensweise bei der Abwicklung von Anteilverkäufen in einer Gruppenpraxis OG zu ermöglichen. Der Projektplan beinhaltet sämtliche Arbeitsschritte vom Zeitpunkt der Entscheidung bis zur abschließenden steuerlichen Beurteilung, unter Berücksichtigung aller relevanten ärzte- und steuerrechtlichen Aspekte. Ziel ist es, den Projektablauf durch klar definierte Arbeitspakete und Berechnungsvorlagen effizient zu gestalten, ärzte- und steuerrechtliche Möglichkeiten sowie Besonderheiten aufzuzeigen und die erforderlichen Schritte zu den jeweiligen Zeitpunkten darzulegen. Mit dem Ziel, ein standardisiertes Konzept zu etablieren, wird die Abwicklung des Anteilverkaufs in drei Phasen unterteilt. Die erste Phase bildet die Analyse der ärzterechtlichen Organisations-strukturen, die zweite die Bewertung der Anteile gem. dem Gesamtvertrag Oberösterreich und die dritte Phase umfasst die steuerliche Beurteilung des Anteilverkaufs. Für jede Phase werden spezifische Arbeitspakete erarbeitet, die den Vorgaben der Ärztekammer und den gesetzlichen Bestimmungen entsprechen und anschließend zu einem Gesamtnetzplan zusammengefügt. In der ersten Phase erfolgt durch die Analyse der rechtlichen Bestimmungen für medizinische Kooperationen eine klare Abgrenzung der Gruppenpraxis von anderen medizinischen Kooperationsformen und die Zuordnung der Gruppenpraxis in das entsprechende Modell der Ärztekammer, um die spezifischen Vorgaben im weiteren Projektablauf einzuhalten. In der zweiten Phase wird ein standardisiertes Berechnungsschema für die Ermittlung der Anteilsablöse erarbeitet, basierend auf den Bestimmungen aus dem Gesamtvertrag. Die dritte Phase verdeutlicht, dass ein Anteilverkauf aufgrund des zu beachtenden steuerlichen Übergangs- und Veräußerungsgewinns zu einer erhöhten Steuerbelastung bei den Ärzten*Ärztinnen führt. Dies erfordert eine Überprüfung der Voraussetzungen für die Inanspruchnahme steuerlicher Begünstigungen. Mit diesem Leitfaden wird für die MAG. KNEIDINGER KG Steuerberatungsgesellschaft eine einheitliche sowie rechtlich konforme Grundlage für die Abwicklung eines Anteilverkaufs in einer Gruppenpraxis entwickelt, die den Ablauf effizient gestaltet und gleichzeitig eine steueroptimierte Lösung für die Ärzte*Ärztinnen bietet.
Diese Masterarbeit befasst sich mit einer Ertragsprognose für Photovoltaikanlagen, unterstützt durch Python. Das entwickelte Programm soll in der Lage sein, sowohl prognostizierte als auch historische Messdaten zu verwalten. Auf Basis dieser Informationen können Systeme wie Haus- oder Balkonkraftwerke geplant und dimensioniert werden, was ein gezieltes Energiemanagement im privaten Bereich ermöglicht. Die Größe der PV-Systeme spielt dabei keine Rolle; entscheidend sind die Solarleistungen, die die Erdoberfläche erreichen. Solche Daten, beispielsweise die Globalstrahlung auf horizontalen Flächen, bilden die Grundlage dieser Arbeit. Meteorologische Online-Dienste werden zur Beschaffung der erforderlichen Daten herangezogen. Das Projekt berücksichtigt mehrere Aspekte zur Erstellung der Ertragsprognosen. Dazu zählen die Sonnenposition und die Globalstrahlung auf geneigten Flächen. Ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit ist die Programmierung in Python. Dabei entsteht eine Vielzahl von Daten, die mit dem Datenbankmanagementsystem (DBMS) MariaDB verwaltet werden. Die Nutzung dieses DBMS erleichtert die Datenverwaltung und bietet über die Webanwendung phpMyAdmin eine übersichtliche Darstellung. Diese Arbeit umfasst sowohl die theoretischen Grundlagen der benötigten Berechnungsmodelle als auch deren praktische Umsetzung in der Programmierung, die ausführlich beschrieben wird.
Der Vormarsch der Elektromobilität stellt die Entwicklungsdienstleister zum Teil vor neue Herausforderungen. Die Systemkomplexität steigt, die zur Verfügung stehende Entwicklungszeit hingegen bleibt meist unverändert. Um somit eine effizientere Nutzung der zur Verfügung stehenden Entwicklungszeit zu ermöglichen, wird im Rahmen von Entwicklungsprojekten auf Simulationsmodelle zurückgegriffen. Durch diese Anwendung von Modellen können Entwicklungsaufgaben vorab in einer virtuellen Umgebung abgearbeitet werden, noch bevor die ersten daraus resultierenden Ergebnisse auf reale Hardwarekomponenten übertragen werden. Die vorliegende Masterarbeit beschäftigt sich mit einem Hochvolt-Inverter, einer Schlüsselkomponente in elektrifizierten Antriebssträngen. Der HV-Inverter ist hierbei für die Transformation des zur Verfügung stehenden Gleichstromes einer Batterie in einen dreiphasigen Wechselstrom zum Antrieb eines Elektromotors verantwortlich. Das Hauptziel dieser Arbeit liegt dabei auf der Erstellung eines Simulationsmodells der Leistungselektronik für einen der gängigsten Inverter-Typen. Durch die Verwendung dieses Modells sollen künftige Entwicklungsaufgaben in diversen Kundenprojekten effizienter abgearbeitet werden.
Follow-Me mit Ultra-Wideband
(2024)
Präzise Ortung, schnelle Datenübertragung und geringe Interferenz mit anderen drahtlosen Technologien würde in den kommenden Jahren zunehmend an Bedeutung gewinnen. Insbesondere im Bereich der Logistik sowie bei der sicheren und effizienten drahtlosen Übertragung größerer Datenmengen zwischen Geräten wird die Bedeutung von Indoor-Ortungssystemen weiter zunehmen. Ultra-Wideband (UWB)-Technologie bietet eine vielversprechende Lösung für diese Anforderungen. UWB-Systeme zeichnen sich durch niedrigere Hardwarekosten, reduzierte Komplexität und einen geringeren Stromverbrauch im Vergleich zu anderen drahtlosen Übertragungsmethoden aus, wodurch sie sich in den kommenden Jahren weiter ausbreiten wird. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Implementierung eines Follow-Me-Systems mithilfe eines Modellfahrzeugs und eines UWB-Kits von Mobile Knowledge. Ziel ist es, den Aufwand und die Komplexität der Programmierung einer UWB-Anwendung zu demonstrieren sowie die Genauigkeit und Reichweite von UWB zu untersuchen und zu bewerten.
Für Klein- und mittelständische Unternehmen wird der Mangel an Arbeitskräften immer deutlicher spürbar, wodurch die Ressource Mensch zunehmend kostbarer wird. Der Schritt in eine teilautomatisierte Fertigung stellt hierbei eine Chance dar, um repetitive Tätigkeiten von Automatisierungssystemen erledigen zu lassen. Diese Masterarbeit befasst sich mit der Realisierung einer Beschickungslösung einer Fräsmaschine mithilfe eines Roboters. Eine konventionelle Fräsmaschine, welche sich im MER-Labor der FH CAMPUS 02 befindet, soll hierbei zunächst CNC-fähig gemacht werden. Ein Roboter soll durch die Platzierung auf einem verfahrbaren Untertisch als mobiler Helfer fungieren und die Be- und Entladung von Werkstücken automatisiert durchführen. Zur Vereinfachung des Rüstprozesses des Roboters an der Fräsmaschine soll ein Kamerasystem eingesetzt werden, welches eine Positionserkennung im Raum ermöglicht. Der Roboter soll an der CNC-Fräsmaschine positioniert werden, ohne dass er für diese Position eingerichtet werden muss. Für die praktische Umsetzung wurde im theoretischen Teil zunächst geklärt, was als Stand der Technik im Feld der automatisierten Be- und Entladung von Werkzeugmaschinen mithilfe von Robotern angesehen wird. Die Forschungsfrage, wie eine Positionserkennung des Endeffektors des Roboters im Raum mit einer Kamera realisiert werden kann, wurde ebenfalls im Theorieteil beantwortet. In diesem Abschnitt wurden des Weiteren auch die verschiedenen Arten des Signalaustausches zwischen Roboter und Maschine erörtert mit den erforderlichen Signalen für ein derartige Automatisierungslösung. Die für die Aufrüstung einer Fräsmaschine auf CNC-Technik erforderlichen Umbauten wurden ebenfalls mit einbezogen. Beruhend auf der theoretischen Aufarbeitung der einzelnen Teildisziplinen des Gesamtsystems, wurden im praktischen Teil Lösungen erarbeitet und Entscheidungen getroffen für die Umsetzung. Diese Umsetzung beinhaltet das CNC-Upgrade der Fräsmaschine und die Schaffung eines mobilen Roboters, welcher ohne exakte Positionierung Werkstücke automatisiert be- und entlädt. Die erarbeitete Gesamtlösung dient beispielhaft als Leitfaden für Klein- und Mittelbetriebe, welche einen Schritt in eine teilautomatisierte Fertigung gehen wollen und ohne hohe Investitionskosten bestehende Werkzeugmaschinen automatisieren wollen.
Hydrogen currently serves as a significant and widely utilized process chemical and is also discussed as a big scale secondary energy carrier. The continual development of electrochemical components, such as electrolyzers and fuel cells, ensures that hydrogen is poised to establish itself as a sustainable and renewable secondary energy carrier within future energy grids. Precise measurement methods, particularly electrochemical impedance spectroscopy, play a pivotal role in characterization and development. Despite the existence of EIS-based measurement systems on the market, these do not consistently meet all the requirements set forth by HyCentA Research GmbH. The main goal of this thesis was the overhaul of an EIS measurement device which has been developed in a former research project The circuit diagram of the prototype was analysed, modernised, and expanded with additional functionalities. The measurement path, encompassing filters, preamplifiers, and ADC`s, was revised. A fundamental device concept was devised, including the housing, connection technology, and all electronic modules. Calibration procedures and an operational strategy for the overall measuring device, designated as the "Cell Monitor," were developed. The conceptual framework is presently in the process of implementation, with the Cell Monitor designed to serve in both testing facilities and as an onboard measuring device for fuel cell vehicles. The prospective application of the Cell Monitor significantly contributes to the advancement and optimization of hydrogen-based technologies.
Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung von Leistungsbeeinträchtigungen in xDSL-Netzwerken durch den Einsatz von ML (Machine Learning) Methoden. Angesichts der noch immer weit verbreiteten Bedeutung einer zuverlässigen und leistungsfähigen DSL-Infrastruktur für den digitalen Alltag zielt diese Arbeit darauf ab, innovative Lösungen zur Identifizierung und Behebung von Signalstörungen zu erforschen. Durch eine umfassende Analyse der xDSL-Technologie und der bestehenden Herausforderungen im Bereich der Signalübertragung legt die Arbeit die theoretische Grundlage für den Einsatz von ML. Anschließend werden verschiedene ML-Modelle entwickelt, trainiert und evaluiert, um ihre Eignung für die automatische Erkennung und Klassifizierung von Netzwerkbeeinträchtigungen zu bestimmen. Die Ergebnisse zeigen, dass ML-basierte Ansätze das Potenzial haben, signifikante Verbesserungen in der Fehlerdiagnose und Behebung zu erzielen, was letztendlich zu einer optimierten Netzwerkleistung führt. Diese Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag im Bereich der Netzwerkdiagnostik und öffnet neue Wege für die Anwendung von ML-Technologien in der Telekommunikationsindustrie.
Angesichts der fortschreitenden Digitalisierung und der stetige Anstieg von Informationstechnologien, gewinnt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Human Resource Bereich zunehmend an Bedeutung. Unternehmen suchen ständig nach Möglichkeiten, ihre HR-Prozesse zu optimieren und den Herausforderungen des Arbeitsmarktes gerecht zu werden. Durch die Integration von KI-Anwendungen sollen zahlreiche HR-Aufgaben effizienter und genauer gestaltet werden, was Zeit und Ressourceneinspart. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, einen umfassenden Überblick über den derzeitigen Stand der Technologie im Bereich Künstlicher Intelligenz im Human Resources Bereich zu geben. Dabei soll aufgezeigt werden, welche KI-unterstutzten Technologien zurzeit am Markt verfügbar sind und welche weitreichenden Auswirkungen diese auf verschiedenste Teilbereiche eines Unternehmens haben können, von der Personalbeschaffung über die Mitarbeiterentwicklung bis hin zur Leistungsbeurteilung und Automatisierung administrativer Aufgaben. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde eine systematische Literaturrecherche durchgeführt, um fundierte Übersichten und detaillierte Informationen zu diesem Thema zu sammeln. Die Literaturrecherche umfasste drei verschiedene Literaturdatenbanken, um eine möglichst breite und repräsentative Basis zu schaffen. Durch diese Literaturrecherche wurden relevante Informationen und Daten gesammelt, die es ermöglichten, fundierte Hypothesen zu formulieren. Diese Hypothesen wurden im Rahmen dieser Literaturanalyse eingehend untersucht, um verlässliche Rückschlüsse auf den Einsatz und die Wirksamkeit von KI in Personalabteilungen zu ziehen.
Diese Masterarbeit erforscht die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in die DevOps- und ITOps-Prozesse. Durch eine systematische Literaturübersicht wurden insgesamt 75 relevante Arbeiten in verschiedenen Bereichen eingehend untersucht, darunter Chancen, Herausforderungen und die verschiedenen Arten von künstlicher Intelligenz, die genutzt werden. Der Hauptfokus dieser Forschung liegt darin, eine Abbildung zu erstellen, die potenzielle KI-Integrationen innerhalb des DevOps-Prozesses aufzeigt. Zahlreiche Studien zu KI und Software- oder Betriebssystemen lösen unbeabsichtigt verschiedene Probleme in verschiedenen Phasen von DevOps. Diese Studie fasst eine bedeutende Anzahl wissenschaftlicher Arbeiten zusammen, die diese Phasen unterstützen, und fasst ihre Methoden zusammen. Dieser Ansatz bietet einen Überblick über die Unterstützung von KI für DevOps und die damit verbundenen Herausforderungen. Darüber hinaus listet diese Arbeit die häufig erwähnten Vorteile der KI-Integration sowie die verschiedenen KPIs und Metriken auf, die zur Messung des Erfolgs der KI-Methode oder der Integration selbst verwendet werden. Diese Arbeit hebt die Bedeutung hervor, zu verstehen, wie KI in DevOps und ITOps passt. Nach der Betrachtung verschiedener Studien ist klar, dass KI die Arbeitsweise dieser Prozesse erheblich verbessern kann, indem sie sie schneller und genauer macht. Die Forschung schlägt einen ganzheitlichen Ansatz vor, der nicht nur die positiven und herausfordernden Aspekte zeigt, sondern auch Möglichkeiten aufzeigt, KI in DevOps und ITOps einzusetzen und zu messen, wie gut sie funktioniert. Alle diese Ergebnisse zielen darauf ab, einen Leitfaden zu erstellen, der Fachleuten und Unternehmen dabei hilft, KI in diesem Prozessen klug und effektiv zu nutzen.
Ein User-Interface ist das zentrale Element eines jeden Systems und entscheidet über dessen Effektivität und wahrgenommene Qualität. Umso wichtiger ist daher die frühe Einbindung der Nutzer*innen bei der Entwicklung von Bedienoberflächen (Mohammed & Karagozlu, 2021; Sridevi, 2014). Die im ISO-Standard ISO 9241-210:2019 beschriebenen Prinzipien und Aktivitäten des sogenannten User-Centered-Design (UCD) Ansatzes bieten hierfür den Grundstein (ISO, 2023). Ziel dieser Arbeit ist es nun, das Potential von künstlicher Intelligenz im User-Centered-Design und im Speziellen für die Prototypenerstellung zu ermitteln. Dabei liegt der Fokus auf den sogenannten interaktiven Prototypen, welche eine Interaktion mit den Benutzern*Benutzerinnen ermöglichen (Arnowitz, 2010). Dazu wurde zu Beginn eine Literaturrecherche zu den Themen künstliche Intelligenz und User-Interface-Design vorgenommen, um eine Wissensgrundlage zu schaffen. Darauf aufbauend wurden dann die einzelnen Schritte des User-Centered-Design Prozesses und die dazugehörigen Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz untersucht. Im darauffolgenden praktischen Teil der Arbeit wurde eine Technologieakzeptanzstudie nach dem Modell der Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) nach Venkatesh et al. (2003) in Form einer Onlineumfrage durchgeführt. Die Erkenntnisse aus der Onlineumfrage zeigen, dass sowohl die Leistungserwartung, die Aufwandserwartung, die sozialen Einflüsse als auch die erleichternden Bedingungen der Teilnehmer*innen miteinander korrelieren, aber einzig und allein die sozialen Einflüsse einen signifikant positiven Einfluss auf die Verhaltensabsicht und infolgedessen auch auf das Nutzungsverhalten von Personen haben. Im Zuge der Umfrage gab die Mehrheit der Teilnehmer*innen an, dass sie positive Erwartungen an die Leistung und den Aufwand der Nutzung von künstlicher Intelligenz zur Erstellung von interaktiven Prototypen hat. Die sozialen Einflüsse und erleichternden Umstände wurden genauso wie die Verhaltensabsicht eher neutral, aber mit positiven Tendenzen bewertet. Eine weiterführende Forschung im Bereich der Wirtschaftsinformatik könnte daher in Form einer qualitative Forschung durchgeführt werden, beispielsweise durch User-Tests unter überwachten Bedingungen. Dabei könnte das Verhalten der Benutzer*innen während der Interaktion mit der künstlichen Intelligenz beobachtet werden, um tiefere Einblicke zu gewinnen und die Ergebnisse vergleichbar zu machen.
Die Verbreitung von ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) und dessen Integration in verschiedene Bereiche unseres täglichen Lebens, hat umfangreiche Diskussionen über dessen Auswirkungen ausgelöst. Die Masterarbeit stellt eine umfassende Analyse dessozialen Diskurses im Kontext der generativen Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere von ChatGPT dar. Mit einer detaillierten empirischen Erhebung werden die vielfältigen Meinungen, Bedenken und Einschätzungen von Individuen zu diesem Thema eingehend untersucht. Das Ziel der Arbeit besteht darin, ein umfassendes Verständnis für die verschiedenen Perspektiven und potenziellen Auswirkungen von generativer KI auf die Gesellschaft zu erlangen. Besondere Aufmerksamkeit wird auf das Thema der Akzeptanz, sowie den potenziellen Auswirkungen von generativer KI auf sozialen, wirtschaftlichen und ethischen Kontexten gerichtet. Die Q-Methode wird genutzt, um die subjektiven Sichtweisen der Teilnehmenden zu ermitteln. Dadurch konnten drei Meinungs-Typen definiert werden: „die Bildungsinnovatorin“, „der/die Bewahrer*in der Gesellschaftswerte“ und „der technologische Realist“. Die Ergebnisse der Studie liefern wichtige Einblicke in die Vielfalt der Standpunkte und zeigen auf, wie die Öffentlichkeit auf die rasante Entwicklung von KI reagiert. Diese Erkenntnisse sind von großer Relevanz für Entscheidungsträger*innen in Politik, Wirtschaft und Technologie, da sie dazu beitragen, die Chancen und Herausforderungen von generativer KI besser zu verstehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Masterarbeit reflektiert nicht nur die aktuelle Debatte über KI, sondern regt auch dazu an, die gesellschaftlichen Auswirkungen dieser Technologien kritisch zu hinterfragen, weiter zu erforschen und in anhaltenden Diskussionen zu vertiefen, um eine nachhaltige und ethisch verantwortungsvolle Integration von KI in die Gesellschaft zu fördern.
In diesem Beitrag wird die Rolle von Künstlicher Intelligenz (kurz KI) bei der Erlangung von IT-Sicherheitszertifizierungen untersucht. In einer zunehmend digitalisierten Welt sind Unternehmen verschiedenster Branchen auf die Implementierung effektiver Sicherheitsmaßnahmen angewiesen, um ihre Daten und Systeme vor Bedrohungen (wie zum Beispiel Hacker) zu schützen. Diese Arbeit beleuchtet, wie KI-Technologien in verschiedenen Phasen des Zertifizierungsprozesses eingesetzt werden können. Dazu gehören die Identifizierung von Sicherheitsrisiken durch die Analyse der Beschreibung von Unternehmen, die Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitsrichtlinien sowie die Definition neuer Prozesse und Verfahren, um die Sicherheit von Unternehmen zu gewährleisten. Diese Arbeit gibt einen Überblick über die Potenziale und Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI im Rahmen der IT-Sicherheitszertifizierung verbunden sind, und zeigt auf, wie Organisationen ihre Sicherheitspraktiken durch intelligente Technologien optimieren können. Zu diesem Thema wurden Experten interviewt, die mit künstlicher Intelligenz bereits Erfahrung sammeln konnten und mit den Antworten der KI gegenübergestellt. Durch die Integration von KI in den Zertifizierungsprozess können Unternehmen nicht nur die Effizienz ihrer Sicherheitsbemühungen in Form von Analyse von Sicherheitslücken steigern, sondern auch dazu beitragen, die Einhaltung von Sicherheitsstandards und -richtlinien zu gewährleisten. Die KI hat aber zum jetzigen Zeitpunkt noch einige Mängel, die es gilt in Zukunft anzupassen respektive mit Trainingsdaten zu IT-Security Standards zu versehen, um so eine Künstliche Intelligenz zu schaffen, die wie ein Experte auf diesem Gebiet handeln kann. Ein Nebenprodukt dieser Arbeit ist eine - anhand der Experteninterviews - erstellte Prozesskarte zur Zertifizierung und Rezertifizierung von Sicherheitszertifikaten und -standards.
Die vorliegende Masterarbeit widmet sich der Implementierung künstlicher Intelligenz (KI) im Bearbeitungsprozess von Serviceanfragen im Kundensupport. Dabei wird der Design Science Research Ansatz als Forschungsmethode verwendet, um eine effektive Gestaltung und Umsetzung der KI-Integration zu gewährleisten. Zu Beginn der Arbeit wird der Design Science Research Ansatz eingehend erläutert. Dieser methodische Rahmen ermöglicht die Entwicklung und Evaluation von artefaktbasierten Lösungen, in diesem Fall die Implementierung von KI im Kundensupport. Es werden Designziele definiert und eine iterative Vorgehensweise skizziert, die die praxisnahe Anwendung von Forschungsergebnissen gewährleistet. Im Anschluss bezieht sich der Fokus auf das Incident Management im Kundensupport. Es erfolgt eine detaillierte Analyse des bestehenden Prozesses, um Herausforderungen zu identifizieren, die durch KI gelöst werden können. Der Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung von Routinetätigkeiten, der schnellen Klassifizierung von Anfragen und der Verbesserung der Wissensbasis. Abgeschlossen werden die Grundlagen mit dem Thema künstliche Intelligenz. Verschiedene KI-Technologien wie Supervised Learning und der KNN-Algorithmus werden erläutert, um eine fundierte Basis für die spätere Implementierung zu schaffen. Das vierte Kapitel widmet sich einer empirischen Studie zur Evaluation der implementierten KI im Kundensupport. Hierbei wird die ausgewählte KI-Technologie in der Praxis getestet, und die Ergebnisse werden auf ihre Wirksamkeit und Effizienz hin analysiert. Die Erkenntnisse aus der empirischen Studie fließen in die abschließende Reflexion und Handlungsempfehlungen für zukünftige Implementierungen im Kundensupport ein. Eine Schlussfolgerung bzw. der Ausblick schließen diese Arbeit ab.
Die Erstellung von Softwareangeboten birgt zahlreiche Herausforderungen. Darunter fallen insbesondere die möglichst akkurate und vollständige Spezifikation der zu entwickelnden Softwarelösung und die gleichzeitige Sicherstellung einer effektiven und verständlichen Kommunikation mit Auftraggeber*innen. Die Kosten für die Erstellung eines Angebots werden in der Regel erst von der erfolgreichen Projektakquise gedeckt. Ansonsten müssen die angefallenen Kosten für die Angebotserstellung von anderen Projekten aufgefangen werden. Dies setzt Auftragnehmer*innen einem erheblichen wirtschaftlichen Druck aus, der eine effiziente Arbeitsweise notwendig macht. Mit der kombinierten Anwendung von User Stories und künstlicher Intelligenz soll die Angebotserstellung optimiert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird der Stand der Technik für natürliche Sprachverarbeitung näher beleuchtet und wie diese zusammen mit User Stories funktionieren kann. Das Unternehmen ireo GmbH liefert mit seiner in Bälde marktreifen SaaS-Webapplikation Storywise einen Lösungsansatz, um die aufgedeckten theoretischen Potenziale von natürlicher Sprachverarbeitung zusammen mit leichtgewichtigen und verständlichen User Stories in die Praxis überzuführen. Die Applikation Storywise wird daher im Rahmen dieser Arbeit von Expert*innen und potenziellen Anwender*innen aus dem Bereich Projektmanagement, Requirements Engineering und Softwareentwicklung getestet und evaluiert, wobei leitfadengestützte Expert*inneninterviews und eine qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz und Rädiker zur Anwendung kommen. Das Ziel dieser Arbeit war die Einordnung der Praktikabilität der Applikation und insbesondere der KI-generierten Inhalte für die Aufgaben und Anforderungen des Angebotsprozesses aus Sicht der Expert*innen. Weiters sollten sowohl potenzielle Anwendungsfelder für Storywise als auch Vor- und Nachteile gegenüber bestehenden Werkzeugen und mögliche Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass besonders das Grundgerüst einer Spezifikation durch den Einsatz von KI deutlich schneller erstellt werden kann. Das Generieren und Strukturieren von Anforderungen wurde als größter Benefit wahrgenommen, auch die Art der Integration der KI in eine Applikation sowie die Kompatibilität zu Systemen nachgelagerter Prozesse wie Jira sind wichtig für den Erhalt der gewonnenen Effizienzvorteile. Insgesamt ist ein überzeugender Fit des Tools auf den Angebotsprozess gegeben – wenngleich im ersten Schritt primär für kleine bis mittelgroße Projekte. Als größte Herausforderung für die Akzeptanz ist der Datenschutz zu nennen, d.h. um auch wirklich von Unternehmen angenommen zu werden, müssen das verwendete Large Language Model, der Speicherort und die Verarbeitung sowohl DSGVO- als auch Unternehmensrichtlinien erfüllen und vertrauenswürdig sein.
Erstellung eines Konzeptes zur Optimierung der Absatz- und Produktionsplanung in der XAL-Gruppe
(2024)
In der vorliegenden Masterarbeit wird das Konzept der optimierten Absatz- und Produktionsplanung am Beispiel der XAL-Gruppe untersucht, einem global agierenden Unternehmen, das sich ständig wechselnden Marktanforderungen, intensivem Wettbewerb und schnellem technologischen Fortschritt gegenübersieht. Angesichts dieser Herausforderungen zielt die Arbeit darauf ab, durch eine detaillierte Analyse und Optimierung der Absatzplanung auf Produktkategoriebasis, eine effizientere Produktionsplanung und Ressourcennutzung zu ermöglichen. Dies soll dem Unternehmen helfen, besser auf Nachfrageschwankungen zu reagieren, Marktchancen zu nutzen und strategische Entscheidungen fundiert zu treffen. Die zentrale Forschungsfrage konzentriert sich auf die Konzeption eines verbesserten Planungsansatzes für die XAL-Gruppe, insbesondere auf die Einführung einer produktkategoriebasierten Absatz- und Produktionsplanung. Um die bestehende, subjektiv geprägte Absatz- und Produktionsplanung zu verbessern, wurden leitfadenorientierte Workshops durchgeführt, die eine kritische Diskussion der aktuellen Absatz- und Produktionsplanung sowie die Identifikation von Optimierungspotenzialen ermöglichten. Ergänzend dazu wurde eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt, die die theoretischen Grundlagen der Absatz- und Produktionsplanung beleuchtet und Optimierungsansätze aufzeigt. Die Ergebnisse der Workshops und der theoretischen Untersuchungen flossen in die Entwicklung eines Konzepts für eine optimierte Absatz- und Produktionsplanung ein, welches anschließend in einem Excel-Modell umgesetzt wurde. Einerseits ermöglicht das Konzept der optimierten Absatz- und Produktionsplanung eine detaillierte Planung des Absatzes auf Basis der Produktkategorien, andererseits wurden die Ergebnisse der Absatzplanung in einem Summenfile zusammengefasst, das die Analyse der Produktkategorien für die XAL-Gruppe ermöglicht. Im Zuge der Konzeption der optimierten Produktionsplanung wurden die Ist-Fertigungsstunden je Produktkategorie dargestellt und mittels der Veränderung des Absatzes, gemessen am Umsatzanteil, die Planfertigungsstunden berechnet. Die Arbeit wird mit der Vorstellung der Ergebnisse der optimierten Planung für die Top 15 Produktkategorien der XAL-Gruppe beendet. Diese umfassen eine Gegenüberstellung von Ist- und Plan-Daten für den Absatz und die Fertigungsstunden je Produktkategorie.
Angesichts der Energiekrise wird Power-to-Gas als einzige praktische Lösung für die saisonübergreifende Langzeitspeicherung von Energie und als Antwort auf die schwankende und wachsende Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien angesehen. Die Grundlage dieser Technologie ist die Erzeugung von grünem Wasserstoff durch Elektrolyse von Wasser mittels Elektrolyse Stacks, die aus mehreren Zellen bestehen. Bei der Entwicklung dieser Zellen wird die elektrochemische Impedanzspektroskopie (EIS) als zerstörungsfreie Methode zur Überwachung des Betriebszustandes eingesetzt. Diese Methode erlaubt es, bestimmte Phänomene von Aktivierungs- und Degradationsprozessen nicht nur einer bestimmten Zelle, sondern auch den Zellkomponenten zuzuordnen. Über ein Ersatzschaltbild können die Veränderungen empirisch über die Komponentenwerte ermittelt und dokumentiert werden. Da EIS-Messungen meist an Einzelzellen beziehungsweise kleinen Stapeln erfolgen, sind bis auf wenige Ausnahmen keine Geräte zur Messung von Stapeln mit einer Stromaufnahme größer als 30 A am Markt erhältlich. Um diese Einschränkung zu umgehen, wurde im Zuge des EU-Projektes Recycalyze (ID: 861960) von der HyCentA Research GmbH ein eigener Aufbau zur Gewinnung der Messdaten entwickelt. Das Ziel dieser Masterarbeit ist die Datenverarbeitung und Auswertung dieser Messungen. Dazu wird die Frequenzanalyse hinsichtlich der Genauigkeit in Abhängigkeit von der Messdauer und Phänomenen wie spektralen Leckagen untersucht. Außerdem wird der Einfluss verschiedener Fenster verglichen und bewertet. Um die Auswirkungen auf die Membranelektrodenanordnung (MEA) zu zeigen, werden einfache Ersatzschaltbilder simuliert und gezeigt. Die Veränderung der Bauteilwerte kann bestimmte Effekte zeigen, die im Nyquist Plot aufgezeigt und mit gemessenen Impedanzkurven verglichen werden können. Die Frequenzanalyse, sowie die grafische Aufbereitung und Archivierung erfolgt in der Programmiersprache JULIA. Zur Validierung des Messaufbaus und der Datenauswertung wurde eine Messung mit einem marktüblichen Produkt, bei geringer Stromdichte, erfolgreich durchgeführt. Mit diesem Messaufbau und der Datenauswertung kann die HyCentA Research GmbH Messungen in einem Leistungsbereich anbieten, die bisher nicht möglich waren.
Eine beachtliche Anzahl an Unternehmen, werden in den Bereich der kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) zugeordnet. Diese unterlaufen eine Veränderung dahingehend, dass innerfamiliäre Nachfolgelösungen in vergangenen Jahren abgenommen haben. Erschwerend können sich noch finanzielle Krisen abzeichnen und ein zunehmender internationaler Wettbewerb. Durch den Faktor der steigenden Internationalisierung von mittelständischen Unternehmen, wird ein Mergers-&-Acquisition-Ansatz immer wichtiger. Dieses Themengebiet ist inzwischen nicht nur bei Großunternehmen im Einsatz, sondern auch im Bereich von kleinen und mittelständischen Unternehmen.
Das erklärte Ziel der Masterarbeit ist die Darlegung von kritischen Erfolgsfaktoren, die in einem angewandten Mergers-&-Acquisition-Ansatz zum Vorschein kommen. Dabei wird detailliert auf die damit verbundenen Themenbereiche eingegangen. Die Herausforderungen die sich in der Praxis in den entsprechenden Prozessphasen auftun werden im Detail erörtert. Dabei kann dies als Hilfestellung für Unternehmen die solch eine Transaktion bisher noch nicht vollzogen und möglicherweise Vorhaben haben durchaus wertvoll sein, da diese aus Fehlern von bisherigen Unternehmen, Rückschlüsse und Erfahrungen für ihre eigene Transaktion ziehen können
Zu diesem Themengebiet hat die Fachliteratur einige Ansätze und Perspektiven dargelegt, überwiegend für Großunternehmen. Dabei konnten Modelle auf den Bereich von kleinen und mittelständischen Unternehmen übertragen werden. Dies hat sich im Zuge der qualitativen Forschung ausreichend belegen lassen. Dabei gibt es für kleine und mittlere Unternehmen diverse Beweggründe und Chancen einen Mergers-&-Acquisition Prozess zu vollziehen. Dabei gibt es auch potenzielle Hürden und Risiken die mit solch einer Transaktion einhergehen.
