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Partizipation im Fokus
(2024)
In Zeiten tiefgreifender Herausforderungen für alle Bildungsinstitutionen und Hochschulen kann ein gemeinsames Leitbild der Lehre und des Lernens Orientierung bieten und einen richtungsweisenden Beitrag zur Lehr- und Lernkultur leisten. Wirkung entfalten Leitbilder aber nur dann, wenn alle davon betroffenen Akteure die Chance haben, sich daran zu beteiligen und auch (für sich selbst) erkennbar beitragen können. Der vorgestellte Leitbild-Lehre-Prozess beschreibt, wie dies gelingen kann und an der HTWG Konstanz durchgeführt wurde.
Neural network representations of simple models, such as linear regression, are being studied increasingly to better understand the underlying principles of deep learning algorithms. However, neural representations of distributional regression models, such as the Cox model, have received little attention so far.We close this gap by proposing a framework for distributional regression using inverse flow transformations (DRIFT), which includes neural representations of the aforementioned models. We empirically demonstrate that the neural representations of models in DRIFT can serve as a substitute for their classical statistical counterparts in several applications involving continuous, ordered, timeseries, and survival outcomes. We confirm that models in DRIFT empirically match the performance of several statistical methods in terms of estimation of partial effects, prediction, and aleatoric uncertainty quantification. DRIFT covers both interpretable statistical models and flexible neural networks opening up new avenues in both statistical modeling and deep learning.
Die Hochschule Konstanz hat ein umfassendes Klimaschutzkonzept entwickelt, um ihre Treibhausgasemissionen zu reduzieren und nachhaltiges Handeln auf dem Campus zu fördern. Ausgangspunkt ist eine detaillierte Ist-Analyse, die sowohl qualitativ als auch quantitativ den Ist-Zustand hinsichtlich Klimawirkung an der Hochschule erfasst. Ein großer Teil dieser Analyse ist die Erhebung des Energieverbrauchs und der Treibhausgasemissionen. Zusätzlich zur Analyse der durch den Hochschulbetrieb erzeugten Emissionen wurden mögliche Maßnahmen zu deren Reduktion erörtert. Dies geschah auf Grundlage bisheriger Pläne der Hochschule zum Klimaschutz, dem Austausch mit dem Amt für Vermögen und Bau sowie der Hochschulgemeinschaft und externer Beratung.
Die Maßnahmen wurden Handlungsfeldern zugeordnet und innerhalb von Maßnahmensteckbriefen detailliert beschrieben. Mittels Treibhausgas- und Energiebilanz und der möglichen Minderungspotenziale von Maßnahmen konnten Szenarien zur Reduktion der Emissionen, sogenannte Absenkpfade, aufgestellt werden.
Durch den Vergleich zwischen einem Referenzszenario ohne zusätzliche Klimaschutzbemühungen und einem Klimaschutzszenario wird aufgezeigt, wohin die Hochschule sich mit ihren Klimaschutzaktivitäten entwickeln möchte und welche Emissionsreduktionen als Ziele realistisch sind. Zur Sicherstellung der Zielerreichung werden die Maßnahmen kontinuierlich überwacht und angepasst. Die Hochschule betont die Bedeutung der Einbindung verschiedener Stakeholder und hat entsprechende Kommunikationsstrategien und Beteiligungsformate entwickelt, um das Engagement für den Klimaschutz zu fördern.
Im Service Management zeichnet sich ein grundlegender Paradigmenwechsel ab: Der Kunde wird zunehmend nicht mehr nur als Konsument, sondern als aktiver Mitgestalter von Dienstleistungen und Wertschöpfungsprozessen betrachtet. Dieser Ansatz, oft als „Kollege Kunde“ beschrieben, bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, die Servicequalität zu steigern, Kundenbeziehungen zu intensivieren und die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Insbesondere im Maschinen- und Anlagenbau – einer Branche, die von komplexen Produkten und personalisierten Dienstleistungen geprägt ist – eröffnet diese Entwicklung neue Perspektiven für die Gestaltung des Service Managements.
Industrial companies have numerous avenues for implementing sustainability innovations, which can significantly reduce the negative ecological impact of their activities. In this context, a variety of options for action and types of innovation are available to companies at different system levels. These range from innovations in the material and energy flows used for processing, procedural and product innovations, through to comprehensive organisational and functional innovations at the consumer and user level. There are numerous interdependencies between the different levels and types of innovation.
In diesem "essential" werden die wichtigsten Grundlagen des ökologisch nachhaltigen Wirtschaftens erläutert. Nach einer kompakten Klärung der verschiedenen Verständnisse und Bedeutungen von „Nachhaltigkeit“ und „Nachhaltiger Entwicklung“ erfolgt eine Darlegung der prinzipiellen Problematik im Kontext von Ökologie und Ökonomie. Eine Erörterung der diversen Handlungsfelder und Strategieoptionen zeigt die vielfältigen Möglichkeiten bezüglich Effizienz-, Konsistenz- und Suffizienz-Innovationen auf. Schließlich erfolgt ein Blick auf die aktuellen Herausforderungen des Nachhaltigkeitsmanagements.
Increasing the perception mechanism of robotic systems, and therefore their level of autonomy, is a challenging task, particularly when production costs must be maintained at a minimum. To enhance the autonomous capabilities of Autonomous Mobile Robots (AMRs) without increasing production costs, we propose a novel 2D-Lidar mirror combination with a main focus on the calibration procedure and the resulting performance figures. This approach leverages precise calibration to enhance the robot’s perception without the necessity of adding costly sensors such as 3D-Lidars, thereby maintaining affordability while simultaneously increasing the effectiveness of 2D-Lidar sensors.
Given the environmental and social challenges the world faces, social entrepreneurship gained an instrumental role addressing these challenges. In this context it is important to understand what drives and motivates these types of social entrepreneurs and, eventually, how can new entrepreneurs be motivated to engage socially. This article applies the three basic needs of self-determination theory - competence, autonomy, and social integration - to the field of sustainable entrepreneurship opening up promising perspectives for promoting and motivating sustainable entrepreneurs. When applying this theory to the motivation continuum one can gain not only insights about the fulfillment of the three basic needs of sustainable entrepreneurs but also better understand their motivational drivers and how to eventually reach the highest level of intrinsic motivation. Overall, this work aims to contribute to the development of more effective support and educational programs aiming to attract and motivate more people to engage in sustainable entrepreneurship.
The efficient and reliable operation of power grids is of great importance for ensuring a stable and uninterrupted supply of electricity. Traditional grid operation techniques have faced challenges due to the increasing integration of renewable energy sources and fluctuating demand patterns caused by the electrification of the heat and mobility sector. This paper presents a novel application of convolutional neural networks in grid operation, utilising their capabilities to recognise fault patterns and finding solutions. Different input data arrangements were investigated to reflect the relationships between neighbouring nodes as imposed by the grid topology. As disturbances we consider voltage deviations exceeding 3% of the nominal voltage or transformer and line overloads. To counteract, we use tab position changes of the transformer stations as well as remote controllable switches installed in the grid. The algorithms are trained and tested on a virtual grid based on real measurement data. Our models show excellent results with test accuracy of up to 99.06% in detecting disturbances in the grid and suggest a suitable solution without performing time-consuming load flow calculations. The proposed approach holds significant potential to address the challenges associated with modern grid operation, paving the way for more efficient and sustainable energy systems.
Purpose: Although there is an apparent potential in using data for advanced services in manufacturing environments, SMEs are reluctant to share data with their ecosystem partners, which prevents them from leveraging this potential. Therefore, the purpose of this paper is to analyse the reasons behind these resistances. The argumentation paves the way for elaborating countermeasures that are adequate for the specific situation and the typical capabilities of SMEs.
Design/Methodology/Approach: The analysis is based on literature research and in-depth interviews with management representatives of 15 companies in manufacturing service ecosystems. Half of these are manufacturers and the other half technology or service providers for manufacturers. They are SMEs or partly larger companies operating in structures that are typical for SMEs.
Findings: Data sharing hurdles are investigated in the five dimensions, 1. quantifying the value of data, 2. willingness to share data and trust, 3. organizational culture and mindset, 4. legal aspects, and 5. security and privacy. The ability to quantify the value of data is a necessary but not sufficient precondition for data sharing, which must be enabled by adequate measures in the other four dimensions.
Originality/Value: The findings of this empirical study and the solution approach provide an SME-specific framework to analyze hurdles that must be overcome for sharing data in an ecosystem.
Manufacturing SMEs can apply the framework to overcome the hurdles by specific insights and solution approaches. Furthermore, the analysis illustrates the future research direction of the project towards a comprehensive solution approach for data sharing in a manufacturing ecosystem.