Wirtschaft (MSB)
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In einer Ära technologischer Fortschritte, sich wandelnder Werte und neuer Arbeitsplatzdynamiken hat sich das Konzept „New Work“ als Zukunftsperspektive etabliert. Es geht dabei um mehr als Technologie – vielmehr um tiefgreifende Arbeitsstrukturveränderungen, die Autonomie und Eigenverantwortung betonen.
Das Thema "New Work" hat sowohl in der Forschung als auch in der Praxis in den letzten Jahren an großer Bedeutung gewonnen. Aus dem gemeinsamen Bewusstsein für die Relevanz dieses Themas ist diese kollaborative Studie zwischen dem Science-to-Business Marketing Research Centre der FH Münster und der noventum consulting GmbH mit Beteiligung von 100 Mitarbeitenden in Münsterländer Unternehmen entstanden. Sie erfasst den aktuellen Stand von New Work im Münsterland und findet Antworten zu drängenden New Work Fragen. Die Ergebnisse sind sowohl aufschlussreich als auch nachdenklich stimmend. Trotz der Begeisterung an neuen Arbeitsparadigmen herrscht im Münsterland eine gewisse Unklarheit über „New Work“. Ein einheitliches Verständnis fehlt, was das volle Potenzial hemmt. Die Studie zeigt die Komplexität und fördert Verständnis jenseits der Terminologie. Sie verdeutlicht Chancen und Herausforderungen für Unternehmen im Münsterland im Kontext von New Work. Die Region könnte Vorreiter sein, doch Erfolg erfordert gemeinsame Anstrengung und Offenheit für neue Arbeitsstrukturen.
Der Abschlussbericht fasst die Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes 2015/2016 im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik (FH Münster) zur Themenstellung "Kryptowährungen und Smart Contracts" zusammen. Das Projekt analysierte die Einsatzzwecke, Potenziale und Architekturen von Blockchain-Anwendungen. Des Weiteren wurden verschiedene Fragestellungen zum Nutzen der Blockchain-Technologie in modernen Geschäftsprozessen und zu den technischen Herausforderungen mittels der Entwicklung zweier Prototypen betrachtet. Der erste Prototyp realisiert eine eigene Blockchain, in der verschiedene Angriffsszenarien durchgespielt werden können. Der zweite Prototyp realisiert eine Clearinghouse-Anwendung in Form einer verteilten Smart-Contract-Implementierung (in Ethereum). Der Bericht vermittelt einen Überblick über Ansätze, Strukturen, interne Abläufe und Rahmenbedingungen aktueller Blockchain-Implementierungen. Die erzielten Ergebnisse verdeutlichen neben dem Nutzen auch die Besonderheiten und Einschränkungen der Blockchain-Technologie.
Der Abschlussbericht fasst die Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes 2017/2018 im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik (FH Münster) zur Themenstellung "IoT trifft Blockchain" zusammen. Ausgehend von der entwickelten Vision eines „digitalen Scheckheftes“, das die Nutzungsdaten von Fahrzeugen und industriellen Anlagen fälschungssicher erfasst und diese für cloud-basierte Analysen bereitstellt, wurden folgende Fragestellungen betrachtet: - Wie lassen sich personenbezogene Daten in einer öffentlichen Blockchain ablegen und Zugriffsrechte hierauf individuell steuern? - Wie lassen sich Firmware-Updates für IoT-Geräte durch den Einsatz einer Blockchain und eines dezentralen Dateisystems besser schützen? - Welcher Ansatz eignet sich, um erfasste Maschinendaten redundant in verteil-ten Edge Devices zu sichern? - Welche Vor- und Nachteile hat die Inhouse-Verarbeitung gegenüber einer externen IoT-Cloud-Lösung? Wie lassen sich Inhouse-Lösungen in die Angebote von Cloud-Anbietern migrieren? - Welche Möglichkeiten zur Integration und Verarbeitung von IoT-Daten bieten die IoT-Plattformen Amazon Web Services und Microsoft Azure? Wie grenzen sich diese voneinander ab? Die Ergebnisse der Untersuchungen wurden in Form von eigenständigen Beiträgen verfasst und in diesem Abschlussbericht zusammengetragen.
Going Online mit Sicherheit
(1999)
Die Literatur rund um das Thema Datenverschlüsselung und PGP ist knapp und meist rein auf das Thema Verschlüsselung oder auf die alte PGP-Version 2.6.3 beschränkt. Dieses Buch stellt daher eine Verbindung her zwischen den PGP zugrunde liegenden Verschlüsselungsverfahren und der Anwendung der aktuellen PGP Version 5.5. Es richtet sich in erster Linie an Anwender, die PGP erstmals in betrieblicher Umgebung einsetzen möchten.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist zu einem Schwerpunktthema geworden und dominiert aktuell Diskussionen in Kliniken allgemein als auch Pathologien spezifisch. Trotz des Enthusiasmus klafft nach wie vor eine Lücke zwischen den Erwartungen der Anwender und den tatsächlichen Vorteilen nach der Implementierung. Dies spiegelt sich in den Herausforderungen der KI-Integration wider.
In der folgenden wissenschaftlichen Studie widmen wir uns den Erwartungen von Akteuren im Gesundheitswesen – spezifisch in Kliniken und Pathologien – an KI-Lösungen und ihren Einsatz. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die dahinterliegenden Faktoren gelegt, die die aktuellen Erwartungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen beeinflussen. Unsere Ergebnisse stützen sich sowohl auf den wissenschaftlichen Diskurs als auch auf die weite, öffentliche Diskussion zur praktischen Umsetzung – wie in Expertenberichten, Interviews, Konferenzbeiträgen und Artikeln aus Politik, Kliniken und weiteren Institutionen.
Dadurch trägt die Studie zu einem besseren Verständnis der aktuellen KI-Erwartungen und ihrer beeinflussenden Faktoren bei und befähigt Akteure in dem Markt, die Zukunft von KI im Gesundheitswesen mitzugestalten.
Die Ernsting’s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten von Verbraucher*innen in Deutschland in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo werden über mehrere Erhebungszeitpunkte Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft.
Angesichts der gegenwärtigen ökologischen Herausforderungen und der technologischen Innovationen in der Modeindustrie konzentriert sich die dritte Ausgabe auf die Analyse des nachhaltigen Kauf- und Konsumverhaltens von Verbraucher*innen in Deutschland. Daran anknüpfend befasst sich die Deep-Dive-Studie mit der Frage, wie sich unterschiedlich hohe Rücksendegebühren auf das Bestellverhalten von Online-Käufer*innen im Modehandel auswirken und welche Rolle das Umweltbewusstsein der Verbraucher*innen dabei spielt.
Die Ernsting’s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten deutscher Verbraucher*innen in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo werden über mehrere Erhebungszeitpunkte Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft.
Vor dem Hintergrund geopolitischer Krisen und steigender Inflation betrachtet die zweite Ausgabe Veränderungen im Kauf- und Konsumverhalten, im Umgang mit Nachhaltigkeit und in den Reaktionen auf den zunehmenden Einfluss neuer Technologien unter deutschen Verbraucher*innen in der Modebranche. Zudem untersucht die Deep-Dive-Studie, ob psychografische Merkmale von Konsument*innen ihr individuelles Shoppingverhalten über die Customer Journey hinweg beeinflussen.
Die Ernsting‘s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten deutscher Verbraucher*innen in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo sollen über mehrere Erhebungszeitpunkte zukünftig Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst werden. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft.
Neben den Themen Nachhaltigkeit und innovative Technologien im Handel befasst sich die erste Ausgabe der Fashion-Retail-Studie mit den Auswirkungen der Coronavirus-Pandemie auf das Einkaufs- und Konsumverhalten der Verbraucher*innen. Die Deep-Dive-Studie untersucht zudem, wie Kund*innen das Verkaufspersonal mit Mund-Nasen-Bedeckungen wahrnehmen.
Background
Artificial intelligence (AI) has the capability to analyze vast amounts of data and has been applied in various healthcare sectors. However, its effectiveness in aiding pharmacotherapy decision-making remains uncertain due to the intricate, patient-specific, and dynamic nature of this field.
Objective
This study sought to investigate the potential of AI in guiding pharmacotherapy decisions using clinical data such as diagnoses, laboratory results, and vital signs obtained from routine patient care.
Methods
Data of a previous study on medication therapy optimization was updated and adapted for the purpose of this study. Analysis was conducted using R software along with the tidymodels extension packages. The dataset was split into 74% for training and 26% for testing. Decision trees were selected as the primary model due to their simplicity, transparency, and interpretability. To prevent overfitting, bootstrapping techniques were employed, and hyperparameters were fine-tuned. Performance metrics such as areas under the curve and accuracies were computed.
Results
The study cohort comprised 101 elderly patients with multiple diagnoses and complex medication regimens. The AI model demonstrated prediction accuracies ranging from 38% to 100% for various cardiovascular drug classes. Laboratory data and vital signs could not be interpreted, as the effect and dependence were unclear for the model. The study revealed that the issue of AI lag time in responding to sudden changes could be addressed by manually adjusting decision trees, a task not feasible with neural networks.
Conclusion
In conclusion, the AI model exhibited promise in recommending appropriate medications for individual patients. While the study identified several obstacles during model development, most were successfully resolved. Future AI studies need to include the drug effect, not only the drug, if laboratory data is part of the decision. This could assist with interpreting their potential relationship. Human oversight and intervention remain essential for an AI-driven pharmacotherapy decision support system to ensure safe and effective patient care.
Der Abschlussbericht fasst die im Wintersemester 2023/2024 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen.
Das Forschungsprojekt befasste sich mit der Fragestellung, wie sich hochperformanter Code in systemfernen Programmiersprachen wie Java oder JavaScript integrieren lässt, um die vorhandene Hardwareleistung moderner CPUs und GPUs besser ausnutzen zu können. Derzeitig wird hierzu sowohl im Umfeld der Java-Plattform als auch in einer Working Group des World Wide Web Consortiums an Vorschlägen zur verbesserten SIMD-Integration gearbeitet. Im Forschungprojekt wurden diese Vorschläge aufgegriffen und hinichtlich des resultierenden Programmieraufwandes und der erzielbaren Leistungssteigerung qualitativ und quantitativ bewertet. Für JavaScript-basierte Browseranwendungen standen die Schnittstellen WebGPU und WebGL im Mittelpunkt, im Java-Umfeld wurden die drei Schnittstellen Foreign Functions & Memory API, Java Vector API und Java Native Interface (JNI) miteinander verglichen und bewertet.
Abschlussbericht FEP 2022
(2022)
Der Abschlussbericht fasst die im Sommersemester 2022 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen.
Das Forschungsprojekt gliederte sich in drei thematische Blöcke. Der erste Block betrachtete den aktuell aufkommenden Ansatz, WebAssembly-Anwendungen in serverseitigen Umgebungen auszuführen. Die vielfältigen Leistungsfaktoren, z. B. mögliche Quellsprachen, Werkzeuge und Plattformen, wurde in systematischen Messungen hinsichtlich ihres Einflusses und der Leistungsfähigkeit miteinander verglichen. Im zweiten Themenblock standen jeweils zwei Programmiersprachen im Mittelpunkt. So wurden die Programmiersprachen Rust und Go hinsichtlich der Unterstützung von Nebenläufigkeit anhand des Beispiels eines prototypischen Webservers analysiert und gegenübergestellt. Weitere Leistungsdaten wurden für die Sprachen Rust und Python hinsichtlich der Verarbeitung von Graphalgorithmen erhoben und verglichen. Der dritte Themenblock befasste sich mit Kommunikationsaspekten in Service-Mesh-Architekturen. Hier wurden verschiedene Circuit-Breaker-Implementierungen sowie unterschiedliche Proxy-Ansätze zur Steuerung des Nachrichtenverkehrs gegenübergestellt und bewertet.