000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
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Diese Arbeit untersucht die Transformation des Point of Sale im Lebensmitteleinzelhandel durch die Implementierung intelligenter Regalsysteme. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung im Einzelhandel konzentriert sich die Untersuchung auf die technische Implementierung sowie die ökonomische und ökologische Bewertung dieser innovativen Systeme. Die Forschung wurde durch eine Kombination aus Literaturrecherche, Experteninterviews und Feldforschung durchgeführt. Die Literaturrecherche diente dazu, ein fundiertes Verständnis der technischen Grundlagen und Architekturen intelligenter Regalsysteme zu erlangen, während die Experteninterviews tiefe Einblicke in deren praktische Anwendung und ökonomische Implikationen lieferten. Die Feldforschung, fokussiert auf Supermärkte in der Region Köln, validierte die theoretischen Erkenntnisse und bot praktische Perspektiven auf die Nutzung dieser Technologie. Die Ergebnisse zeigen, dass intelligente Regalsysteme signifikante ökonomische Vorteile bieten, indem sie die Effizienz und Kundenerfahrung verbessern. Allerdings bestehen Herausforderungen bei der Integration in bestehende IT-Infrastrukturen sowie in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit. Die ökologische Nachhaltigkeit dieser Systeme wurde kritisch hinterfragt, wobei die Expertenmeinungen variieren. Die Arbeit prognostiziert, dass intelligente Regalsysteme in den nächsten 5-10 Jahren weiterentwickeln und durch Innovationen wie KI, NLP und Blockchain-Technologie erweitert werden. Diese Entwicklungen prägen den Lebensmitteleinzelhandel und bieten ökonomische Vorteile. Die Vorteile für Nachhaltigkeit lassen sich nach einigen Experten
hinterfragen. Diese Studie leistet einen wichtigen Beitrag zur aktuellen Forschung im Bereich der Wirtschaftsinformatik und bietet praktische Einblicke für Akteure im Lebensmitteleinzelhandel. Sie hebt die Bedeutung einer strategischen Herangehensweise bei der Implementierung dieser Technologien hervor und betont die Notwendigkeit, die Balance zwischen technologischen Innovationen und menschlichen Aspekten des Einkaufserlebnisses zu finden. Die Untersuchung lässt einen Trend hinsichtlich der Entwicklung und verbreitung intelligenter Regalsysteme erkennen.
Die vorliegende Bachelorarbeit „Konzeptionierung eines Unterstützungsangebotes für Frauen im Informatikstudium an der TH Köln“ soll Frauen, die ein Informatikstudium anfangen oder gerade Informatik studieren, helfen, das Studium einfach und erfolgreich zu bewältigen. Dabei soll für die Hochschule ein verwertbares Konzept erstellt werden, in dem bestimmte Unterstützungspunkte entwickelt und herausgearbeitet werden. Der Fokus liegt dabei auf den Bachelorstudiengängen in Informatik an der Technischen Hochschule Köln am Campus Gummersbach.
Die Arbeit wurde im Zeitraum von Februar bis Mai 2022 in Köln verfasst und umfasst ca. 90 Seiten.
In recent years there have been numerous technical innovations such as CGM systems or insulin pumps that have made life easier for people with type 1 diabetes. However, this also means that more and more information is available. The aim of the present study is to find out more about the daily handling of information. The following research question was asked: What information do people with type 1 diabetes use? To answer this research question, a quantitative online survey of people with type 1 diabetes was conducted by Prof. Dr. Matthias Fank at the Technical University of Cologne. The online survey mainly consisted of 25 closed questions, which were asked on a scale from 0 to 10. The responses of 1,025 people who are at least 18 years old were included in the evaluation. The most important information for type 1 diabetics is the "current value". 67.5% have this on Place 1 placed. Current glucose levels are provided by CGM systems used by 94.2% of people with type 1 diabetes. Quarterly visits to the diabetologist are important and provide important information. 30.8% “completely” agree with this statement on a scale from 0 to 10. Only 2.2% of people with type 1 diabetes are satisfied with their current diabetes management apps. There is a desire for a manufacturer-independent app. The strongest agreement with a value of 10 was chosen by almost a quarter (24.6%) of the people with type 1 diabetes. The study provides an insight into diabetes therapy and shows the need for action.
Untersuchung der Yosys Hardwaresynthese von der internen Datenstruktur RTLIL bis zur Netzliste
(2023)
Das Ziel dieser Arbeit ist die Beantwortung der Frage "Wie funktioniert Synthese?". Yosys ist ein offenes Synthesewerkzeug, welches untersucht wurde, um diese Frage zu beantworten. Yosys implementiert eine Datenstruktur RTLIL, mit der ein Entwurf in allen Synthesephasen dargestellt wird. Yosys ist modular aufgebaut, was dem Nutzer ermöglicht, das Programm zu erweitern. Die Synthese in Yosys ist auf Pässe unterteilt, die jeweils eine bestimmte Aufgabe erfüllen. Im Rahmen der Arbeit wurde die Datenstruktur und die Passes im einzelnen analysiert. Es wurde auch untersucht, wie in Yosys Erweiterungen zu implementieren sind. Die Analyse hat gezeigt, dass ein wichtiger Teil der Synthese die Umwandlung von Prozessen in eine RTL-Beschreibung darstellt. Im Rahmen der Synthese werden die, von einem Frontend vorläufig erzeugten RTL-Komponenten, umgewandelt. Der letzte Schritt der Synthese ist das Technologiemapping, welches die umgewandelten Komponente auf die verwendete Hardware anpasst.
Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem zur Verbesserung der Relevanz von Suchergebnissen
(2023)
Die Suchfunktion ist in vielen Softwareprodukten eine wichtige Komponente, die häufig zur Navigation in der Anwendung dient. Gerade, wenn große Datenmengen bereitgestellt werden, wie es bei Streamingdiensten (Netflix, Spotify) oder bei E-Commerce-Plattformen (Amazon, Zalando) der Fall ist, ist es wichtig, dass die Suchergebnisse für den Nutzer relevant sind. Eine für den Nutzer effektive Navigation mit der Suchfunktion ist nur möglich, wenn die Suchergebnisse eine ausreichend große Relevanz für den Nutzer bieten. Die Organisationen, welche die oben genannten Dienste betreiben, versuchen daher, die Relevanz ihrer Suchergebnisse zu optimieren. Eine Optimierung auf Relevanz ist zwar für eine spezielle Suche einfach, jedoch können dabei häufig Seiteneffekte auftreten, welche die Relevanz über alle Suchen verschlechtern. In einem E-Commerce-Shop kann das Einfiihren des Synonyms „Birne -> Glühbirne" dafür sorgen, dass Nutzer, die Gliihbirnen kaufen wollen und nach „Birne" suchen nun auch Gliihbirnen finden. Falls Nutzer aber das Obst Birne kaufen möchten, sind die Ergebnisse für diese Gruppe irrelevant. Bei einer Optimierung der Relevanz über alle Suchen können Qualitätsmanagementsysteme unterstützen. Ein Qualitätsmanagementsystem fiir die Relevanz von Suchergebnissen muss nicht nur fachliche und technische, sondern auch organisatorische Anforderungen beachten, um die Optimierungspotenziale vollständig auszuschöpfen. Diese Arbeit erläutert diese Anforderungen und stellt eine Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem vor. Die Architektur wird hinsichtlich der Erfüllung der erläuterten Anforderungen analysiert. Desweiteren werden die Vor- und Nachteile fiir die jeweiligen Architekturentscheidungen unter Betrachtung der Anforderungen diskutiert. Das Ziel der Arbeit ist es, die Architektur entsprechend zu erläutern, sodass eine Organisation diese für sich angepasst implementieren kann.
As a customer, it can be frustrating to face an empty shelf in a store. The market does not always realize that a product has been out of stock for a while, as the item is still listed as in stock in the inventory management system. To address this issue, a camera should be used to check for Out-of-Stock (OOS) situations.
This master thesis evaluates different model configurations of Artificial Neural Networks (ANNs) to determine which one best detects OOS situations in the market using images. To create a dataset, 2,712 photos were taken in six stores. The photos clearly show whether there is a gap on the shelf or if the product is in stock. Based on the pre-trained VGG16 model from Keras, two fully connected layers were implemented, with 36 different ANNs differing in the optimization method and activation function pairings. In total, 216 models were generated in this thesis to investigate the effects of three different optimization methods combined with twelve different activation function pairings. An almost balanced ratio of OOS and in-stock data was used to generate these models.
The evaluation of the generated OOS models shows that the FTRL optimization method achieved the least favorable results and is therefore not suitable for this application. Model configurations using the Adam or SGD optimization methods achieve much better results. Of the top six model configurations, five use the Adam optimization method and one uses SGD. They all achieved an accuracy of at least 93% and were able to predict the Recall for the OOS class with at least 91%.
As the data ratio between OOS and in-stock data did not correspond to reality in the previously generated models, the in-stock images were augmented. Including the augmented images, new OOS models were generated for the top six model configurations. The results of these OOS models show no convergences. This suggests that more epochs in the training phase lead to better results. However, the results of the OOS model using the Adam optimization method and the Sigmoid and ReLU activation functions stand out positively. It achieved the best result with an accuracy of 97.91% and a Recall of the OOS class of 87.82%.
Overall, several OOS models have the potential to increase both market sales and customer satisfaction. In a future study, the OOS models should be installed in the market to evaluate their performance under real conditions. The resulting insights can be used for continuous optimization of the model.
Diese Arbeit untersucht verschiedene Ansätze, Daten im Google Cloud Firestore zu strukturieren und deren Auswirkungen auf Kosten, Performance sowie Codequalität. Zunächst folgt eine Aufbereitung des aktuellen Stands der Forschung. Darauf folgt die experimentelle Methodik. Hier dient eine prototypische Implementierung der Szenarien als Grundlage. Im Zuge des Experiments werden in unterschiedlichen Disziplinen Daten erhoben und im Anschluss ausgewertet, um empfehlenswerte Lösungen für definierte Anwendungsfälle zu benennen. Am Ende gibt die Arbeit ein kurzes Fazit zu den gewonnenen Erkenntnissen sowie einen Ausblick auf weitere Optimierungspotenziale ab.
Für den erfolgreichen Ausbau der Elektromobilität nimmt die Nutzerakzeptanz eine entscheidende Rolle ein. Neben den Anschaffungskosten, Wirkungsgraden und Reichweiten fällt vor allem der Komfort des Ladevorgangs als entscheidende Einflussgröße ins Gewicht. Zum aktuellen Zeitpunkt beeinflussen eine Reihe an negativen Faktoren (z.B. Ladeinfrastruktur, Preisintransparenz und vielfältige Bezahlsysteme) den Ladekomfort und halten potenzielle Käufer eines Elektroautos letztlich vom Erwerb ab. Im Rahmen dieser Arbeit soll aus unmittelbarer Sicht der Nutzer:innen der derzeitige Stand der Ladeinfrastruktur und das aktuelle Nutzerverhalten sowie potenzielle Erfolgsfaktoren herausgearbeitet werden. Weiterhin werden verschiedene Lösungsvorschläge erprobt, die den Ladekomfort an öffentlichen Ladesäulen erhöhen soll. Dazu wird eine zweitstufige Online-Studie im Zuge des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Transformationsnetzwerk „TrendAuto2030plus“ koordiniert und von Studierenden des Master-Kurses „Technologie und Innovationsmanagement“ an der TH Köln durchgeführt. Gemessen an der bisherigen Nachfrage ist die Ladeinfrastruktur in Deutschland besser als ihr Ruf. Ein deutliches Bild der Unzufriedenheit zeigt sich derweil in Bezug auf die aktuell vorherrschende Preisintransparenz an öffentlichen Ladestationen. Die Vielfalt der Tarifmodelle und Bezahlsysteme erfordern eine großen Strukturierungs- und Informationsbedarf. Es werden Systeme der Preisanzeige gefragt sein, die der Vielfalt und Dynamik der unterschiedlichen Bezahl- und Tarifmodelle Rechnung tragen und diese transparent und nutzerfreundlich ausweisen.