Hieronymus SeniorenApp
Das Projekt Hieronymus entstand dem Wunsch entsprechend, den Alltag der Heimbewohner eines Seniorenheims durch die Digitalisierung verschiedener Lebensbereiche zu ergänzen. →
683 Projekte gefunden
Secscan (1)
Das Projekt zielt darauf ab, KMUs dabei zu unterstützen, vorhandenen Code auf potenzielle Schwachstellen und schützenswerte Assets hin zu analysieren. Dabei soll die Einstiegshürde für die Unternehmen so gering wie möglich gehalten werden, um einen einfachen Zugang zu gewährleisten. →
Pyramid App
Die mobile App für die Pyramid Firmenkontaktmesse bietet Studierenden und Unternehmen eine benutzerfreundliche Plattform für den Austausch von Praktika, Projekten und Jobs - jederzeit und überall. →
Plangrafik 3.0
Studierende bereiten ihr Wissen über das Thema „Plangrafik“ in kleinen, einsteigerfreundlichen Artikeln auf und tauschen sich untereinander weiter aus. →
B2X – Beyond Salesbot
Ziel des Projektes sind Entwicklung, Validierung und Generalisierung eines KI-basierten Werkzeugs für den technischen Vertrieb am Beispiel von Entgrat-Werkzeugen. Grundlage sind die KI-basierte Formalisierung eines Kundenwunsches bzgl. Nachbehandlung von Werkstücken und die KI-basierte Auswahl eines dazu geeigneten Werkzeugs. Die Validierung prüft, ob die Erfassung und Formalisierung des Kundenwunsches und die Auswahlalgorithmen vertrauenswürdig sind, d.h. nachvollziehbare, verlässliche und zuverlässige Lösungsvorschläge generiert. →
Studierende engagieren sich für sauberes Wasser
Die öffentliche Kanalisation dient der Ableitung von Schutzwasser, das in Haushalten, Gewerbe und Betrieben anfällt, um das Schmutzwasser einer gezielten Reinigung in der Kläranlage zuzuführen. →
Intelligente Planung von Pflegekräften
Eine Machine-Learning-Anwendung sagt das Patientenaufkommen voraus und erleichtert so die Pflegepersonaleinsatzplanung, um den Personalmangel effizient zu bewältigen.
In Kooperation mit der XITASO GmbH wurde eine Anwendung entwickelt, die mithilfe von Machine Learning das Patientenaufkommen vorhersagt und visualisiert, um die Pflegepersonaleinsatzplanung zu verbessern. Basierend auf historischen Daten wird das Verfahren der Zeitreihenprognose verwendet, wobei Modelle wie Random Forest, SARIMA und Holts Winters seasonal method zum Einsatz kommen. Die Modellgüte wird durch RMSE, MAPE und MAE bewertet. Die Vorhersagen werden in einer benutzerfreundlichen Weboberfläche dargestellt, die es Pflegeeinrichtungen ermöglicht, die Personalplanung bedarfsgerecht zu optimieren. →
iSCRM
Das Projekt "iSCRM" im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks von Prof. Dr. Michael Krupp der Fakultät für Wirtschaft der Technischen Hochschule Augsburg in Kooperation mit der SAP SE, reportingimpulse GmbH und scoutbee GmbH erarbeitet ein automatisiertes und datenbasiertes Entscheidungsunterstützungssystem für Einkäufer, um Lieferschwierigkeiten in ihren Wertschöpfungsnetzwerken zu reduzieren.
Wertschöpfungsnetze basieren auf sicheren, verlässlichen und stabilen Lieferbeziehungen. Globale Krisen wie die COVID-19 Pandemie und der Krieg in der Ukraine zeigten überdeutlich, wie fragil diese Lieferbeziehungen sind. Zudem ist die manuelle Überwachung von Risikofaktoren zeitintensiv und stellt trotzdem nur eine Momentaufnahme und ermöglicht meist nur reaktive Maßnahmen.
Das Projekt iSCRM analysiert den Status Quo des Risikomanagements, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren. Zudem untersucht es die Bedeutung und besondere Faktoren bei kleinen und mittelständischen Unternehmen. Dabei werden Risikoindikatoren und ihre Wechselwirkungen identifiziert und bewertet sowie ihre Auswirkung auf Wertschöpfungsnetzwerke analysiert. Die Indikatoren werden zudem quantifiziert, um ein datenbasiertes "Frühwarnsystem" konzipieren zu können. Diese bietet Einkäufern die Möglichkeit, frühzeitig auf Risiken in den Liefernetzwerken reagieren zu können (SCRM). Zudem soll iSCRM die Risikoindikatoren bezüglich ihrer Eintritts- und Entdeckungswahrscheinlichkeit sowie deren Impakt analysieren.