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Erscheinungsjahr
Institut
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Schlagworte
Erfolgreiches IT-Marketing
(2013)
Stand 01.01.2022 sind in Deutschland 618.460 elektrisch angetriebene KFZ zugelassen. Insgesamt sind derzeit 48.540.878 KFZ zugelassen, was einer Elektromobilitätsquote von ca. 1,2 % entspricht. Derzeit werden Elektromobile über Ladestationen oder Steckdosen mit dem Stromnetz verbunden und üblicherweise mit der vollen Ladekapazität des Anschlusses aufgeladen, bis das Batteriemanagementsystem des Fahrzeugs abhängig vom Ladezustand der Batterie die Ladeleistung reduziert.
Highly competitive markets paired with tremendous production volumes demand particularly cost efficient products. The usage of common parts and modules across product families can potentially reduce production costs. Yet, increasing commonality typically results in overdesign of individual products. Multi domain virtual prototyping enables designers to evaluate costs and technical feasibility of different single product designs at reasonable computational effort in early design phases. However, savings by platform commonality are hard to quantify and require detailed knowledge of e.g. the production process and the supply chain. Therefore, we present and evaluate a multi-objective metamodel-based optimization algorithm which enables designers to explore the trade-off between high commonality and cost optimal design of single products.
In product development, numerous design decisions have to be made. Multi-domain virtual prototyping provides a variety of tools to assess technical feasibility of design options, however often requires substantial computational effort for just a single evaluation. A special challenge is therefore the optimal design of product families, which consist of a group of products derived from a common platform. Finding an optimal platform configuration (stating what is shared and what is individually designed for each product) and an optimal design of all products simultaneously leads to a mixed-integer nonlinear black-box optimization model. We present an optimization approach based on metamodels and a metaheuristic. To increase computational efficiency and solution quality, we compare different types of Gaussian process regression metamodels adapted from the domain of machine learning, and combine them with a genetic algorithm. We illustrate our approach on the example of a product family of electrical drives, and investigate the trade-off between solution quality and computational overhead.
Reducing poverty, protecting the planet, and improving life on earth for everyone are the essential goals of the "2030 Agenda for Sustainable Development"committed by the United Nations (UN). Achieving those goals will require technological innovation as well as their implementation in almost all areas of our business and day-to-day life. This paper proposes a high-level framework that collects and structures different uses cases addressing the goals defined by the UN. Hence, it contributes to the discussion by proposing technical innovations that can be used to achieve those goals. As an example, the goal "Climate Actionïs discussed in detail by describing use cases related to tackling biodiversity loss in order to conservate ecosystems.
Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Customer Journeys am Beispiel von intelligentem Parken
(2021)
Im Konsumentenmarkt entstehen vermehrt neue Anwendungen von Künstlicher
Intelligenz (KI). Zunehmend drängen auch Geräte und Dienste in den Markt, die
eigenständig über das Internet kommunizieren. Dadurch können diese Geräte und
Dienste mit neuartigen KI-basierten Diensten verbessert werden. Solche Dienste
können die Art und Weise beeinflussen, wie Kunden kommerzielle Entscheidungen
treffen und somit das Kundenerlebnis maßgeblich verändern. Der Einfluss von KI
auf kommerzielle Interaktionen wurde bisher noch nicht umfassend untersucht.
Basierend auf einem Framework, welches einen ersten Überblick über die Effekte
von KI auf kommerzielle Interaktionen gibt, wird in diesem Kapitel der Einfluss von KI auf Customer Journeys am konkreten Anwendungsfall des intelligenten Parkens analysiert. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können in der Praxis als Grundlage
genutzt werden, um das Potenzial von KI zu verstehen und bei der Gestaltung eigener Customer Journeys umzusetzen.
Recently, novel AI-based services have emerged in the consumer market. AI-based services can affect the way consumers take commercial decisions. Research on the influence of AI on commercial interactions is in its infancy. In this chapter, a framework creating a first overview of the influence of AI on commercial interactions is introduced. This framework summarizes the findings of comparing numerous customer journeys of novel AI-based services with corresponding non-AI equivalents.