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Around 60% of the paper worldwide is made from recovered paper. Especially adhesive contaminants, so called stickies, reduce paper quality. To remove stickies but at the same time keep as many valuable fibers as possible, multi-stage screening systems with several interconnected pressure screens are used. When planning such systems, suitable screens have to be selected and their interconnection as well as operational parameters have to be defined considering multiple conflicting objectives. In this contribution, we present a Mixed-Integer Nonlinear Program to optimize system layout, component selection and operation to find a suitable trade-off between output quality and yield.
Die urbane Mobilität ist im Wandel und insbesondere neue innovative Geschäftsmodelle werden einen wesentlichen Teil zur Lösung von künftigen Mobilitätsbedürfnissen beitragen. Die sogenannte „Shared Mobility“ gilt aktuell neben der Elektrifizierung des Antriebes und autonomem Fahrzeugtechnologien als einer der wichtigsten Trendthemen in der Automobilindustrie. Neue Mobilitätsdienstleistungen verlangen dabei verstärkt auch neue Fahrzeugkonzepte.
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.
Im Rahmen der digitalen Transformation werden innovative Technologiekonzepte, wie z. B. das Internet der Dinge und Cloud Computing als Treiber für weitreichende Veränderungen von Organisationen und Geschäftsmodellen angesehen. In diesem Kontext ist Robotic Process Automation (RPA) ein neuartiger Ansatz zur Prozessautomatisierung, bei dem manuelle Tätigkeiten durch sogenannte Softwareroboter erlernt und automatisiert ausgeführt werden. Dabei emulieren Softwareroboter die Eingaben auf der bestehenden Präsentationsschicht, so dass keine Änderungen an vorhandenen Anwendungssystemen notwendig sind. Die innovative Idee ist die Transformation der bestehenden Prozessausführung von manuell zu digital, was RPA von traditionellen Ansätzen des Business Process Managements (BPM) unterscheidet, bei denen z. B. prozessgetriebene
Anpassungen auf Ebene der Geschäftslogik notwendig sind. Am Markt werden bereits unterschiedliche RPA-Lösungen als Softwareprodukte angeboten. Gerade bei operativen Prozessen mit sich wiederholenden Verarbeitungsschritten in unterschiedlichen Anwendungssystemen sind gute Ergebnisse durch RPA dokumentiert, wie z. B. die Automatisierung von 35 % der Backoffice-Prozesse bei Telefonica. Durch den vergleichsweise niedrigen Implementierungsaufwand verbunden mit einem hohen Automatisierungspotenzial ist in der Praxis (z. B. Banken, Telekommunikation, Energieversorgung) ein hohes Interesse an RPA vorhanden. Der Beitrag diskutiert RPA als innovativen Ansatz zur
Prozessdigitalisierung und gibt konkrete Handlungsempfehlungen für die Praxis. Dazu wird zwischen modellgetriebenen und selbstlernenden Ansätzen unterschieden. Anhand von generellen Architekturen von RPA-Systemen werden Anwendungsszenarien sowie deren Automatisierungspotenziale, aber auch Einschränkungen, diskutiert. Es folgt ein strukturierter Marktüberblick ausgewählter RPA-Produkte. Anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen wird die Nutzung von RPA in der Praxis verdeutlicht.
Prozessorientierte Messung der Customer Experience am Beispiel der Telekommunikationsindustrie
(2018)
Hohe Wettbewerbsintensität und gestiegene Kundenanforderungen erfordern bei Telekommunikationsunternehmen eine aktive Gestaltung der Customer Experience (CX). Ein wichtiger Aspekt dabei ist die CX-Messung. Traditionelle Zufriedenheitsmessungen sind oft nicht ausreichend, um die Kundenerfahrung in komplexen Prozessen vollständig zu erfassen. Daher wird in diesem Kapitel eine prozessübergreifende Referenzlösung zur CX-Messung am Beispiel der Telekommunikationsindustrie vorgeschlagen. Ausgangspunkt ist ein industriespezifisches Prozessmodell, das sich an dem Referenzmodell eTOM orientiert. Dieses wird um Messpunkte erweitert, die Schwachstellen in Bezug auf die CX identifizieren. Für die erkannten Schwachstellen werden über eine Referenzmatrix mögliche Auslöser abgeleitet und anhand von typischen Geschäftsfallmengen bewertet. Somit ist eine direkte Zuordnung und Erfolgsmessung konkreter Maßnahmen zur Behebung der Schwachstellen möglich. Die so entwickelte Referenzlösung wurde im Projekt K1 bei der Deutschen Telekom erfolgreich umgesetzt. Details zur Umsetzung werden als Fallstudien dargestellt.
Cloud Computing wirft in zahlreichen Rechtsbereichen neuartige juristische Fragestellungen auf. Ziel der Darstellung der rechtlichen Rahmenbedingungen ist, die das Identitätsmanagement in der Cloud betreffenden Rechtsgrundlagen aus den unterschiedlichen Rechtsgebieten vorzustellen und einzuordnen, bevor im Rahmen des sechsten Kapitels die Darstellung der hieraus resultierenden Verpflichtungen in ihrer konkreten Form erfolgt.
Schwellenreiten
(2018)
Nanotubular tobacco mosaic virus (TMV) particles and RNA-free lower-order coat protein (CP) aggregates have been employed as enzyme carriers in different diagnostic layouts and compared for their influence on biosensor performance. In the following, we describe a label-free electrochemical biosensor for improved glucose detection by use of TMV adapters and the enzyme glucose oxidase (GOD). A specific and efficient immobilization of streptavidin-conjugated GOD ([SA]-GOD) complexes on biotinylated TMV nanotubes or CP aggregates was achieved via bioaffinity binding. Glucose sensors with adsorptively immobilized [SA]-GOD, and with [SA]-GOD cross-linked with glutardialdehyde, respectively, were tested in parallel on the same sensor chip. Comparison of these sensors revealed that TMV adapters enhanced the amperometric glucose detection remarkably, conveying highest sensitivity, an extended linear detection range and fastest response times. These results underline a great potential of an integration of virus/biomolecule hybrids with electronic transducers for applications in biosensorics and biochips. Here, we describe the fabrication and use of amperometric sensor chips combining an array of circular Pt electrodes, their loading with GOD-modified TMV nanotubes (and other GOD immobilization methods), and the subsequent investigations of the sensor performance.
Human-induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes (hiPS-CM) today are widely used for the investigation of normal electromechanical cardiac function, of cardiac medication and of mutations. Computational models are thus established that simulate the behavior of this kind of cells. This section first motivates the modeling of hiPS-CM and then presents and discusses several modeling approaches of microscopic and macroscopic constituents of human-induced pluripotent stem cell-derived and mature human cardiac tissue. The focus is led on the mapping of the computational results one can achieve with these models onto mature human cardiomyocyte models, the latter being the real matter of interest. Model adaptivity is the key feature that is discussed because it opens the way for modeling various biological effects like biological variability, medication, mutation and phenotypical expression. We compare the computational with experimental results with respect to normal cardiac function and with respect to inotropic and chronotropic drug effects. The section closes with a discussion on the status quo of the specificity of computational models and on what challenges have to be solved to reach patient-specificity.