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The initial idea of Robotic Process Automation (RPA) is the automation of business processes through the presentation layer of existing application systems. For this simple emulation of user input and output by software robots, no changes of the systems and architecture is required. However, considering strategic aspects of aligning business and technology on an enterprise level as well as the growing capabilities of RPA driven by artificial intelligence, interrelations between RPA and Enterprise Architecture (EA) become visible and pose new questions. In this paper we discuss the relationship between RPA and EA in terms of perspectives and implications. As workin- progress we focus on identifying new questions and research opportunities related to RPA and EA.
In diesem Paper wird die Entwicklung und Evaluation eines grafischen Regeleditors für das Erstellen von „Smart Living Environments“-Services vorgestellt. Dafür werden zunächst die Deduktion und Implementierung des grafischen Regeleditors erläutert. Anschließend wird eine Probandenstudie vorgestellt, in welcher der Mehrwert bezogen auf die Aspekte Zeit, Fehleranfälligkeit und Gebrauchstauglichkeit festgestellt wird.
Smart-Living-Services nur gegen Daten? Process-Mining als Möglichkeit zur Steigerung der Akzeptanz!
(2019)
Seit Jahren etablieren sich Technologien in unserem Alltag, die mit Hilfe von smarten Komponenten neue Services und Vernetzungsmöglichkeiten schaffen. Dieses Paper beschreibt die Ergebnisse einer Studie, die die Akzeptanz von IoT-gestützten, smarten Services im privaten Umfeld untersucht. Dabei wird eine zentrale Datenverarbeitung mit automatisierter Erstellung smarter Services der dezentralen Datenverarbeitung mit manueller Serviceerstellung in sieben Kategorien gegenübergestellt. Die Auswertung der Studie legt die Forschungsfrage nahe, ob das Nutzerverhalten im Kontext Smart Living nicht auch mit einem
dezentralen Lösungsansatz, und somit unabhängig von großen Unternehmen, analysiert werden kann. Hierfür wird im zweiten Teil des Papers die Anwendbarkeit von Process-Mining im Bereich Smart Living untersucht und prototypisch getestet.
Obwohl es eine Vielzahl von Einführungskonzepten für ITSM gibt, hat sich bisher keines dieser Konzepte auf breiter Linie durchgesetzt. Das gilt in erhöhtem Maße für ITSM-Einführungskonzepte für KMU, wohl nicht zuletzt aufgrund der Tatsache, dass der Mehrwert von ITSM für KMU aufgrund der geringeren Größe der IT-Organisationen nur entsprechend schwieriger generiert werden kann.
Mit diesem Beitrag wird ein Einführungskonzept für ITSM in KMU systematisch hergeleitet. Dafür wurden zunächst die Treiber und Barrieren von ITSM untersucht, um daraus ein umfassendes Wirkmodell zu entwickeln. Da mit diesem Wirkungsmodell die Einflussfaktoren auf den Erfolg von ITSM in KMU deutlich werden, konnte auf dieser Basis ein Einführungskonzept abgeleitet werden, welches insbesondere die positiven Effekte unterstützt bzw.
verstärkt.
Die steigende Popularität von mobilen Endgeräten im privaten und geschäftlichen Umfeld geht mit einem Anstieg an Sicherheitslücken und somit potentiellen Angriffsflächen einher. Als ein Element der technischen und organisatorischen Maßnahmen zum Schutz eines Netzwerkes können Monitoring-Apps dienen, die unerwünschtes Verhalten und Angriffe erkennen. Die automatisierte Überwachung von Endgeräten ist jedoch rechtlich und ethisch komplex. Dies in Kombination mit einer hohen Sensibilität der Nutzer und Nutzerinnen dieser Geräte in Bezug auf Privatsphäre, kann zu einer geringen Akzeptanz und Compliance führen. Eine datenschutzrechtlich und ethisch einwandfreie Konzeption solcher Apps bereits im Designprozess führt zu höherer Akzeptanz und verbessert so die Effizienz. Diese Analyse beschreibt Möglichkeiten zur Umsetzung.
The paper industry is the industry with the third highest energy consumption in the European Union. Using recycled paper instead of fresh fibers for papermaking is less energy consuming and saves resources. However, adhesive contaminants in recycled paper are particularly problematic since they reduce the quality of the resulting paper-product. To remove as many contaminants and at the same time obtain as many valuable fibres as possible, fine screening systems, consisting of multiple interconnected pressure screens, are used. Choosing the best configuration is a non-trivial task: The screens can be interconnected in several ways, and suitable screen designs as well as operational parameters have to be selected. Additionally, one has to face conflicting objectives. In this paper, we present an approach for the multi-criteria optimization of pressure screen systems based on Mixed-Integer Nonlinear Programming. We specifically focus on a clear representation of the trade-off between different objectives.
Water suppliers are faced with the great challenge of achieving high-quality and, at the same time, low-cost water supply. In practice, the focus is set on the most beneficial maintenance measures and/or capacity adaptations of existing water distribution systems (WDS). Since climatic and demographic influences will pose further challenges in the future, the resilience enhancement of WDS, i.e. the enhancement of their capability to withstand and recover from disturbances, has been in particular focus recently. To assess the resilience of WDS, metrics based on graph theory have been proposed. In this study, a promising approach is applied to assess the resilience of the WDS for a district in a major German City. The conducted analysis provides insight into the process of actively influencing the
resilience of WDS
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.