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Information technologies, such as big data analytics, cloud computing,
cyber physical systems, robotic process automation, and the internet of things, provide a sustainable impetus for the structural development of business sectors as well as the digitalization of markets, enterprises, and processes. Within the consulting industry, the proliferation of these technologies opened up the new segment of digital transformation, which focuses on setting up, controlling, and implementing projects for enterprises from a broad range of sectors. These recent developments raise the question, which requirements evolve for IT consultants as important success factors of those digital transformation projects. Therefore, this empirical contribution provides indications regarding the qualifications and competences necessary for IT consultants in the era of digital transformation from a labor market perspective. On the one hand, this knowledge base is interesting for the academic education of consultants, since it supports a market-oriented design of adequate training measures. On the other hand, insights into the competence requirements for consultants are considered relevant for skill and talent management processes in consulting practice. Assuming that consulting companies pursue a strategic human resource management approach, labor market information may also be useful to discover strategic behavioral patterns.
Due to the high number of customer contacts, fault clearances, installations, and product provisioning per year, the automation level of operational processes has a significant impact on financial results, quality, and customer experience. Therefore, the telecommunications operator Deutsche Telekom (DT) has defined a digital strategy with the objectives of zero complexity and zero complaint, one touch, agility in service, and disruptive thinking. In this context, Robotic Process Automation (RPA) was identified as an enabling technology to formulate and realize DT’s digital strategy through automation of rule-based, routine, and predictable tasks in combination with structured and stable data.
Kombination qualitativer und quantitativer Methoden zur Untersuchung der Studieneinstiegsphase
(2019)
Mit Hilfe der Kombination von qualitativen und quantitativen Verfahren zielen Mixed-Methods Ansätze darauf ab, einen vertieften Einblick in komplexe Gegenstände zu gewinnen. In der Hochschulbildungsforschung finden sie zunehmend Anklang, da sie besonders geeignet erscheinen, das vielschichtige Wirkungsgefüge zu erfassen, das das Lehren und Lernen an Hochschulen auszeichnet. Der Beitrag geht den Potenzialen von Mixed-Methods Ansätzen am Beispiel einer Studie zur Studieneingangsphase nach, die den Wirkungszusammenhang zwischen der Nutzung von Angeboten für den Studieneinstieg und der Entwicklung von Studierfähigkeit untersucht. Der Beitrag veranschaulicht die Integration von Methoden und Ergebnissen, um Chancen und Grenzen von Mixed-Methods Studien für die Hochschulbildungsforschung zu diskutieren.
Vermessung
(2019)
Der baurechtliche Vertrag
(2019)
Anhand von kurzen theoretischen Einführungen werden anhand von Beispielen die wesentlichen Aspekte des baurechtlichen Vertrages erläutert. Nach einer Einführung über das Zustandekommen von (Bau-) Verträgen wird die für Streitfälle unerlässliche Dokumentation auf Baustellen erläutert. Hierbei werden Hinweise zur Erstellung von Protokollen, zum E-Mail bei Großprojekten und zur Dokumentation von Stundenlohnarbeiten gegeben. Des Weiteren wird eine Schriftverkehrsliste vorgestellt, die zur Nachverfolgung des Schriftverkehrs bei Großprojekten unerlässlich ist.
Anschließend werden die typischen Vertragsarten vorgestellt, die bei der Abwicklung von Großprojekten zu beachten sind und die Unterschiede werden durch Fallbeispiele erläutert.
Einen Schwerpunkt des Kapitels bilden auftragsnehmerseitige Verzüge sowie mangelbehaftete Leistungen. Hier werden Hinweise gegeben, wie in den entsprechenden Situationen zu reagieren ist.
Baukosten und Finanzierung
(2019)
Boden, Baugrube, Verbau
(2019)
Im folgenden Kapitel werden die wichtigsten geotechnischen Nachweise sowie praxisnahe Beispiele für den Baubetrieb aufgeführt. Es wird im Wesentlichen auf die Bodenbeschreibung und Klassifikation nach DIN 18196 sowie nach DIN 18300 eingegangen, welche sowohl für die weiteren Berechnungen als auch für die Kalkulation von großer Bedeutung sind.
Die aus der Praxis aufgeführten Beispiele verdeutlichen verschiedene Untersuchungs- und Auswertungsmethoden für direkte und indirekte Aufschlüsse, diese enthalten Labor- und Feldversuche, mit denen man die Verdichtbarkeit von Böden auswertet und quantifiziert, sowie viele andere Themenbereiche wie Erddruckberechnungen sowie Spannungs- und Setzungsberechnungen.
Darüber hinaus werden exemplarisch bestimmte Verbauarten bezüglich ihrer Bemessung erläutert. Es wird ebenfalls auf das Thema Wasserhaltung eingegangen und die erforderlichen Maßnahmen beschrieben, um bestimmte Versagensmechanismen - wie z.B. den hydraulischen Grundbruch - zu verhindern.
Arbeitssicherheit
(2019)
In order to maximize the possible travel distance of battery electric vehicles with one battery charge, it is mandatory to adjust all components of the powertrain carefully to each other. While current vehicle designs mostly simplify the powertrain rigorously and use an electric motor in combination with a gearbox with only one fixed transmission ratio, the use of multi-gear systems has great potential. First, a multi-speed system is able to improve the overall energy efficiency. Secondly, it is able to reduce the maximum momentum and therefore to reduce the maximum current provided by the traction battery, which results in a longer battery lifetime. In this paper, we present a systematic way to generate multi-gear gearbox designs that—combined with a certain electric motor—lead to the most efficient fulfillment of predefined load scenarios and are at the same time robust to uncertainties in the load. Therefore, we model the electric motor and the gearbox within a Mixed-Integer Nonlinear Program, and optimize the efficiency of the mechanical parts of the powertrain. By combining this mathematical optimization program with an unsupervised machine learning algorithm, we are able to derive global-optimal gearbox designs for practically relevant momentum and speed requirements.