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Characterising an insect antenna as a receptor for a biosensor by means of impedance spectroscopy
(2001)
The Gram-positive endospore-forming bacterium Bacillus licheniformis can be found widely in nature and it is exploited in industrial processes for the manufacturing of antibiotics, specialty chemicals, and enzymes. Both in its varied natural habitats and in industrial settings, B. licheniformis cells will be exposed to increases in the external osmolarity, conditions that trigger water efflux, impair turgor, cause the cessation of growth, and negatively affect the productivity of cell factories in biotechnological processes. We have taken here both systems-wide and targeted physiological approaches to unravel the core of the osmostress responses of B. licheniformis. Cells were suddenly subjected to an osmotic upshift of considerable magnitude (with 1 M NaCl), and their transcriptional profile was then recorded in a time-resolved fashion on a genome-wide scale. A bioinformatics cluster analysis was used to group the osmotically up-regulated genes into categories that are functionally associated with the synthesis and import of osmostress-relieving compounds (compatible solutes), the SigB-controlled general stress response, and genes whose functional annotation suggests that salt stress triggers secondary oxidative stress responses in B. licheniformis. The data set focusing on the transcriptional profile of B. licheniformis was enriched by proteomics aimed at identifying those proteins that were accumulated by the cells through increased biosynthesis in response to osmotic stress. Furthermore, these global approaches were augmented by a set of experiments that addressed the synthesis of the compatible solutes proline and glycine betaine and assessed the growth-enhancing effects of various osmoprotectants. Combined, our data provide a blueprint of the cellular adjustment processes of B. licheniformis to both sudden and sustained osmotic stress.
Mit dem Projekt wird sich dem Problem der weltweiten Lebensmittelverschwendung angenommen und versucht Abfälle in Privathaushalten primär industrialisierter Staaten zu reduzieren. Mit jährlich 1,3 Milliarden Tonnen landet circa ein Drittel aller weltweit produzierten Lebensmittel im Müll. Einen Großteil dieser Abfälle ist vermeidbar, besonders dort, wo man im Überfluss lebt.
Das konzipierte Möbelstück soll die Lagerungsmöglichkeiten des Nutzers optimieren und somit für die Wertschätzung von Lebensmitteln sensibilisieren. Für das Möbelstück werden ausschließlich natürliche Materialien verwendet, welche in ihrer Charakteristik optimal zum Funktionsumfang passen, der für die Lagerung benötigt wird. Das Material Terracotta ermöglicht es, mittels Verdunstungskühlung stromlos Gemüse kalt zu halten. Antibakterielles Holz tötet schädliche Bakterien ab. Die Konstruktion ermöglicht somit eine fachgerechte Lebensmittelagerung und ermöglicht sowohl sehr flexible Nutzung, wie auch leichte Reparatur.
This paper presents NLP Lean Programming
framework (NLPf), a new framework
for creating custom natural language processing
(NLP) models and pipelines by utilizing
common software development build systems.
This approach allows developers to train and
integrate domain-specific NLP pipelines into
their applications seamlessly. Additionally,
NLPf provides an annotation tool which improves
the annotation process significantly by
providing a well-designed GUI and sophisticated
way of using input devices. Due to
NLPf’s properties developers and domain experts
are able to build domain-specific NLP
applications more efficiently. NLPf is Opensource
software and available at https://
gitlab.com/schrieveslaach/NLPf.
Research collaborations provide opportunities for both practitioners and researchers: practitioners need solutions for difficult business challenges and researchers are looking for hard problems to solve and publish. Nevertheless, research collaborations carry the risk that practitioners focus on quick solutions too much and that researchers tackle theoretical problems, resulting in products which do not fulfill the project requirements.
In this paper we introduce an approach extending the ideas of agile and lean software development. It helps practitioners and researchers keep track of their common research collaboration goal: a scientifically enriched software product which fulfills the needs of the practitioner’s business model.
This approach gives first-class status to application-oriented metrics that measure progress and success of a research collaboration continuously. Those metrics are derived from the collaboration requirements and help to focus on a commonly defined goal.
An appropriate tool set evaluates and visualizes those metrics with minimal effort, and all participants will be pushed to focus on their tasks with appropriate effort. Thus project status, challenges and progress are transparent to all research collaboration members at any time.
Für die Verarbeitung von natürlicher Sprache ist ein wichtiger Zwischenschritt das Parsing, bei dem für Sätze der natürlichen Sprache Ableitungsbäume bestimmt werden. Dieses Verfahren ist vergleichbar zum Parsen formaler Sprachen, wie z. B. das Parsen eines Quelltextes. Die Parsing-Methoden der formalen Sprachen, z. B. Bottom-up-Parser, können nicht auf das Parsen der natürlichen Sprache übertragen werden, da keine Formalisierung der natürlichen Sprachen existiert [3, 12, 23, 30].
In den ersten Programmen, die natürliche Sprache verarbeiten [32, 41], wurde versucht die natürliche Sprache mit festen Regelmengen zu verarbeiten. Dieser Ansatz stieß jedoch schnell an seine Grenzen, da die Regelmenge nicht vollständig sowie nicht minimal ist und wegen der benötigten Menge an Regeln schwer zu verwalten ist. Die Korpuslinguistik [22] bot die Möglichkeit, die Regelmenge durch Supervised-Machine-Learning-Verfahren [2] abzulösen.
Teil der Korpuslinguistik ist es, große Textkorpora zu erstellen und diese mit sprachlichen Strukturen zu annotieren. Zu diesen Strukturen gehören sowohl die Wortarten als auch die Ableitungsbäume der Sätze. Vorteil dieser Methodik ist es, dass repräsentative Daten zur Verfügung stehen. Diese Daten werden genutzt, um mit Supervised-Machine-Learning-Verfahren die Gesetzmäßigkeiten der natürliche Sprachen zu erlernen.
Das Maximum-Entropie-Verfahren ist ein Supervised-Machine-Learning-Verfahren, das genutzt wird, um natürliche Sprache zu erlernen. Ratnaparkhi [25] nutzt Maximum-Entropie, um Ableitungsbäume für Sätze der natürlichen Sprache zu erlernen. Dieses Verfahren macht es möglich, die natürliche Sprache (abgebildet als Σ∗) trotz einer fehlenden formalen Grammatik zu parsen.
With the increased interest for interstellar exploration after the discovery of exoplanets and the proposal by Breakthrough Starshot, this paper investigates the optimisation of photon-sail trajectories in Alpha Centauri. The prime objective is to find the optimal steering strategy for a photonic sail to get captured around one of the stars after a minimum-time transfer from Earth. By extending the idea of the Breakthrough Starshot project with a deceleration phase upon arrival, the mission’s scientific yield will be increased. As a secondary objective, transfer trajectories between the stars and orbit-raising manoeuvres to explore the habitable zones of the stars are investigated. All trajectories are optimised for minimum time of flight using the trajectory optimisation software InTrance. Depending on the sail technology, interstellar travel times of 77.6-18,790 years can be achieved, which presents an average improvement of 30% with respect to previous work. Still, significant technological development is required to reach and be captured in the Alpha-Centauri system in less than a century. Therefore, a fly-through mission arguably remains the only option for a first exploratory mission to Alpha Centauri, but the enticing results obtained in this work provide perspective for future long-residence missions to our closest neighbouring star system.
A novel method to determine the extruded length of a metallic wire for a directed energy deposition (DED) process using a microwave (MW) plasma jet with a straight-through wire feed is presented. The method is based on the relative comparison of the measured frequency response obtained by the large-signal scattering parameter (Hot-S) technique. In the practical working range, repeatability of less than 6% for a nonactive plasma and 9% for the active plasma state is found. Measurements are conducted with a focus on a simple solution to decrease the processing time and reduce the integration time of the process into the existing hardware. It is shown that monitoring a single frequency for magnitude and phase changes is sufficient to achieve good accuracy. A combination of different measurement values to determine the length is possible. The applicability to different diameter of the same material is shown as well as a contact detection of the wire and metallic substrate.
This paper describes the development of a capacitively coupled high-pressure lamp with input power between 20 and 43 W at 2.45 GHz, using a coaxial line network. Compared with other electrodeless lamp systems, no cavity has to be used and a reduction in the input power is achieved. Therefore, this lamp is an alternative to the halogen incandescent lamp for domestic lighting. To serve the demands of domestic lighting, the filling of the lamp is optimized over all other resulting requirements, such as high efficacy at low induced powers and fast startups. A workflow to develop RF-driven plasma applications is presented, which makes use of the hot S-parameter technique. Descriptions of the fitting process inside a circuit and FEM simulator are given. Results of the combined ignition and operation network from simulations and measurements are compared. An initial prototype is built and measurements of the lamp's lighting properties are presented along with an investigation of the efficacy optimizations using large signal amplitude modulation. With this lamp, an efficacy of 135 lmW -1 is achieved.
Thermal and Optical Study on the Frequency Dependence of an Atmospheric Microwave Argon Plasma Jet
(2019)
Critical quantitative evaluation of integrated health management methods for fuel cell applications
(2024)
Online fault diagnostics is a crucial consideration for fuel cell systems, particularly in mobile applications, to limit downtime and degradation, and to increase lifetime. Guided by a critical literature review, in this paper an overview of Health management systems classified in a scheme is presented, introducing commonly utilised methods to diagnose FCs in various applications. In this novel scheme, various Health management system methods are summarised and structured to provide an overview of existing systems including their associated tools. These systems are classified into four categories mainly focused on model-based and non-model-based systems. The individual methods are critically discussed when used individually or combined aimed at further understanding their functionality and suitability in different applications. Additionally, a tool is introduced to evaluate methods from each category based on the scheme presented. This tool applies the technique of matrix evaluation utilising several key parameters to identify the most appropriate methods for a given application. Based on this evaluation, the most suitable methods for each specific application are combined to build an integrated Health management system.
Quantitative evaluation of health management designs for fuel cell systems in transport vehicles
(2022)
Focusing on transport vehicles, mainly with regard to aviation applications, this paper presents compilation and subsequent quantitative evaluation of methods aimed at building an optimum integrated health management solution for fuel cell systems. The methods are divided into two different main types and compiled in a related scheme. Furthermore, different methods are analysed and evaluated based on parameters specific to the aviation context of this study. Finally, the most suitable method for use in fuel cell health management systems is identified and its performance and suitability is quantified.
In this work, the effect of low air relative humidity on the operation of a polymer electrolyte membrane fuel cell is investigated. An innovative method through performing in situ electrochemical impedance spectroscopy is utilised to quantify the effect of inlet air relative humidity at the cathode side on internal ionic resistances and output voltage of the fuel cell. In addition, algorithms are developed to analyse the electrochemical characteristics of the fuel cell. For the specific fuel cell stack used in this study, the membrane resistance drops by over 39 % and the cathode side charge transfer resistance decreases by 23 % after increasing the humidity from 30 % to 85 %, while the results of static operation also show an increase of ∼2.2 % in the voltage output after increasing the relative humidity from 30 % to 85 %. In dynamic operation, visible drying effects occur at < 50 % relative humidity, whereby the increase of the air side stoichiometry increases the drying effects. Furthermore, other parameters, such as hydrogen humidification, internal stack structure, and operating parameters like stoichiometry, pressure, and temperature affect the overall water balance. Therefore, the optimal humidification range must be determined by considering all these parameters to maximise the fuel cell performance and durability. The results of this study are used to develop a health management system to ensure sufficient humidification by continuously monitoring the fuel cell polarisation data and electrochemical impedance spectroscopy indicators.
In addition to electromobility and alternative drive systems, a focus is set on electrically driven compressors (EDC), with a high potential for increasing the efficiency of internal combustion engines (ICE) and fuel cells [01]. The primary objective is to increase the ICE torque, provided independently of the ICE speed by compressing the intake air and consequently the ICE filling level supported by the compressor. For operation independent from the ICE speed, the EDC compressor is decoupled from the turbine by using an electric compressor motor (CM) instead of the turbine. ICE performances can be increased by the use of EDC where individual compressor parameters are adapted to the respective application area [02] [03]. This task contains great challenges, increased by demands with regard to pollutant reduction while maintaining constant performance and reduced fuel consumption. The FH-Aachen is equipped with an EDC test bench which enables EDC-investigations in various configurations and operating modes. Characteristic properties of different compressors can be determined, which build the basis for a comparison methodology. Subject of this project is the development of a comparison methodology for EDC with an associated evaluation method and a defined overall evaluation method. For the application of this comparison methodology, corresponding series of measurements are carried out on the EDC test bench using an appropriate test device.
Nahezu jede:r zweite Deutsche ist chronisch krank – Tendenz steigend. Damit gehören chronische Krankheiten laut RKI zu den häufigsten und bedeutsamsten Gesundheitsproblemen weltweit. Für Betroffene bedeutet eine chronische Erkrankung je nach Schweregrad eine Einschränkung im Alltag sowie verringerte Lebensqualität. Die Health App »nomi« greift die Herausforderungen dieser Menschen auf und revolutioniert die Beobachtung ihrer Symptome und Faktoren. Das schnelle, flexible Tracking wird von Wearables ermöglicht. Durch den Vergleich von Faktoren werden Zusammenhänge abgebildet und das eigene Verständnis der Erkrankung gefördert. Darüber hinaus können diese Daten in Form von Berichten für Ärzt:innen freigegeben werden und bieten somit eine authentische Einsicht in den Krankheitsverlauf. Individuelle Routinen und Erinnerungen fördern das Selbstmanagement. Somit steigert „nomi“ langfristig die Lebensqualität Betroffener – als zuverlässiger Begleiter.
Quantitative Farbmessung in laryngoskopischen Bildern. Palm, C; Scholl, I; Lehmann, TM; Spitzer, K.
(1998)
MedicVR : Acceleration and Enhancement Techniques for Direct Volume Rendering in Virtual Reality
(2019)
In this paper, carbon nanotubes (CNTs) were incorporated in penicillinase-phospholipid Langmuir and Langmuir–Blodgett (LB) films to enhance the enzyme catalytic properties. Adsorption of the penicillinase and CNTs at dimyristoylphosphatidic acid (DMPA) monolayers at the air–water interface was investigated by surface pressure–area isotherms, vibrational spectroscopy, and Brewster angle microscopy. The floating monolayers were transferred to solid supports through the LB technique, forming mixed DMPA-CNTs-PEN films, which were investigated by quartz crystal microbalance, vibrational spectroscopy, and atomic force microscopy. Enzyme activity was studied with UV–vis spectroscopy and the feasibility of the supramolecular device nanostructured as ultrathin films were essayed in a capacitive electrolyte–insulator–semiconductor (EIS) sensor device. The presence of CNTs in the enzyme–lipid LB film not only tuned the catalytic activity of penicillinase but also helped conserve its enzyme activity after weeks, showing increased values of activity. Viability as penicillin sensor was demonstrated with capacitance/voltage and constant capacitance measurements, exhibiting regular and distinctive output signals over all concentrations used in this work. These results may be related not only to the nanostructured system provided by the film, but also to the synergism between the compounds on the active layer, leading to a surface morphology that allowed a fast analyte diffusion because of an adequate molecular accommodation, which also preserved the penicillinase activity. This work therefore demonstrates the feasibility of employing LB films composed of lipids, CNTs, and enzymes as EIS devices for biosensing applications.
Muscle function is compromised by gravitational unloading in space affecting overall musculoskeletal health. Astronauts perform daily exercise programmes to mitigate these effects but knowing which muscles to target would optimise effectiveness. Accurate inflight assessment to inform exercise programmes is critical due to lack of technologies suitable for spaceflight. Changes in mechanical properties indicate muscle health status and can be measured rapidly and non-invasively using novel technology. A hand-held MyotonPRO device enabled monitoring of muscle health for the first time in spaceflight (> 180 days). Greater/maintained stiffness indicated countermeasures were effective. Tissue stiffness was preserved in the majority of muscles (neck, shoulder, back, thigh) but Tibialis Anterior (foot lever muscle) stiffness decreased inflight vs. preflight (p < 0.0001; mean difference 149 N/m) in all 12 crewmembers. The calf muscles showed opposing effects, Gastrocnemius increasing in stiffness Soleus decreasing. Selective stiffness decrements indicate lack of preservation despite daily inflight countermeasures. This calls for more targeted exercises for lower leg muscles with vital roles as ankle joint stabilizers and in gait. Muscle stiffness is a digital biomarker for risk monitoring during future planetary explorations (Moon, Mars), for healthcare management in challenging environments or clinical disorders in people on Earth, to enable effective tailored exercise programmes.
Theoretische und experimentelle Untersuchung des spaltungsinduzierten Versagens von TRC Prüfkörpern
(2011)
Die Oberflächen dentaler Implantate sind definiert durch eine raue Oberfläche, um die Integration in den menschlichen Knochen zu optimieren. Entzündungen des umgebenden Zahnfleisches zählen dabei zu den häufigsten Komplikationen nach einer Implantation. Diese Entzündungen entstehen hauptsächlich durch bakterielle Infektionen des Weichgewebes an der Implantations-Stelle. Die raue Oberfläche trägt jedoch zu einer solchen Infektion bei. Da der Implantat-Kopf zum Teil aus dem Knochen herausragt, erfolgt beispielsweise beim Zähneputzen eine Freilegung der Implantat-Oberfläche. Die durch die Rauheit vergrößerte Oberfläche bietet dabei ideale Voraussetzungen für eine Bakterienansiedlung. In der aktuellen Forschung steht die Entwicklung einer Oberfläche im Vordergrund, die eine antibakterielle Funktionalisierung erzeugt. Diese verhindert die Bakterienansiedlung und wirkt einer Entzündung entgegen. Um die Beschichtung vor Verschleiß zu schützen und ihre Lebensdauer der antibakteriellen Wirkung zu erhöhen, ist es möglich die Oberfläche mit einer
Mikrostruktur zu versehen.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Identifikation geeigneter Mikrostrukturierungen, die der antibakteriellen Beschichtung einen optimalen Schutz vor Verschleiß bieten. Am Beispiel von Titan-Zahnimplantaten wird der Schutz der aufgetragenen Biohybridbeschichtung gegen abrasiven Verschleiß untersucht. Im Vorfeld wird eine Analyse der fertigungstechnischen Möglichkeiten mit Blick auf dentale Implantate und Mikrostrukturen durchgeführt, um das ein passendes Verfahren zu identifizieren. Die Analogiebauteile als Probenkörper werden, mithilfe des zuvor ausgewählten Verfahrens, mit verschiedenen Mikrostrukturen versehen. Im Rahmen einer Versuchsdurchführung, die die mechanische Belastung bei einem Zahnputzdurchgang imitiert, werden die verschiedenen Mikrostrukturen auf ihre Eignung für diese Anwendung überprüft. Ein Vorversuch dient zur Identifizierung eines geeigneten Ankerpeptids, welches den bindenden Bestandteil der Biohybridbeschichtung darstellt. Aus
drei zuvor ausgewählten Ankerpeptiden wird das mit der besten Adhäsionsfähigkeit herausgestellt. Im finalen Versuchsdurchlauf wird das Ankerpeptid auf die Oberflächen, die mit den Mikrostrukturen versehen sind, aufgetragen. Dabei ist das Ziel eine Mikrostruktur
herauszustellen, die den höchstmöglichen Schutz bietet.
Durch eine Fluoreszenzprüfung mithilfe eines Flourescence Plate Readers wird jede Kombination nach den Belastungsversuchen auf den Restanteil der Beschichtung überprüft.
Das Ergebnis stellt eine Mikrostruktur dar, die den bestmöglichen Schutz bietet. Dies ist erkennbar durch den höchsten Anteil an Restbeschichtung. Eine Strukturierung mit sogenannten Micro-Grooves in Kombination mit dem MacHis-Ankerpeptid erzielte in der Analyse der Belastungssimulationen die besten Ergebnisse bezüglich des Schutzes der Beschichtung. Durch die Versuche bestätigte sich eine weitere
Annahme. Die Strukturierung der Oberfläche erzielt einen deutlich höheren Schutz im Vergleich zu einer unstrukturierten Oberfläche. Zudem hat sich herausgestellt, dass eine Beschichtung mit dem sogenannten PEO-Verfahren eine deutlich größere Adhäsion der
Biohybridbeschichtung erzielt. Dies wird jedoch Thema weiterführender Forschungen sein und kein Bestandteil der vorliegenden Arbeit.
Momentan finden in vielen Branchen umfassende Veränderungen von Märkten und Wertschöpfungsketten statt, welche auch als Digitale Transformation bezeichnet werden. In diesem Zusammenhang wird das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) als ein wichtiger technischer Enabler der Veränderungen angesehen. Primäre Ziele des IoT sind die Steuerung physischer Gegen-stände aus der Distanz und das Erfassen von Informationen aus dem Umfeld dieser Gegenstände. Welche neuen Geschäfts-bzw. Partnermodelle entstehen durch die gemeinsame Nutzung von IoT-Daten und Big-Data-Technologien und welcher qualitative Mehrwert wird dadurch geschaffen? Als Antwort wird in diesem Beitrag ein Bewertungsrahmen zur qualitativen Wertschöpfungsanalyse von IoT vorgeschlagen. Anhand dieses Bewertungsrahmens wird ein Anwendungsfall untersucht, der in anonymisierter Form an konkrete Praxisprojekte angelehnt ist. Konkret wird ein Anwendungsfall betrachtet, der eine Abfallwirtschaft 2.0 basierend auf dem Einsatz von IoT vorschlägt. Aus den Untersuchungsergebnissen gehen beispielsweise Erkenntnisse hervor, wie Geschäftsmodelle auf Basis eines unentgeltlichen Informationsaustauschs durch IoT gestaltet werden können.
Allgemeines Steuerrecht
(2015)
Schlafspindeln – Funktion, Detektion und Nutzung als Biomarker für die psychiatrische Diagnostik
(2022)
Hintergrund:
Die Schlafspindel ist ein Graphoelement des Elektroenzephalogramms
(EEG), das im Leicht- und Tiefschlaf beobachtet werden kann. Veränderungen der
Spindelaktivität wurden für verschiedene psychiatrische Erkrankungen beschrieben. Schlafspindeln zeigen aufgrund ihrer relativ konstanten Eigenschaften Potenzial als Biomarker in der psychiatrischen Diagnostik.
Methode:
Dieser Beitrag liefert einen Überblick über den Stand der Wissenschaft
zu Eigenschaften und Funktionen der Schlafspindeln sowie über beschriebene
Veränderungen der Spindelaktivität bei psychiatrischen Erkrankungen. Verschiedene methodische Ansätze und Ausblicke zur Spindeldetektion werden hinsichtlich deren Anwendungspotenzial in der psychiatrischen Diagnostik erläutert.
Ergebnisse und Schlussfolgerung:
Während Veränderungen der Spindelaktivität
bei psychiatrischen Erkrankungen beschrieben wurden, ist deren exaktes Potenzial für die psychiatrische Diagnostik noch nicht ausreichend erforscht. Diesbezüglicher Erkenntnisgewinn wird in der Forschung gegenwärtig durch ressourcenintensive und fehleranfällige Methoden zur manuellen oder automatisierten Spindeldetektion ausgebremst. Neuere Detektionsansätze, die auf Deep-Learning-Verfahren basieren, könnten die Schwierigkeiten bisheriger Detektionsmethoden überwinden und damit neue Möglichkeiten für die praktisch
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.
In the context of the increasing digitalization, the Internet of Things (IoT) is seen as a technological driver through which completely new business models can emerge in the interaction of different players. Identified key players include traditional industrial companies, municipalities and telecommunications companies. The latter, by providing connectivity, ensure that small devices with tiny batteries can be connected almost anywhere and directly to the Internet. There are already many IoT use cases on the market that provide simplification for end users, such as Philips Hue Tap. In addition to business models based on connectivity, there is great potential for information-driven business models that can support or enhance existing business models. One example is the IoT use case Park and Joy, which uses sensors to connect parking spaces and inform drivers about available parking spaces in real time. Information-driven business models can be based on data generated in IoT use cases. For example, a telecommunications company can add value by deriving more decision-relevant information – called insights – from data that is used to increase decision agility. In addition, insights can be monetized. The monetization of insights can only be sustainable, if careful attention is taken and frameworks are considered. In this chapter, the concept of information-driven business models is explained and illustrated with the concrete use case Park and Joy. In addition, the benefits, risks and framework conditions are discussed.
Primäre Ziele des Internets der Dinge sind die Steuerung physischer Gegenstände aus der Distanz und das Erfassen von Informationen aus dem Umfeld dieser Gegenstände. Dazu werden Hardwarekomponenten in Gegenstände des täglichen Lebens und die Umwelt integriert. Mithilfe von Informations- und Kommunikationstechnologien entsteht hieraus das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). Vor einem Jahr wurde mit Narrowband Internet of Things (NB-IoT) eine Technologie die es ermöglicht, Hardwarekomponenten energieeffizient und unmittelbar über das Mobilfunknetz zu vernetzen. Gegenstände werden dadurch über große Reichweiten eigenständig kommunikationsfähig. Das IoT steht mit NB-IoT vor einem gestiegenen Nutzenpotenzial, da eine zunehmende Anzahl miteinander verbundener Gegenstände und der Austausch größerer Datenmengen realisierbar sind. Damit sind aus wirtschaftlicher Sicht neue, innovative Anwendungsfälle des IoT möglich, die auch bereits in der Praxis diskutiert werden. In diesem Beitrag wird anhand eines konkreten Anwendungsfalls untersucht, welche neuen Geschäfts- bzw. Partnermodelle durch die gemeinsame Nutzung von NB-IoT-Daten und Big Data-Technologien entstehen und welcher qualitative Mehrwert für die an einem Anwendungsfall beteiligten Stakeholder geschaffen wird. Dazu wird – einem konstruktionsorientierten Forschungsansatz folgend – ein Bewertungsrahmen zur qualitativen Wertschöpfungsanalyse von NB-IoT entwickelt, der u.a. auf der Schablone nach Cockburn und dem Business Model Canvas basiert. Anhand dieses Bewertungsrahmens wird ein Anwendungsfall untersucht, der in anonymisierter Form an konkrete Praxisprojekte angelehnt ist. Konkret wird ein Anwendungsfall betrachtet, der einen Fahrradverleih 2.0 basierend auf dem Einsatz von NB-IoT vorschlägt. Aus den Untersuchungsergebnissen gehen beispielsweise Erkenntnisse hervor, wie Geschäftsmodelle auf
Nutzen und Rahmenbedingungen 5 informationsgetriebener Geschäftsmodelle des Internets der Dinge
(2018)
Im Kontext der zunehmenden Digitalisierung wird das Internet der Dinge (englisch: Internet of Things, IoT) als ein technologischer Treiber angesehen, durch den komplett neue Geschäftsmodelle im Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure entstehen können. Identifizierte Schlüsselakteure sind unter anderem traditionelle Industrieunternehmen, Kommunen und Telekommunikationsunternehmen. Letztere sorgen mit der Bereitstellung von Konnektivität dafür, dass kleine Geräte mit winzigen Batterien nahezu überall und direkt an das Internet angebunden werden können. Es sind schon viele IoT-Anwendungsfälle auf dem Markt, die eine Vereinfachung für Endkunden darstellen, wie beispielsweise Philips Hue Tap. Neben Geschäftsmodellen basierend auf Konnektivität besteht ein großes Potenzial für informationsgetriebene Geschäftsmodelle, die bestehende Geschäftsmodelle unterstützen sowie weiterentwickeln können. Ein Beispiel dafür ist der IoT-Anwendungsfall Park and Joy der Deutschen Telekom AG, bei dem Parkplätze mithilfe von Sensoren vernetzt und Autofahrer in Echtzeit über verfügbare Parkplätze informiert werden. Informationsgetriebene Geschäftsmodelle können auf Daten aufsetzen, die in IoT-Anwendungsfällen erzeugt werden. Zum Beispiel kann ein Telekommunikationsunternehmen Mehrwert schöpfen, indem es aus Daten entscheidungsrelevantere Informationen – sogenannte Insights – ableitet, die zur Steigerung der Entscheidungsagilität genutzt werden. Außerdem können Insights monetarisiert werden. Die Monetarisierung von Insights kann nur nachhaltig stattfinden, wenn sorgfältig gehandelt wird und Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. In diesem Kapitel wird das Konzept informationsgetriebener Geschäftsmodelle erläutert und anhand des konkreten Anwendungsfalls Park and Joy verdeutlicht. Darüber hinaus werden Nutzen, Risiken und Rahmenbedingungen diskutiert.
Finanzierungsprobleme bei Unternehmensgründungen aus Sicht des Gründers - Erfahrungen aus der Praxis
(2000)
Im Folgenden sollen Anlass und Inhalt einer Due Diligence erläutert werden. Im Rahmen einer Checkliste werden Beratern und Unternehmen Hinweise zu möglichen Prüfungsgebieten sowie zu vorzuhaltenden oder zu prüfenden Unterlagen gegeben. Entstanden ist die Checkliste aus der langjährigen praktischen Tätigkeit der Autoren bei einer großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaft bzw. einer deutschen Großbank.
Abschlussarbeiten FAQ / FGA
(2006)
Die Jahresabschlussanalyse
(2009)
Die Konzernrechnungslegung
(2010)