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Work in progress: Starter-project for first semester students to survey their engineering studies
(2015)
Das Thema Prozessorganisation hat die gfo in den letzten Jahren intensiv begleitet und auf mehreren Tagungen eingehend diskutiert. Um den aktuellen Umsetzungsstand der Prozessorganisation in Deutschland zu untersuchen wurde im Jahr 2014 eine empirische Studie durchgeführt. Neben der Ist-Situation liefert die Studie Einsichten in Erwartungen über zukünftige Entwicklungen, Hindernisse und Erfolgsfaktoren der Einführung einer Prozessorganisation sowie zur Zielerreichung durch prozessorientierte Organisationen.
Unternehmen agieren in einem dynamischen Umfeld mit hoher Komplexität und Unsicherheit. Um dabei langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, ist eine kontinuierliche Optimierung der Prozesse erforderlich. Eine konsequente Prozessorientierung wird daher seit langem angestrebt. Zur Ermittlung des aktuellen Standes der Prozessorganisation in deutschen Unternehmen hat die Gesellschaft für Organisation e. V. (gfo) eine Studie durchführen lassen, deren erste Ergebnisse hier vorgestellt werden.
Der Nutzen von Prozessmanagement für die Effizienz und Effektivität der Organisation von Unternehmen ist vielfach bestätigt. Eine Studie der gfo-Gesellschaft für Organisation stellt fest, dass der Umsetzungsgrad der Prozessorganisation in Unternehmen dennoch mangelhaft ist. Es fehlt die Unterstützung der Leitung, die selbst noch überwiegend funktional organisiert ist.
Fundamentals of Energy Meteorology - Influence of atmospheric parameters on solar energy production
(2015)
With the increasing average age of the population in many developed countries, afflictions like cardiovascular diseases have also increased. Exercising has a proven therapeutic effect on the cardiovascular system and can counteract this development. To avoid overstrain, determining an optimal training dose is crucial. In previous research, heart rate has been shown to be a good measure for cardiovascular behavior. Hence, prediction of the heart rate from work load information is an essential part in models used for training control. Most heart-rate-based models are described in the context of specific scenarios, and have been evaluated on unique datasets only. In this paper, we conduct a joint evaluation of existing approaches to model the cardiovascular system under a certain strain, and compare their predictive performance. For this purpose, we investigated some analytical models as well as some machine learning approaches in two scenarios: prediction over a certain time horizon into the future, and estimation of the relation between work load and heart rate over a whole training session.