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Interne Audits können mehr
(2024)
Dieser Beitrag zeigt, wie das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR) Zufriedenheitsanalysen aus zwei Sichtweisen durchführt: Aus Sicht der Auditoren und aus Sicht der Managementbeauftragten der auditierten Institute und Einrichtungen. Die Ergebnisse fließen in die jährliche Auditprogrammplanung ein. Damit wird der Nutzen von internen Audits gesteigert.
Projekte des maschinellen Lernens (ML), insbesondere im Bereich der Zeitreihenanalyse, gewinnen heute zunehmend an Bedeutung. Die Bereitstellung solcher Projekte in einer Produktionsumgebung mit dem gleichen Automatisierungsgrad wie bei klassischen Softwareprojekten ist ein komplexes Unterfangen. Die Umsetzung in Produktionsumgebungen erfordert neben klassischen DevOps auch Machine Learning Operation (MLOps) Technologien und Werkzeuge. Ziel dieser Studie ist es, einen umfassenden Überblick über verfügbare MLOps Tools zu bieten und einen spezifischen Techstack für Zeitreihen ML Projekte zu entwickeln. Es werden aktuelle Trends und Werkzeuge im Bereich MLOps durch eine multivokale Literaturrecherche (MLR) untersucht und analysiert. Die Studie identifiziert passende MLOps Werkzeuge und Methoden für die Zeitreihenanalyse und präsentiert eine spezifische Implementierung einer MLOps Pipeline für die Aktienkursprognose des S&P 500. MLOps und DevOps Tools nehmen eine essenzielle Rolle bei der effektiven Konstruktion und Verwaltung von ML Pipelines ein. Bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge ist stets eine spezifische Anpassung an die jeweiligen Projektanforderungen erforderlich. Die Bereitstellung einer detaillierten Darstellung der aktuellen MLOps Tool Landschaft erweist sich hierbei als wertvolle Ressource, die es Entwicklern ermöglicht, die Effizienz und Effektivität ihrer ML Projekte zu optimieren.
Integrating physical simulation data into data ecosystems challenges the compatibility and interoperability of data management tools. Semantic web technologies and relational databases mostly use other data types, such as measurement or manufacturing design data. Standardizing simulation data storage and harmonizing the data structures with other domains is still a challenge, as current standards such as the ISO standard STEP (ISO 10303 ”Standard for the Exchange of Product model data”) fail to bridge the gap between design and simulation data. This challenge requires new methods, such as ontologies, to rethink simulation results integration. This research describes a new software architecture and application methodology based on the industrial standard ”Virtual Material Modelling in Manufacturing” (VMAP). The architecture integrates large quantities of structured simulation data and their analyses into a semantic data structure. It is capable of providing data permeability from the global digital twin level to the detailed numerical values of data entries and even new key indicators in a three-step approach: It represents a file as an instance in a knowledge graph, queries the file’s metadata, and finds a semantically represented process that enables new metadata to be created and instantiated.
Angesichts der raschen Entwicklungen und der Besonderheiten von Softwaresystemen, welche Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, ist ein angepasstes Requirements Engineering (RE) erforderlich. Die spezifischen Anforderungen von KI-Projekten müssen dabei erkannt und angegangen werden. Hierfür wird eine systematische Überprufung bestehender Herausforderungen des RE in KI-Projekten durchgeführt. Darauf aufbauend werden neue RE-Ansätze und Empfehlungen präsentiert, die auf die Datensicht von KI-Projekten abzielen. Mithilfe der Analyse bestehender Lösungsansatze, Methoden, Frameworks und Tools soll aufgezeigt werden, inwiefern die Herausforderungen im RE bewältigt werden können. Noch bestehende Lücken im Forschungsstand werden identifiziert und aufgezeigt.
The Information and Communication Technology (ICT) sector is a significant global industry, and addressing climate change is of critical importance. This paper aims to assess the resources utilized by the ICT sector, the associated negative environmental impacts, and potential mitigation measures. In order to understand these aspects, this study attempts to categorize the resources used by ICT, analyze the amount consumed and the resulting negative impacts, and determine what measures exist to mitigate them. An economic and empirical evaluation shows a negative trend in ICT’s resource consumption, mainly due to increased energy consumption and rising carbon emissions from devices such as smartphones and data centers. The investigated countermeasures focus on Green IT strategies that encompass energy efficiency, carbon awareness, and hardware efficiency principles as outlined by the Green Software Foundation. Special attention is given to reducing the environmental footprint of data center operations and smartphones. This paper concludes that Green IT strategies, although promising in theory, are often not implemented at an industry level.
Accurate global horizontal irradiance (GHI) forecasting is critical for integrating solar energy into the power grid and operating solar power plants. The Weather Research and Forecasting model with its solar radiation extension (WRF-Solar) has been used to forecast solar irradiance in different regions around the world. However, the application of the WRF-Solar model to the prediction of GHI in West Africa, particularly Ghana, has not yet been investigated. The aim of this study is to evaluate the performance of the WRF-Solar model for predicting GHI in Ghana, focusing on three automatic weather stations (Akwatia, Kumasi and Kologo) for the year 2021. We used two one-way nested domains (D1 = 15 km and D2 = 3 km) to investigate the ability of the fully coupled WRF-Solar model to forecast GHI up to 72-hour ahead under different atmospheric conditions. The initial and lateral boundary conditions were taken from the ECMWF high-resolution operational forecasts. Our findings reveal that the WRF-Solar model performs better under clear skies than cloudy skies. Under clear skies, Kologo performed best in predicting 72-hour GHI, with a first day nRMSE of 9.62 %. However, forecasting GHI under cloudy skies at all three sites had significant uncertainties. Additionally, WRF-Solar model is able to reproduce the observed GHI diurnal cycle under high AOD conditions in most of the selected days. This study enhances the understanding of the WRF-Solar model’s capabilities and limitations for GHI forecasting in West Africa, particularly in Ghana. The findings provide valuable information for stakeholders involved in solar energy generation and grid integration towards optimized management in the region.
This article deals with the under-researched phenomenon of rural health entrepreneurship and its major characteristics. The purpose of this study is to explicate the process of providing health services in rural areas of a developing country and their relation to SDGs. The paper is based on six semi-structured interviews conducted with Serbian health entrepreneurs in rural areas (two private practices, two policlinics, and two dental practices), a review of laws and strategies relevant to the field, and three sessions of discussions with eight experts (four authors and four additional experts). The research methodology follows an empirical, mixed-method case study research procedure. The results are presented in relation to the aspects of frugality, family orientation, and sustainability-oriented innovation. The timeline of the six case studies demonstrates the increasing importance of health entrepreneurs in rural areas due to the aging population and, therefore, increased needs for quality healthcare in these areas. The financing instruments have also become more formal and substantial in recent years, enabling the growth of healthcare businesses in rural areas. However, a major obstacle to further sustainable development remains the non-refundability of services before the state-owned, obligatory health fund, creating major social inequalities, especially in rural areas.
This work proposes a novel approach for probabilistic end-to-end all-sky imager-based nowcasting with horizons of up to 30 min using an ImageNet pre-trained deep neural network. The method involves a two-stage approach. First, a backbone model is trained to estimate the irradiance from all-sky imager (ASI) images. The model is then extended and retrained on image and parameter sequences for forecasting. An open access data set is used for training and evaluation. We investigated the impact of simultaneously considering global horizontal (GHI), direct normal (DNI), and diffuse horizontal irradiance (DHI) on training time and forecast performance as well as the effect of adding parameters describing the irradiance variability proposed in the literature. The backbone model estimates current GHI with an RMSE and MAE of 58.06 and 29.33 W m−2, respectively. When extended for forecasting, the model achieves an overall positive skill score reaching 18.6 % compared to a smart persistence forecast. Minor modifications to the deterministic backbone and forecasting models enables the architecture to output an asymmetrical probability distribution and reduces training time while leading to similar errors for the backbone models. Investigating the impact of variability parameters shows that they reduce training time but have no significant impact on the GHI forecasting performance for both deterministic and probabilistic forecasting while simultaneously forecasting GHI, DNI, and DHI reduces the forecast performance.
Sexuelle Belästigung am Arbeitsplatz ist ein tiefgreifendes Thema, welches den (Arbeits-)Alltag vieler Menschen massiv beeinträchtigt. Trotz vieler Studien und der juristischen Grundlage, die die Relevanz der Thematik hervorheben, findet es in Unternehmen und im öffentlichen Diskurs noch zu wenig Aufmerksamkeit. In der vorliegenden Studie wird deshalb untersucht, inwiefern das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz (AGG) Anwendung in der Praxis findet und was konkrete Verbesserungspotenziale von Unternehmen hinsichtlich des Umgangs mit sexueller Belästigung sind. Im Rahmen einer qualitativen Untersuchung werden Expert*inneninterviews geführt, die anschließend nach der Inhaltsanalyse nach Mayring, in Form einer Zusammenfassung, ausgewertet werden. Der Themenschwerpunkt wird hierbei auf die subjektiven Erfahrungen der Befragten gelegt. Die Ergebnisse dieser Arbeit unterstreichen, dass es sich bei sexueller Belästigung nach wie vor um ein Tabuthema handelt, obwohl es nachweislich sowohl auf die Beschäftigten als auch auf das Unternehmen negative Auswirkungen hat. Da das AGG in den wenigsten Unternehmen Anwendung findet, wird es von einem Großteil der Arbeitnehmenden nicht als Schutz vor sexueller Belästigung wahrgenommen. Maßnahmen, die existieren sind entweder dysfunktional oder werden nicht ausreichend bekannt gemacht. Die Auswertung zeigt vor allem, dass Unternehmen in Zukunft ein Unternehmensklima etablieren müssen, in dem eine Nulltoleranz-Haltung gegenüber Diskriminierung herrscht. Ganzheitliche Präventions- und Interventionskonzepte sollten unter anderem die Schaffung von transparenten Anlaufstellen, klare Richtlinien und Konzepte zur präventiven Aufklärungsarbeit enthalten. Hierbei sollten vor allem marginalisierte Gruppen berücksichtigt werden. Wenn Unternehmen ihre im AGG festgehaltenen Pflichten in Zukunft wahrnehmen und entsprechende Maßnahmen ergreifen, kann eine Enttabuisierung des Themas angestoßen werden. Neben der Stärkung der Betroffenen, kann dies letztendlich zu einem Rückgang der Übergriffe führen.
The lattice Boltzmann method (LBM) stands apart from conventional macroscopic approaches due to its low numerical dissipation and reduced computational cost, attributed to a simple streaming and local collision step. While this property makes the method particularly attractive for applications such as direct noise computation, it also renders the method highly susceptible to instabilities. A vast body of literature exists on stability-enhancing techniques, which can be categorized into selective filtering, regularized LBM, and multi-relaxation time (MRT) models. Although each technique bolsters stability by adding numerical dissipation, they act on different modes. Consequently, there is not a universal scheme optimally suited for a wide range of different flows. The reason for this lies in the static nature of these methods; they cannot adapt to local or global flow features. Still, adaptive filtering using a shear sensor constitutes an exception to this. For this reason, we developed a novel collision operator that uses space- and time-variant collision rates associated with the bulk viscosity. These rates are optimized by a physically informed neural net. In this study, the training data consists of a time series of different instances of a 2D barotropic vortex solution, obtained from a high-order Navier–Stokes solver that embodies desirable numerical features. For this specific text case our results demonstrate that the relaxation times adapt to the local flow and show a dependence on the velocity field. Furthermore, the novel collision operator demonstrates a better stability-to-precision ratio and outperforms conventional techniques that use an empirical constant for the bulk viscosity.