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Jahresbericht 2020
(2021)
Projektmanagement
(2021)
Unternehmensorganisationen sind heute dynamisch und projektorientiert. Viele Mitarbeiter arbeiten oder leiten parallel oder im Wechsel Projekte i.R. (auch globaler) Wertschöpfung und in interkulturell gemischten Projektteams. Neben Kenntnissen klassischer Konzepte und Instrumente im Projektmanagement, Formen des Agilen und Projektmanagement 4.0, benötigen sie besonders auch Erfahrungen in der projektspezifischen Zusammenarbeit, Teamentwicklung und Kommunikation. Denn die meisten Probleme im Projektmanagement sind nicht bedingt durch Projektziele und -methoden, sondern aufgrund unterschiedlichem Problemlösungsverhalten und Einstellungen der unterschiedlichen Arbeitskulturen von Funktionen, Abteilungen, Branchen oder Ländern. So ist der Fokus hier gleichgewichtig auf Projektmanagement-Techniken und Zusammenarbeit, auch im interkulturellen Zusammenhang, gelegt. Das Buch richtet sich gleichermaßen an Studierende mit dem Ziel leitender oder projektbasierter Arbeit, an Berufspraktiker und Entrepreneure in allen Wirtschaftsbereichen, NGOs und Social Business, öffentliche Projekte oder Public Private Partnership.
HR Management & Leadership
(2021)
It has been well proved that deep networks are efficient at extracting features from a given (source) labeled dataset. However, it is not always the case that they can generalize well to other (target) datasets which very often have a different underlying distribution. In this report, we evaluate four different domain adaptation techniques for image classification tasks: DeepCORAL, DeepDomainConfusion, CDAN and CDAN+E. These techniques are unsupervised given that the target dataset dopes not carry any labels during training phase. We evaluate model performance on the office-31 dataset. A link to the github repository of this report can be found here: https://github.com/agrija9/Deep-Unsupervised-Domain-Adaptation.
Kundenloyalität stellt als langfristig wirkende Metrik eine erstrebenswerte Erfolgsgröße vieler Unternehmen dar. Im Rahmen einer Strukturgleichungsmodellierung wurden die Beziehungen und Auswirkungen der wahrgenommenen Kundenzentrierung, des Markenvertrauens (kognitiv und affektiv) und der Preis-Wahrnehmung auf die Kundenloyalität (Wiederkaufintention und Empfehlungsbereitschaft) bei physischen high-Involvement-Produkten untersucht. (Verlagsangaben)
Ice accumulation in the blades of wind turbines can cause them to describe anomalous rotations or no rotations at all, thus affecting the generation of electricity and power output. In this work, we investigate the problem of ice accumulation in wind turbines by framing it as anomaly detection of multi-variate time series. Our approach focuses on two main parts: first, learning low-dimensional representations of time series using a Variational Recurrent Autoencoder (VRAE), and second, using unsupervised clustering algorithms to classify the learned representations as normal (no ice accumulated) or abnormal (ice accumulated). We have evaluated our approach on a custom wind turbine time series dataset, for the two-classes problem (one normal versus one abnormal class), we obtained a classification accuracy of up to 96$\%$ on test data. For the multiple-class problem (one normal versus multiple abnormal classes), we present a qualitative analysis of the low-dimensional learned latent space, providing insights into the capacities of our approach to tackle such problem. The code to reproduce this work can be found here https://github.com/agrija9/Wind-Turbines-VRAE-Paper.
Zwischen Gut und Böse
(2021)