Die Umrüstung von Büroflächen mit intelligenten Steuerungssystemen verspricht signifikante Energieeinsparungen im Vergleich zu konventionellen Büros. Durch bedarfsgerechte Steuerung von u.a. Beleuchtung, Heizung und Klimatisierung sollen Energieverbräuche reduziert werden. Um die tatsächlich erreichbaren Einsparungen zu analysieren, bedarf es einer systematischen Untersuchung der Energieverbräuche vor und nach der Installation von Smart-Office-Technologien.

Die Arbeit soll die möglichen Energieeinsparungen durch Smart-Office-Technologien systematisch untersuchen. Dabei sollen die Verbräuche konventioneller Büros mit denen von Smart-Offices verglichen und die Wirksamkeit verschiedener Smart-Office-Technologien untersucht werden. Hierfür soll eine Methode entwickelt werden.

Mögliche Inhalte:

• Vergleichende Analyse des Energieverbrauchs vor und nach Smart-Office-Installation
• Evaluation einzelner Smart-Office-Komponenten hinsichtlich ihrer Energiebilanz
• Analyse der Einflussfaktoren auf Energieeinsparungen

Bitte bewerben Sie sich bei Interesse über den folgenden Link: https://portal.wiwi.kit.edu/forms/form/Bewerbung_Abschlussarbeit_AIFB-BIS

Process Mining hat sich als Methode zur datengetriebenen Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen etabliert. Process Mining ermöglicht es, aus digitalen Aufzeichnungen in Systemen (Event Logs) reale Prozessabläufe zu rekonstruieren, zu analysieren und zu verbessern. Dabei werden drei Hauptaspekte unterschieden: Die Prozesserkennung (Process Discovery) zur automatischen Erstellung von Prozessmodellen, die Konformitätsprüfung (Conformance Checking) zum Vergleich von Ist- und Soll-Prozessen sowie die Prozessverbesserung (Process Enhancement) zur Verbesserung bestehender Abläufe.

Parallel dazu haben Large Language Models (LLMs) neue Möglichkeiten in der Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache eröffnet. Die Kombination beider Technologien verspricht innovative Ansätze für das Geschäftsprozessmanagement.

Ziel der Arbeit ist es, LLMs für die Erweiterung und Verbesserun von Process Mining zu untersuchen. Der Fokus soll hierbei auf der Entwicklung und Evaluierung neuer Methoden liegen, welche die strukturierte Prozessanalyse des Process Mining mit den Fähigkeiten von LLMs in der Verarbeitung natürlicher Sprache kombinieren.

Mögliche Forschungsschwerpunkte:

• Generierung von Prozessbeschreibungen aus Event Logs durch LLMs
• Automatisierte und natürlichsprachliche Interpretation von Process-Mining-Ergebnissen
• Integration unstrukturierter Daten in Process Mining durch LLM-basierte Vorverarbeitung
• Conformance Checking mittels LLM-gestützter Regelextraktion
• Generierung von Prozessverbesserungsvorschlägen basierend auf Process-Mining-Ergebnissen

Bitte bewerben Sie sich bei Interesse über den folgenden Link: https://portal.wiwi.kit.edu/forms/form/Bewerbung_Abschlussarbeit_AIFB-BIS

Aufgabenstellung

Moderne Routingdienste verfügen über eine Vielzahl proprietärer technischer Parameter. Um die Routen zu personalisieren, können Nutzerpräferenzen auf diese Parameter der Routingdienste abgebildet werden. Im Rahmen dieser Arbeit sollen verschiedene Algorithmen für die Kalibrierung des Valhalla Routingdienstes verglichen werden, mit dem Ziel, ein Tool zur Personalisierung der Routen zu entwickeln.

Zunächst sollen unterschiedliche Algorithmen untersucht und analysiert werden, um den besten Ansatz zur Kalibrierung des Valhalla Routingdienstes zu identifizieren. Darauf aufbauend wird ein Tool entwickelt, das die Routenqualität basierend auf den kalibrierten Parametern verbessert.

Es besteht die Möglichkeit, die kalibrierten Routinginstanzen in Mercedes-Benz Fahrzeugen zu testen. Diese Abschlussarbeit bietet die Chance, an der Schnittstelle zwischen Forschung und praktischer Anwendung zu arbeiten und direkt zur Verbesserung des Routings in der Automobilindustrie beizutragen.

Hintergrund:

Entscheidungen auf Hauptversammlungen börsennotierter Unternehmen werden zunehmend von Fondsverwaltungen getroffen, da die Fonds größere Anteile halten. Die Eigner der Fondsanteile bleiben dabei außen vor.

Diese Arbeit soll aufzeigen, in welchen Entscheidungssituationen auf Hauptversammlungen die Einbindung von Fonds-Anteilseignern sinnvoll ist.

Aufgabenstellung:

Die überwiegende Zahl der Tagesordnungspunkte auf Hauptversammlungen behandeln möglicherweise wichtige, aber im Kern unkontroverse Themen. Entscheidungen hängen in diesen Fällen von betriebswirtschaftlichen oder rechtlich-regulatorischen Gegebenheiten ab; persönliche Einstellungen, Meinungen oder Haltungen spielen allenfalls eine untergeordnete Rolle. Diese Entscheidungen lassen sich allgemein gut und „interessewahrend“ delegieren, etwa in dem das Oberziel einer Firmenwertmaximierung unterstellt wird.

 Es gibt aber in Einzelfällen auch TOPs, die emotional besetzt sind, bei denen Zustimmung oder Ablehnung von weiteren Faktoren abhängen, etwa von politischen oder sozialen Einstellungen und Meinungen der jeweils entscheidenden Person. Beispiele hierfür sind ESG-orientierte Investitionsprogramme, Besetzung von Aufsichtsräten oder Entlohnung von Vorständen.  Um derartige, als „strittig“ bezeichnete Entscheidungen zu treffen, müssen die Einstellungen und Haltungen der jeweils entscheidenden Person bekannt sein und im Falle einer beabsichtigten Delegation mitgeteilt werden.

 In der vorliegenden BA/MA soll es um den ersten Teil dieses Delegationsprozesses gehen: was sind in einem gegebenen Jahr häufig auftretende „strittige“ Fragen. Hierzu soll mit Unterstützung durch ein LLM und unter Einbeziehung von Hauptversammlungsunterlagen mehrerer Firmen in einem gegebenen Jahr eine Auflistung strittiger TOPs bzw. Entscheidungsvorlagen sowie deren Reihung vorbereitet werden.    

Ausblick: 

Eine zukünftige Arbeit könnte sich dann mit der Folgefrage befassen, wir die Haltungen einzelner Entscheidungsträger (Anteilseigener)  bei strittigen Fragen erhoben werden können.

Im Geschäftsprozessmanagement findet die Dokumentation von Geschäftsprozessen noch überwiegend aufwendig und fehleranfällig auf manuellen Wegen statt. Jedoch gibt es bereits einige Ansätze, wie die Prozesserfassung bzw. die Prozessmodellierung durch Automatisierung verbessert werden kann. Eine Möglichkeit ist, aus XML-basierten Dokumenten ein Petri-Netz zu generieren. Bei höheren Petri-Netzen (bspw. Pr/T-Netz) können Schaltbedingungen auf Grundlage unterscheidbarerer Marken weiter spezifiziert werden. Stellt eine Marke in der Stelle "neue Rechnung" bspw. eine bestimmte Rechnung dar und nach der Stelle folgt eine Transition "Rabatt gewähren", kann in der Transition angegeben werden, dass nur Rechnungen über 500€ einen Rabatt erhalten sollen. In dieser Arbeit sollen Sie daher ein Konzept erarbeiten, wie diese Geschäftsregeln dem Modellierer auf Grundlage der Dokumente vorgeschlagen werden können. Dazu müssen bspw. die Dokumente untereinander verglichen und geprüft werden, in welchen Fällen ein Dokument nur auftritt. In der Arbeit betrachten Sie dazu unterschiedliche Ansätze, um anschließend ein Konzept zu erarbeiten und dieses prototypisch umzusetzen. Zur Informationsextraktion könnten bspw. Sprachmodelle verwendet werden. Da jedoch semi-strukturierte Daten angenommen werden, könnten auch nicht-NLP-basierte Verfahren angewendet werden.

Bitte bewerben Sie sich unter folgendem Link: https://portal.wiwi.kit.edu/forms/form/Bewerbung_Abschlussarbeit_AIFB-BIS