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Themen

Otto´s vernetzte Bolzenfabrik-Premiere einer Industrie 4.0-Modellfabrik

Otto´s vernetzte Bolzenfabrik-Premiere einer Industrie 4.0-Modellfabrik

Zur Langen Nacht der Wissenschaft am 02. Juni 2018 wurde „Otto´s vernetzte Bolzenfabrik“ erstmals der Öffentlichkeit vorgestellt. Sie ist als Demonstrator für Produktionsplanung und –monitoring im Rahmen ...
MRCC auf der 25th Americas Conference on Information Systems

MRCC auf der 25th Americas Conference on Information Systems

Auch in diesem Jahr war das MRCC wieder mit einer Delegation auf der Americas Conference on Information Systems (AMCIS) vertreten. Die diesjährige fünfundzwanzigste Ausgabe fand vom 15. Bis zum 17. August 2019 in Cancún (Mexiko) statt ...

Blended Learning

Am 10. September startete unser Blended Learning Workshop „Industrie 4.0 – Integration und Anwendungen“ – ein Format das Präsenzworkshops und E-Learning-Sessions miteinander kombiniert. Über mehrere Wochen und Sitzungen ...
Neues Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg unterstützt den Mittelstand bei der digitalen Transformation mit kostenfreien Formaten

Neues Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg unterstützt den Mittelstand bei der digitalen Transformation mit kostenfreien Formaten

Am 01. August 2022 eröffnet das neue Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg in der Experimentellen Fabrik. Die Förderung in Höhe von 5,5 Millionen Euro erfolgt über das Bundeministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Das neue Zentrum ...

Optimierung der Aufwandschätzung des Geschäftsbereiches Entwicklung der Volkswagen R GmbH

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Management und Controlling von Data Science Projekten

Management und Controlling von Data Science Projekten

Data Science verfolgt das Ziel, mit Hilfe strukturierter Analysen Wissen aus Daten zu extrahieren, was u. a. verbesserte Leistungsfähigkeit für Unternehmen und anderweitige Organisationen verspricht (Martinez 2017). Beispielsweise ...

Ermittlung und Beschreibung von Operationen im Kontext von datenintensiven Projekten (BA, MA, WIP, WTP)

Seit Beginn dieses Jahrzehnts hat sich Big Data als eine vielversprechende Möglichkeit erwiesen um datenintensive Projekte und Anwendung zu entwickeln, die noch vor wenigen Jahren unmöglich erschienen. Unter Verwendung neuartiger Technologien ...
Vorhersage nicht-funktionaler Eigenschaften von IT-Services

Vorhersage nicht-funktionaler Eigenschaften von IT-Services

Die Service-Orientierung der IT gewinnt weiter an Bedeutung, nicht zuletzt durch das Konzept des Cloud Computings. Sie unterstützt die Commoditisierung der IT und erhöht die Transparenz für die Kunden. Für die Anbieter solcher Services besteht ...
Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

In Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut in Potsdam und Industriepartnern wie zum Beispiel SAP, HP und Fujitsu wurde 2014 im Rahmen des Future SOC Labs ein Projekt am VLBA Lab in Magdeburg durchgeführt. Im Rahmen dieses Projektes wurde ...
Very Large Business Applications Serious Games

Very Large Business Applications Serious Games

Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP-Systeme) bilden in vielen Unternehmen die Grundlage für die Informationsverarbeitung und tragen somit entscheidend zum Unternehmenserfolg bei. Es muss jedoch gewährleistet werden, dass ...

Publikationen

Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Exploring the Test Driven Development of a Fraud Detection Application using the Google Cloud Platform
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Jamous, N.; Turowski, K.
A Process Model for Test Driven Development in the Big Data Domain
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Saxena, A.; Hintsch, Johannes; Jamous, N.; Turowski, K.
Lowering Big Data Project Barriers: Identifying System Architecture Templates for Standard Use Cases in Big Data
Haertel, Christian; Pohl, M.; Nahhas, Abdulrahman; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Toward A Lifecycle for Data Science: A Literature Review of Data Science Process Models
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Providing Clarity on Big Data: Discussing Its Definition and the Most Relevant Data Characteristics