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Die Nachfrage nach Dienstleistungen von Beratungsgesellschaften verzeichnet einen kontinuierlichen Anstieg. Vor dem Hintergrund des steigenden Wettbewerbsdrucks müssen sich Dienstleister neue Wege in der Kundenbetreuung, -bindung und -akquirierung suchen. Der Weg zum Erfolg geht über die Qualität. Spitzenleistungen im Wettbewerb können nur erbracht werden, wenn Verbesserungen und Innovationen in allen Bereichen der Organisation erfolgen. Ein nachhaltiger, aktueller und zukünftiger Erfolg stellt sich ein, wenn auf allen betrieblichen Ebenen ein Bewusstsein für hohe und stetige Leistungen geschaffen wird.
Ziel des wissenschaftlichen Projekts ist es, eine Einführung in das Thema des Erfolgsfaktors Dienstleistungsqualität im Management eines Dienstleisters und explizit im Beratungssektor aus verschiedenen Betrachtungsweisen zu geben und den Wettbewerbsvorteil durch Dienstleistungsqualität hervorzuheben.
Anhand des EFQM Modells 2020 wird die Konzeptentwicklung zur Integration eines exzellenten Qualitätsmanagements für Beratungsgesellschaften mithilfe ausgewählter Kriterien aus dem Modell dargestellt. So sollen durch einen Führungsrahmen nachhaltig exzellente Ergebnisse bezüglich strategisch und operativer Leistungen in Anlehnung an die Wahrnehmung der Interessengruppen als Ergebnisse erzielt werden, die den Zweck, die Vision, die Strategie in Einbeziehung der Organisationskultur und Führung, mit Hilfe der eingebundenen Interessensgruppen, unter Schaffung von nachhaltigen Nutzen und unter dem Aspekt von Leistungsfähigkeit und Transformation umsetzen.
In einer dynamischen Geschäftswelt werden alle Organisationen mit kontinuierlichen Veränderungen konfrontiert. Das Streben nach Excellence ist für Organisationen ein Erfolgsfaktor, um sich im zunehmenden Verdrängungswettbewerb zu bewähren. Erfolge in allen Organisationsbereichen können nur erzielt werden, wenn Business Excellence als umfassende Ambition und als ganzheitliches, integratives Konzept von allen Akteuren und Interessengruppen einer Organisation verstanden wird. Das EFQM Modell 2020 für Business Excellence der European Foundation for Quality Management (EFQM) hilft Organisationen ihre Produkt- und Servicequalität zu sichern und ihre zukünftige Entwicklung zu fördern. Das Modell unterstützt die Gefahren im Ecosystem der Organisation zu erkennen und agil, effektiv und effizient damit umzugehen.
Mit dem Einsatz der Software von simcision, wird das EFQM Modell 2020 zur Nutzung in Entwicklungssimulationen abgebildet. Es beinhaltet dabei die von der European Foundation for Quality Management, EFQM, gegebenen Kriterien. Mit dem Modelleinsatz wird der aktuelle Ist-Zustand einer Organisation erfasst. Mit dem System als eine Organisation, mit dem man die jeweilige Organisationsentwicklung simulieren kann, lässt sich ermitteln, welche Maßnahmen ein positives Ergebnis bezogen auf die Excellence erbringen. Grundlage bildet eine allgemeine Version des Modells, das Template. Auf Grundlage des erstellten Template, erfolgt die Erprobung und Simulation an zwei gesonderten Modellen. Die erprobten Unternehmen sind das Industrieunternehmen Lapp Gruppe, Stuttgart und die IT-Beratungsgesellschaft iCONDU GmbH, Ingolstadt. Kennzeichnende Unterlagen zu den Organisationen befinden sich im Anhang. Ganz nach dem Systemgedanken werden die Haupt- und Teilkriterien des EFQM Modells 2020 als Systemelemente mit Beziehungen untereinander eingesetzt.
The growth and sustainability of a manufacturing company extensively relies on customer satisfaction regarding the quality of its products. An exemplary study on the customer quality claim management of an international manufacturing company determined that one major reason for customer dissatisfaction was the inability to prioritize the reported quality problems. Therefore, the company’s focus was set to enhancing the customer claim resolution process by overcoming the challenges in the prioritization process. Considering the various factors which influence the prioritization process, this study provides a solution by using a unique prioritization technique for the management of customer quality claims. It also focuses on the implementation of the derived solution by providing an explicit evaluation method for each of the prioritization factors.
This paper uses several techniques to monitor the ageing of commercial LiFePO4 cells, which are cycled at 55 °C and −20 °C at various depths of discharge. Ageing at lower depth of discharge leads to higher capacity fading, as compared to higher depth of discharge. The highest capacity fading is observed using 50% depth of discharge for cycling at 55 °C, while the lowest capacity fading is observed for the cells aged at 100% depth of discharge when cycled at −20 °C. Using incremental capacity analysis and differential voltage analysis the capacity fading is monitored and underlying ageing mechanisms are described. The loss of lithium inventory and the loss of active material, especially on the cathode side, are the major degradation mechanisms for the cells. The first incremental capacity analysis peak of the discharge process can be used in our case to predict remaining life and cell capacity.
Diese Arbeit stellt einen Lösungsansatz
für das Erstellen einer Karte für autonome Systeme auf Grundlage von Objekten mit Lebenspunkten vor. Dafür werden von
den Sensoren erfasste Punkte mit einem DBSCAN verarbeitet,
um zusammenhängende Cluster zu finden. Diese Cluster werden
mit Lebenspunkten versehen, welche die Existenzplausibilität
widerspiegeln.
The paper presents post-mortem analysis of commercial LiFePO4 battery cells, which are aged at 55 °C and − 20 °C using dynamic current profiles and different depth of discharges (DOD). Post-mortem analysis focuses on the structure of the electrodes using atomic force microscopy (AFM) and scanning electron microscopy (SEM) and the chemical composition changes using energy dispersive X-ray spectroscopy (SEM-EDX) and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). The results show that ageing at lower DOD results in higher capacity fading compared to higher DOD cycling. The anode surface aged at 55 °C forms a dense cover on the graphite flakes, while at the anode surface aged at − 20 °C lithium plating and LiF crystals are observed. As expected, Fe dissolution from the cathode and deposition on the anode are observed for the ageing performed at 55 °C, while Fe dissolution and deposition are not observed at − 20 °C. Using atomic force microscopy (AFM), the surface conductivity is examined, which shows only minor degradation for the cathodes aged at − 20 °C. The cathodes aged at 55 °C exhibit micrometer size agglomerates of nanometer particles on the cathode surface. The results indicate that cycling at higher SOC ranges is more detrimental and low temperature cycling mainly affects the anode by the formation of plated Li.
Drug-induced liver toxicity is one of the most common reasons for the failure of drugs in clinical trials and frequent withdrawal from the market. Reasons for such failures include the low predictive power of in vivo studies, that is mainly caused by metabolic differences between humans and animals, and intraspecific variances. In addition to factors such as age and genetic background, changes in drug metabolism can also be caused by disease-related changes in the liver. Such metabolic changes have also been observed in clinical settings, for example, in association with a change in liver stiffness, a major characteristic of an altered fibrotic liver. For mimicking these changes in an in vitro model, this study aimed to develop scaffolds that represent the rigidity of healthy and fibrotic liver tissue. We observed that liver cells plated on scaffolds representing the stiffness of healthy livers showed a higher metabolic activity compared to cells plated on stiffer scaffolds. Additionally, we detected a positive effect of a scaffold pre-coated with fetal calf serum (FCS)-containing media. This pre-incubation resulted in increased cell adherence during cell seeding onto the scaffolds. In summary, we developed a scaffold-based 3D model that mimics liver stiffness-dependent changes in drug metabolism that may more easily predict drug interaction in diseased livers.