Themen für Studienprojekte

Aktuelle Themen für Studien- und Forschungsprojekte

Wir bieten aktuell zu den folgenden Themen Forschungs- und Studienprojekte für Studierende der BWL, Wirtschaftsinformatik und Informatik an. Auch eine Kooperation mit einem Unternehmen als Praxispartner ist möglich. Bei Interesse melden Sie sich bitte bei Johannes Lahann

  • Web of Everything & Complex Event Processing
  • Anomalien in Prozessen (Process Analytics)
  • Datengetriebene Geschäftsmodelle
  • Wearable Companions
  • Secure Cloud-Based IoT Analytics
  • Corporate Smart Content
  • Taxonomie von unstrukturierten Daten
  • Text Mining
  • "Agiles" BPM
  • Digitale Transformationen
  • Digitalisierung von Geschäftsprozessen

Implementierung von Big Data in Supply Chain Management

Im Rahmen der Projektarbeit sollen Big Data Ansätze in unterschiedlichen Bereichen von SCM implementiert werden. Stream Mining and Online Learning (RFID, Sensor, GPS and other stream data), Complex Event Processing, Predictive Analytics mit alternativen Datenquellen (Google Trends, nicht-strukturierte Daten) sind die Beispiele. Die Forschungs- und Entwicklungsdomäne können je nach Interesse der Teilnehmenden ausgewählt werden.

Voraussetzungen: Kreativität, Leistungsbereitschaft, Erfahrung in Programmiersprachen wie Java and R

Teilnehmer: 1-3 (Projektarbeit), 1-2 (Studienprojekt)

Betreuer: Nijat Mehdiev

KPI-basierte Echtzeitanalyse von Geschäfts(prozess)daten

Im Rahmen der Studienarbeit sollen aus operativen Prozessystemen wie bspw. ARIS PPM, webMethods, Apache Activiti oder jBPM Prozessdaten überwacht werden und aus diesen Key Performance Indicators (KPIs) abgeleitet werden. Diese KPIs sollen für Korrelationsanalysen mit Geschäftsmodellbeschreibungen verwendet werden, um so i.S. von Predictive Analytics Vorhersagen zu Geschäftsmodelländerungen treffen zu können.

Voraussetzungen: Gute Java-Kenntnisse. Erfahrungen mit Datenanalyse, BI oder Prozesslösungen könnennn von Vorteil sein.

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Andreas Emrich, Tim Niesen

Feedbacksystem für mobile, menschliche Arbeitsprozesse

Im Rahmen des Projekts soll eine App entwickelt werden, die es Nutzern ermöglicht prozessbezogenes Feedback zu einem Arbeitsprozess geben zu können. Verschiedene Interaktionstechniken, die über grafische Benutzeroberflächen hinausgehen, wie z.B. die Integration von Smart-Bands, VR-Brillen, Spracherkennung sind hierzu denkbar.

Voraussetzungen: Gute Java-Kenntnisse und Interesse an Smart Devices und Wearables.

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Andreas Emrich, Rocco Raso

Anmerkung: Auch in Kombination mit einem Forschungsprojekt möglich!

Makro-Rekorder für mobile, menschliche Arbeitsprozesse

Im Rahmen des Projekts soll eine App entwickelt werden, die es Nutzern ermöglicht auf Basis von Sensordaten Tätigkeiten zu erlernen. Im Projekt werden anhand eines Sensoranzuges die Bewegungen des Nutzers nachverfolgt. Die App soll es ermöglichen, Aktivitäten wie z.B. "Kiste hochheben" zu erlernen und später wiedererkennen zu können.

Voraussetzungen: Gute Java-Kenntnisse und Interesse an Smart Devices und Wearable-Technologie.

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Andreas Emrich, Rocco Raso

Anmerkung: Auch in Kombination mit einem Forschungsprojekt möglich!

Dashboard für Big-Data-Analyse

Im Rahmen des Projekts soll ein webbasiertes Dashboard entwickelt werden, das es ermöglicht Big Data anhand seiner Zieldimension (Volume, Variety, Velocity) zu analysieren. Darüberhinaus sollen Analysen integriert werden, die mit Methoden der Datenfusion aus einzelnen Sensordaten Log-Daten aggregieren, die für ein Process Mining wiederverwendbar sind. Zudem sollen Korrelationsanalysen Aufschluss über die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Daten geben können.

Voraussetzungen: Gute Java-Kenntnisse und Interesse an Big Data.

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Andreas Emrich, Nijat Mehdiev

Anmerkung: Auch in Kombination mit einem Forschungsprojekt möglich!

  

Bitte melden Sie sich ebenfalls über VIPA für das Praktikum an. 

Bei weiteren Fragen schreiben Sie uns bitte an praktikum(at)iwi.uni-sb.de.

 

Nächste Präsentationstermine

06.07.2017, ab 10 Uhr

19.09.2017, ab 9 Uhr

Ort: Geb. D3 2 Raum 0.08 (SiZi)

 

Teilnehmeranmeldung ist per E-Mail erforderlich.