Ausgeschriebene Themen

Folgende Themen werden derzeit angeboten. Bei Interesse nehmen Sie bitte mit dem betreuenden Mitarbeiter Kontakt auf.

Neurosymbolische Dokumentenverarbeitung

Zur Verbesserung der Praxistauglichkeit von KI-Systemen und insbesondere Natural Language Processing (NLP) Ansätzen wird erforscht, inwieweit bestehendes und explizit formuliertes Domänenwissen in subsymbolische KI-Modelle integriert werden kann (Forschungsbereich Neurosymbolische KI). Entsprechendes Domänenwissen kann nicht nur die Leistung und Generalisierbarkeit neuronaler Netze verbessern, sondern auch dabei helfen, eine Interpretierbarkeit zu gewährleisten und insgesamt robustere Modelle zu entwickeln.
In der Arbeit soll entlang dieses Forschungsbereichs für die Informationsextraktion aus Geschäftsdokumenten (als beispielhafte NLP-Anwendung) ein Ansatz prototypisch entwickelt werden, um Domänenwissen in entsprechende Methoden zu integrieren. 
Die Themenstellung kann je nach Umfang und Schwerpunkt als Projektarbeit, Studienprojekt oder Abschlussarbeit konzipiert werden.

Typ: Projektarbeit, Studienprojekt, Abschlussarbeit
Voraussetzungen: (Erste) Erfahrungen mit Python sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich
Teilnehmer:  1-2
Betreuer:  Alexander Rombach

Modellierung und Weiterentwicklung eines Handelsbetriebs

Im Rahmen des Studienprojekts soll ein Handelsbetrieb gezielt um weitere Unternehmensbereiche erweitert werden. Ziel ist die Identifikation, Beschreibung, Modellierung und Integration der einzelnen Modelle. Das Projekt umfasst sämtliche Phasen der Planung über die Konzeption bis hin zur Realisierung und zum Betrieb und Weiterentwicklung, wobei der Schwerpunkt auf Konzeption, also die Modellierung, und nicht auf der Realisierung, also Programmierung, liegt. Methodisch basiert die Arbeit auf HERAKLIT (https://heraklit.dfki.de/).

Typ:  Studienprojekt, Abschlussarbeit
Voraussetzungen: keine
Teilnehmer:  1-3
Betreuer: Sebastian Stephan

Erhebung und -modellierung verschiedener Prozesse in Zusammenarbeit mit dem Studierendensekretariat

Das Studierendensekretariat ist Ansprechpartner für alle administrativen Prozesse, die den Studierendenstatus betreffen. Hierzu gehören auch die Erhebung und Verwaltung der Sozialbeiträge und Studiengebühren, welche in den verschiedenen Studienphasen (Einschreibung, Rückmeldung, Beurlaubung, Exmatrikulation) jeweils unterschiedliche Verwaltungsprozesse beinhalten (Erhebung, Stundung, Ratenzahlungsvereinbarung, Rückerstattung). Im Rahmen einer Studienarbeit/Abschlussarbeit sollen diese beitrags- und gebührenrelevanten Geschäftsvorfälle und die damit verbundenen Verwaltungsschritte durch eine Prozessmodellierung abgebildet werden.

Die beschriebene Aufgabenstellung ist ein Beispiel für eine Arbeit in Zusammenarbeit mit dem Studierendensekretariat. Weitere Prozesse und Verwaltungsakte, neben der Verwaltung der Sozialbeiträge, können ebenfalls bearbeitet werden Prozesserhebung, Modellierung, evtl. Verbesserung oder IT-Unterstützung). Je nach Art der Leistung (insbesondere bei Leistungen im Master) kann zu der reinen Modellierung auch eine Konzeption von IT- oder KI-Lösungen für die modellierten Prozesse erbracht werden. Die Arbeit wird seitens des Studierendensekretariat durch einen Mitarbeiter unterstützt, der als Ansprechpartner für die Prozesse dient.

Typ:  Projektarbeit, Abschlussarbeit, Studienprojekt
Voraussetzungen: Grundlagen der Geschäftsprozessmodellierung
Teilnehmer:  1-2
Betreuer:  Verschiedene (Ansprechpartner Peter Pfeiffer)

Process Prediction Dashboard

Process Prediction ist eine Technik des Process Mining, die sich mit der Vorhersage des Verlaufs laufender (nicht abgeschlossener) Prozess Instanzen befasst. Im Rahmen des Projektvorhabens sollen grundlegende Methoden des Process Mining und speziell der Process Prediction in Python implementiert und diese in einem Dashboard visualisiert werden.  Die entwickelten Analysen sollen anhand öffentlicher Datensätze der Business Process Intelligence Challenge (BPIC) evaluiert werden.  

Typ:  Projektarbeit, Studiumprojekt
Voraussetzungen: keine
Teilnehmer:  1-2
Betreuer:  Peter Pfeiffer

Kollaborative Wertschöpfung

Vernetzte Wertschöpfung findet derzeit in vielen Bereichen des Industrie- und auch Dienstleistungssektors statt. Neue Technologien (beispielsweise im Bereich Industrie 4.0 sowie in der Shared Production) ermöglichen es, durch die Kollaboration verschiedener Akteure eine höhere Wertschöpfung zu erzielen als diese alleine generieren könnten. Zu diesem Zweck sollen innovative kollaborative Wertschöpfungsformen einer beliebigen Branche identifiziert werden. Dafür müssen unter anderem Daten erhoben und analysiert werden. Die gewonnen Erkenntnisse sollen mit Hilfe einer selbst durchgeführten Fallstudie praxisnah verifiziert werden. Bei Interesse bitte Exposé und Forschungsfragen einreichen. Das Exposé sollte den geplanten Ansatz zur Identifikation kollaborativer Wertschöpfungsmodellen darlegen.

Typ:  Abschlussarbeit
Voraussetzungen: keine
Teilnehmer:  1
Betreuer:  Cai Hussung

Eisautomat - Modellierung eines cyber-physischen Systems

Im Rahmen der Projektarbeit soll ein cyber-physisches System modelliert werden (Beispiele: Eis-, Baguette-, Wurstautomaten). Das Projekt umfasst sämtliche Phasen der Planung über die Konzeption bis hin zur Realisierung und zum Betrieb und Weiterentwicklung, wobei der Schwerpunkt auf Konzeption, also die Modellierung, und nicht auf der Realisierung, also Programmierung liegt. Methodisch basiert die Arbeit auf HERAKLIT (http://heraklit.org).

Typ:  Projektarbeit
Voraussetzungen: keine
Teilnehmer:  1-4
Betreuer:  Professor Dr. Peter Fettke

Vergleich der methodischen Ansätze zur Entwicklung von Reifegradmodellen

 Die kontinuierliche Verbesserung von Prozessen, Produkten und anderen Artefakten ist in der heutigen dynamischen Geschäftswelt von entscheidender Bedeutung. Reifegradmodelle dienen als Instrumente zur Bewertung und Steigerung der Reifekriterien in verschiedenen Branchen. Ziel der Arbeit ist die Identifikation und Analyse bestehender Reifegradmodelle. Basierend auf einer vergleichenden Betrachtung und Systematisierung sollen die Vor- und Nachteile der verschiedenen Vorgehensweisen diskutiert werden.

Typ:  Projektarbeit, Studienprojekt, Abschlussarbeit
Voraussetzungen:  keine
Teilnehmer:  1-2
Betreuer:  Sarah Rübel

Simulation und Erzeugung von realitätsnahen Prozessdaten

Für viele analytische Aufgaben, vor allem Machine-Learning Verfahren, werden historische Daten von Abläufen in Unternehmen benötigt. In Rahmen dieser Arbeit sollen solche Daten anhand von Prozessmodellen (EPK, BPMN, etc.) simuliert und mit weiteren Datenfeldern angereichert werden. Ziel ist es dabei ein Prozessmodell zu erstellen und daraus ein Event Log zu simulieren, welches bestimmte Eigenschaften aufweist. Diese Eigenschaften umfassen z.B. die Art des Prozesses, Anzahl der Ereignisse und Fälle, Charakteristiken und Zusammenhänge in Attributen, Compliance Verstöße… Eigene Ideen und Vorschläge sind erwünscht.

Typ:  Projektarbeit, Studienprojekt, Forschungsprojekt
Teilnehmer:  1-2
Betreuer:  Peter Pfeiffer

Simulation dynamischer Angebot-Nachfrage-Szenarien für On-Demand-Mobility

Für eine saarländische Region werden in einem Forschungsprojekt Konzepte zur Einführung flexibler Lösungen zur Gestaltung des öffentlichen Nahverkehrs entwickelt und erprobt. Hierbei ist vorgesehen, die Lösungskonzepte durch Simulation von Szenarien zu evaluieren und die Erkenntnisse zur Weiterentwicklung zu verwenden. Für diese Arbeiten können sowohl vorhandene Simulationswerkzeuge angepasst oder eigens entwickelte Software-Prototypen genutzt werden. Schwerpunkte sind die Implementierung von Modellen, die Angebot und Nachfrage von Transportdienstleistungen in eine Simulationsumgebung transferieren.

Typ:  Forschungsprojekt, Studienprojekt
Voraussetzungen:  Grundkenntnisse der Softwareentwicklung
Teilnehmer:  1-2
Betreuer:  Oliver Gutermuth

State-of-the-Art smarter Mobilitätslösungen

Im Rahmen eines Forschungsprojekts werden innovative Lösungen für den öffentlichen Nahverkehr entwickelt und erprobt. In diesem Zusammenhang soll der Stand der Wissenschaft und Technik als State-of-the-Art zu den tangierten Forschungsfeldern erhoben werden. Hierzu ist zunächst eine umfassende Literaturrecherche durchzuführen und zu dokumentieren. Die Ergebnisse sind dann aufzubereiten und sollen primär einen geeigneten Überblick bieten. Es können weitere Schwerpunkte definiert werden, die auf den Ergebnissen der Recherche aufbauen, so dass Umfang und Tiefgang der Arbeit zum jeweiligen Bearbeitungstyp (siehe unten) und der Teilnehmerzahl passen. 

Typ:  Bachelorarbeit, Masterarbeit, Forschungsprojekt, Studienprojekt
Voraussetzungen:  Kenntnisse der systematischen Literaturrecherche
Teilnehmer:  1-2
Betreuer:  Oliver Gutermuth

Umsetzungsaspekte des Onlinezugangsgesetzes

Das Onlinezugangsgesetz (OZG) regelt für ausgewählte Leistungen der öffentlichen Verwaltung in Bund, Ländern und Kommunen den digitalen Zugang. So sollen zukünftig zahlreiche Verwaltungsverfahren online über entsprechende Service-Portale erreichbar sein und eine Alternative zu papierbasierten Anträgen oder dem persönlichen Erscheinen auf der jeweiligen Behörde bieten. Um ein derartiges Angebot zu gestalten, sind diverse Herausforderungen zu überwinden. Im Rahmen einer Literaturrecherche sollen diese Herausforderungen und bereits vorhandene Lösungsansätze identifiziert und systematisiert werden. Dazu sollen organisatorische, prozessorientierte, technische und juristische Aspekte unterschieden werden. Der Fokus richtet sich tendenziell eher auf generelle Sachverhalte, die für eine Vielzahl von Verwaltungsleistungen im Zusammenhang mit dem OZG gelten und weniger auf einzelne Spezialfälle.

Typ:  Forschungsprojekt, Studienprojekt, Abschlussarbeit
Voraussetzungen:  Grundkenntnisse zu Informationssystemen und Systemarchitekturen
Teilnehmer:  1-2
Betreuer:  Oliver Gutermuth

KI in der digitalen Verwaltung

Techniken Künstlicher Intelligenz erschließen in Unternehmen vieler Branchen diverse Potentiale. Derartige Techniken bieten ebenso Möglichkeiten zur Modernisierung der öffentlichen Verwaltung, werden hier bislang jedoch eher zurückhaltend eingesetzt. Dafür, dass Verwaltungen bei der Einführung neuer Technologien langsamer als privatwirtschaftliche Unternehmen reagieren, gibt es viele Ursachen. Unter anderem spielen heterogene IT-System-Landschaften, komplexe Organisationsstrukturen, behördenübergreifende Verfahren und besondere Entscheidungsprozesse eine wichtige Rolle. Dennoch kann erwartet werden, dass KI-Ansätze zukünftig auch verstärkt im Verwaltungskontext genutzt werden. Hierzu soll der Stand der Wissenschaft und Technik erhoben werden, der sowohl eingeführte und geplante Ansätze, entwickelte Konzepte, dokumentierte Erfahrungen sowie Herausforderungen und Hindernisse für den Einsatz von KI in der öffentlichen Verwaltung umfasst.

Typ:  Forschungsprojekt, Studienprojekt, Abschlussarbeit
Voraussetzungen:  Grundkenntnisse zu diversen KI-Ansätzen und maschinellen Lernverfahren
Teilnehmer:  1-2
Betreuer:  Oliver Gutermuth

Konfigurator für Geschäftsmodelle

Im Rahmen des Praktikums soll ein webbasierter Konfigurator für Geschäftsmodelle entwickelt werden. Er soll die Konfiguration „from scratch“ – d.h. ohne Vorwissen – oder auf Basis eines fragebogenbasierten Assessments entwickeln. Zudem soll der Konfigurator ermöglichen, das resultierende Geschäftsmodell in geeigneten Formaten zu exportieren.

Typ:  Projektarbeit
Voraussetzungen:  Erste Erfahrungen mit HTML und Javascript sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.
Teilnehmer:  1 bis 2
Betreuer:  Andreas Emrich

Homepage-Gestaltung für Schulen

Im Rahmen der Projektarbeit soll ein generisches System geschaffen werden, dass moderne Homepages für Schulen ermöglicht. Das Projekt umfasst sämtliche Phasen der Planung über die Konzeption bis hin zur Realisierung und zum Betrieb und Weiterentwicklung.

Typ:  Projektarbeit
Voraussetzung:  Erste Erfahrungen mit HTML und Javascript sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich
Teilnehmer:  1-4
Betreuer:  Professor Dr. Peter Fettke

Herausforderungen und Potentiale der Digitalisierung in KMU

Die Neuausrichtung der KI-Strategie der Bundesregierung setzt ein Grundniveau an Digitalisierung in deutschen KMU voraus. Ein grundlegendes Verständins über den aktuellen Umgang mit Innovation sowie dem technologieschen Wissenstransfer sollten demnach bereits in Unternehmen existieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den Ansätzen zur Bestimmung der Digitalisierungsreife in KMU. Hier sollen verschiedene Modelle und Methoden zur Evaluation des aktuellen digitalen Standpunkts von Unternehmen betrachtet werden. Die Ergebnisse dieser Analysen ermöglichen nicht nur einen Einblick in den gegenwärtigen Status der Digitalisierung und der künstlichen Intelligenz in KMU, sondern dienen auch als Grundlage für die Identifikation von Herausforderungen und Potenzialen. Die Herausforderungen, vor denen KMU bei der Integration von Digitalisierungsmaßnahemn stehen, werden kritisch beleuchtet. Hierbei werden nicht nur technologische, sondern auch organisatorische und personelle Hürden betrachtet. Gleichzeitig richtet die Arbeit den Blick auf die vielversprechenden Potenziale, die sich für KMU durch die Anwendung künstlicher Intelligenz ergeben können.

Typ: Projektarbeit, Studienprojekt, Abschlussarbeit
Voraussetzung: keine
Teilnehmer: 1-2
Betreuer: Sarah Rübel

Konzeption und Durchführung einer empirischen Erhebung zu KI-Readiness in KMU

Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Umfrage konzipiert werden, die Aufschluss über die Voraussetzungen zur erfolgreichen Implementierung von KI-Anwendungen in KMU liefert. Die Ergebnisse sollen anschließend kritisch untersucht und geclustert werden. Kontakte zur Zielgruppe der Umfrage können umfassend bereitgestellt werden. 

Typ: Projektarbeit, Studienprojekt, Abschlussarbeit

Voraussetzungen: keine

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Sarah Rübel