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PublicationToward net 0: Digital CO2 proofs for the sustainable transformation of the European economy(Universität Bayreuth, 2023)
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PublicationDas dezentralisierte Energiesystem im Jahr 2030( 2023)Die vorliegende Studie untersucht, wie die systematische Integration von dezentralen Verbrauchsund Erzeugungseinheiten sowie von Speichern durch die Optimierung der lokalen Nutzung erneuerbarer Energien zu einer Senkung der Energiekosten und klimaschädlicher Emissionen beitragen kann. Dabei werden verschiedene Szenarien simuliert und mit einem Basisszenario verglichen, um die Auswirkungen der Integration von dezentralen Energiemärkten zu untersuchen. Die Studie reiht sich ein in eine Vielzahl von Projekten und Publikationen, die sich mit dem Thema dezentrale Energiemärkte beschäftigen. Sie baut auf Erkenntnissen früherer Studien auf, um einen umfassenden Überblick über das Thema zu bieten. Sie erweitert das bestehende Wissen durch die Simulation und Analyse konkreter Szenarien. Darüber hinaus bietet die Studie konkrete Handlungsempfehlungen für die Weiterentwicklung und Umsetzung dezentraler Energiemärkte in Deutschland. Dazu gehören Maßnahmen wie der Rollout intelligenter Messsysteme, die Schaffung digitaler Technologien und Register für die Nachverfolgung von Energieflüssen sowie die Förderung des Peer-to-Peer-Stromhandels und die Etablierung von Energiegemeinschaften. Die Studie liefert somit wichtige Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen für Entscheidungsträgerinnen und -träger innerhalb des Stromsystems in Deutschland. Indem sie eine fundierte Basis für politische Entscheidungen und Maßnahmen bietet, leistet die Studie einen Beitrag zur Transformation des deutschen Stromsystems hin zu einer nachhaltigen und effizienten Energieversorgung.
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PublicationAccelerating business transformation with process mining Centers of Excellence (CoEs)( 2022)The global adoption of process mining has sharply increased over the past few years, with an ever-growing number of companies around the globe launching initiatives that leverage this powerful technology. We have reached the stage where the ‘why’ of pursuing process mining is clear, and the insights that process mining uncovers are recognised as being a crucial lever in the process transformation agenda. What’s more, most companies who have adopted this technology have successfully managed to connect multiple processes, gain insights, and realize value. However, little guidance is available on how best to scale process mining at the enterprise level - across multiple functions and teams - and therefore move successfully towards large-scale value realization and end-to-end process transformation. To better understand the status quo of process mining inside organizations as well as to provide best practices and recommendations on how to drive scale, Celonis and Fraunhofer FIT have conducted a joint study on Centers of Excellence (CoE) for process mining. The results of this study are summarized here and enriched with expert knowledge from both the Celonis Customer Transformation Advisory Team and Fraunhofer FIT´s Center for Process Intelligence. Our purpose in publishing this study is to share key learnings and shed light on various aspects of Centers of Excellence, such as key success factors, value proposition, operating model and organizational setup.
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PublicationElektromobilität im ländlichen Raum( 2022)Um die Ziele des Pariser Klimaabkommens zu erreichen, besteht rascher Handlungsbedarf in allen Sektoren. Dies gilt insbesondere für den Verkehrssektor, für den eine umfassende Transformation unumgänglich ist. Aktuelle Forschungsarbeiten zeigen, dass neben der Elektrifizierung des motorisierten Individualverkehrs insbesondere der Ausbau und die Umsetzung alternativer Mobilitätsformen mit geringeren Treibhausgasemissionen (z.B. ÖPNV, Radfahren und Carsharing) aus Klimasicht zu bevorzugen und weiter voranzutreiben sind. Daher reicht es nicht aus, den derzeitigen Fahrzeugbestand mit Verbrennungsmotoren „einfach“ durch Fahrzeuge mit batterieelektrischem Antrieb zu ersetzen. Vielmehr müssen Wege gefunden werden, das Verhältnis von hergestellten Fahrzeugen und ihrer tatsächlichen Nutzung zu verbessern, um eine umfassende Reduktion der Treibhausgase im Bereich der individuellen Mobilität zu erreichen. Es ist daher notwendig, ein Bewusstsein für die Relevanz alternativer Mobilitätsformen (z.B. Mobilität-on-Demand) zu schaffen und entsprechende Maßnahmen zum Ausbau dieser Mobilitätsformen zu ergreifen. Bei der Umsetzung gilt es jedoch Unterschiede zwischen ländlichen und urbanen Gebieten in Deutschland für entsprechende Maßnahmen zu berücksichtigen: Die Elektrifizierung des Individualverkehrs ist aufgrund der schlechten Anbindung, der längere Wege und der Verfügbarkeit von Flächen für die lokale Erzeugung erneuerbarer Energien ein wichtiger Hebel, um die Mobilitätsbedürfnisse im ländlichen Raum zu befriedigen und gleichzeitig einen zentralen Beitrag zur Erreichung der Klimaziele zu leisten. Vor diesem Hintergrund werden im Rahmen dieser Studie Kernunterschiede sowie Spannungsfelder und Chancen für eine zunehmende Elektrifizierung des Individualverkehrs im ländlichen Raum aufgezeigt und bewertet. Die Studie zeigt, dass eine geeignete Ladeinfrastruktur erforderlich ist, um die Treibhausgasemissionen durch eine Elektrifizierung des Individualverkehrs im ländlichen Raum weiter zu senken. Diese Ladeinfrastruktur sollte in die gesamte Energielandschaft eingebettet sein und die Mobilitätsprofile der Fahrer*innen (insbesondere hinsichtlich der Frage, wann das Fahrzeug an welchem Ort geparkt ist) berücksichtigen. Ein entscheidender Faktor ist hierbei der dem Ladevorgang zugrundeliegende Strommix. Vor diesem Hintergrund werden in unserer Studie drei Maßnahmen vorgestellt, die zur Verbesserung des Klimabeitrags in Frage kommen: Maximierung des Anteils von erneuerbaren Energien am Ladevorgang, insbesondere durch eine gezielte Förderung und Umsetzung von Charge@Work (z.B. auch bei öffentlichen Gebäuden) als Grundlage für die Reduktion der Emissionen des Ladestroms. Nutzung von Fahrzeugen mit batterieelektrischem Antrieb als Speichertechnologie (bidirektionales Laden) und damit Reduktion der Notwendigkeit zusätzlicher dezentraler, stationärer Speicher. Aufbau und Planung zentraler Ladeinfrastruktur mit zentralen Speichermöglichkeiten und – wenn möglich – direkter lokaler Stromerzeugung durch erneuerbare Energien. In urbanen Gebieten sind hingegen alternative Mobilitätsformen bereits in großem Umfang vorhanden oder werden aktiv entwickelt. Hier zeigt die Forschung, dass der Fokus auf neue Mobilitätsformen durch verbesserte Verbindungen und Anreize gelegt werden sollte, statt nur die Elektrifizierung des Individualverkehrs weiter voranzutreiben. Langfristig sollten aber auch im ländlichen Raum alternative Formen der Mobilität entwickelt werden. Zwar gibt es bereits eine Vielzahl von Ideen wie z.B. On-Demand-Dienste (öffentlich oder privat), doch sind viele dieser Dienste noch nicht überall verfügbar und konzentrieren sich fast ausschließlich auf urbane Gebiete. Der ländliche Raum spielt aktuell nur eine untergeordnete Rolle, obwohl dort fast die Hälfte der deutschen Bevölkerung lebt. Daher besteht ein zunehmender Bedarf, diese Gebiete bereits heute bei der Entwicklung geeigneter Mobilitätsangebote zu berücksichtigen. Dies erfordert eine entsprechende Priorisierung und konkrete Maßnahmen, um schon heute in die notwendige Infrastruktur von Morgen zu investieren, damit alternative Mobilitätsformen im ländlichen Raum eine wichtige Rolle in der Mobilität der Zukunft spielen können.
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PublicationPrävention von digitalem Stress in der Praxis(Fraunhofer FIT, Projektgruppe Wirtschaftsinformatik, 2021)
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PublicationKonzept für eine Datenvermehrung von Trainingsdatensätzen für ein Maschinenlern-Modell zur Vorhersage eines Zustands eines technischen Bauteils(Fraunhofer FIT, 2021)Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf Verfahren, Vorrichtungen und Computerprogrammen zum Erzeugen von Trainingsdatensätzen zum Trainieren eines Maschinenlern-Modells zur Vorhersage über einen Zustand eines technischen Bauteils, zum Trainieren eines solchen Maschinenlern-Modells, und zum Einsatz eines solchen Maschinenlern-Modells. Das Verfahren zum Erzeugen der Trainingsdatensätzen umfasst ein Erhalten (110) einer Mehrzahl von Messdatensätzen über das technische Bauteil, wobei jeder Messdatensatz zumindest ein oder mehrere Ausgangs-Messdaten umfasst. Das Verfahren umfasst ferner ein Ermitteln (120) von Modell-Parameterwerten von ein oder mehreren Modell-Parametern eines physikalischen Modells des technischen Bauteils basierend auf den ein oder mehreren Ausgangs-Messdaten der jeweiligen Messdatensätze. Das Verfahren umfasst ferner ein Bestimmen (140)einer ersten Mehrzahl von Trainingsdatensätzen, etwa durch Durchführen einer ersten Mehrzahl von Simulationen des physikalischen Modells, wobei basierend auf einer statistischen Verteilung der ermittelten Modell-Parameterwerte ein oder mehrere Modell-Parameterwerte für die jeweilige Simulation ausgewählt werden. Das Verfahren umfasst ferner ein Durchführen (150) einer zweiten Mehrzahl von Simulationen des physikalischen Modells, um eine zweite Mehrzahl von Trainingsdatensätzen zu generieren, wobei basierend auf der statistischen Verteilung der ermittelten Modell-Parameterwerte ein oder mehrere Modell-Parameterwerte für die jeweilige Simulation ausgewählt werden, wobei für jede Simulation zumindest ein Modell-Parameterwert außerhalb eines Hauptbereichs der statistischen Verteilung der ermittelten Modell-Parameterwerte ausgewählt wird.
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PublicationPräventionsmaßnahmen der digitalen Arbeit(Fraunhofer FIT, 2021)
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PublicationBelastungsfaktoren der digitalen Arbeit(Fraunhofer FIT, 2020)Die schnell voranschreitende Durchdringung des Arbeitslebens mit digitalen Technologien und Medien bringt viele Chancen, aber auch substanzielle Risiken und Nachteile mit sich. Es treten umfangreiche Änderungen im Belastungs- und Beanspruchungsprofil von Erwerbstätigen auf. Die potenzielle Folge: digitaler Stress. Die Studie ""Gesund digital arbeiten?!"" des Forschungsprojekts ""PräDiTec - Prävention für sicheres und gesundes Arbeiten mit digitalen Technologien"", gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Programm ""Innovation für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen"" (Fördernummer O2L16D030), untersucht mittels einer groß angelegten Befragung von über 5.000 Erwerbstätigen die Verbreitung von digitalem Stress, dessen Einflussfaktoren und dessen Folgen in Deutschland. In der Studie konnten bei der Arbeit mit digitalen Medien und Technologien mindestens zwölf verschiedene Belastungsfaktoren identifiziert werden. Diese Broschüre soll ein tieferes Verständnis über diese Belastungsfaktoren geben. Jeder Belastungsfaktor wird definiert und mit einem Beispielsszenario veranschaulicht. Anschließend werden Lösungsvorschläge aufgezeigt.
