Wagener, Andreas (2018)
Industry of Things.
Künstliche Intelligenz und Blockchain sind derzeit womöglich die am intensivsten diskutierten Themen im Bereich der digitalen Transformation. Beiden wird immer wieder erhebliches Potenzial zugeschrieben, die Spielregeln auf den Märkten aufzubrechen und zu disruptieren. Unweigerlich stellt sich dann die Frage, jenseits allen Buzz-Word-Bingos, ob sich hierbei dann nicht Szenarien ergeben, die einen kombinierten Einsatz nahelegen. Diese finden sich vor allem im Bereich des (Industrial) Internet of Things sowie der dezentralen Koordinierung autonomer intelligenter Systeme.
Wagener, Andreas (2018)
Wie der Staat mit Daten umgeht. Was ist gesellschaftlich akzeptabel, was ist rechtlich zulässig? Im Rahmen der Vortragsreihe „Digitalisierung, Industrie 4.0 & das Internet der Dinge“ an der Hochschule Hof, 05.12.2018, Hof.
Wengler, Stefan; Hildmann, Gabriele; Vossebein, Ulrich (2018)
Sales Excellence 27 (12), 44-47.
Durch ein verändertes Kundenverhalten wird die so genannte „Darkside of the Customer Journey“ immer umfangreicher und das Unternehmen verliert die Hoheit über den Vertriebsprozess. Diese Entwicklung kann nur durch den gezielten Einsatz digitaler Tools sowie einem exzellenten Market-Intelligence- System rückgängig gemacht werden.
Wolff, Dietmar (2018)
neue caritas 22/2018, S. 9-13.
Fluch oder Segen? Welche Entwicklungen sich mit der Digitalisierung durchsetzen werden, ist schwer vorhersehbar. Aber die digitalen Transformationsprozesse werden vor der Sozialwirtschaft nicht haltmachen. Daher sollte sie die Chancen nutzen und Veränderungen aktiv gestalten.
Wolff, Dietmar (2018)
Altenheim 12/2018, S. 48-51.
Wagener, Andreas (2018)
Künstliche Intelligenz – aus dem Blickwinkel der Unternehmenspraxis. Im Rahmen des GUS Executive Circle, 27.11.2018, Hamburg.
Wolff, Dietmar (2018)
Mission Leben.
Wagener, Andreas (2018)
Die Vermessung der Bildung – die Konsequenzen von Künstlicher Intelligenz und Datengesellschaft. Im Rahmen des Mobile Learning Days 2018 der FernUniversität Hagen, 15.11.2018, Hagen.
Wolff, Dietmar (2018)
Wagener, Andreas (2018)
Nerdwärts.de.
Blockchain-Technologie kann nicht auf den Märkten für die dezentrale Transaktionsabwicklung genutzt werden. Auch der Rückgriff als Gestaltungselement im politischen System wird diskutiert. Damit verbunden ist aber auch eine Ideologisierung politischer Prozesse.
Wagener, Andreas (2018)
Nerdwärts.de.
Diskussionen über Blockchain kreisen oft um deren „disruptives Potenzial“ im Bereich der Transaktionsabwicklung etwa bei Kryptowährungen wie Bitcoin oder bei Smart Contracts. Jenseits dieser ökonomischen Belange könnte die Technologie jedoch auch die politischen und gesellschaftlichen Gegebenheiten auf den Kopf stellen – im Wege einer „Politischen Disruption“.
Schnabel, Tobias (2018)
Porotec Tagung (11/2018), Wiesbaden Niedernhausen, Tagungsbandbeitrag.
Wolff, Dietmar (2018)
Wolff, Dietmar (2018)
Falkenreck, Christine (2018)
Wolff, Dietmar (2018)
Wagener, Andreas (2018)
Willkommen in der Matrix. Wie KI und Blockchain in der Industrie 4.0 zusammenwachsen. Im Rahmen der Vortragsreihe „Digitalisierung, Industrie 4.0 & das Internet der Dinge“ an der Hochschule Hof, 17.10.2018, Hof.
Wagener, Andreas (2018)
Künstliche Intelligenz - Wie Daten und Algorithmen Wirtschaft und Gesellschaft verändern. Im Rahmen der Unternehmertage des VdW Bayern, Verband bayerischer Wohnungsunternehmen e. V., 15.10.2018, Reit im Winkl.
Arnst, Denis; Plenk, Valentin; Wöltche, Adrian (2018)
Proceedings of ICSNC 2018 : The Thirteenth International Conference on Systems and Networks Communications, S. 45-50.
We use an application scenario that collects, transports and stores sensor data in a database. The data is gathered with a high frequency of 1000 datasets per second. In the context of this scenario, we analyze the performance of multiple popular database systems. The benchmark results include the load on the system writing the data and the system running the database.
Lang, Sascha; Plenk, Valentin (2018)
Proceedings of CENTRIC 2018: The Eleventh International Conference on Advances in Human-oriented and Personalized Mechanisms, Technologies, and Services, S. 32-41.
In our previous work, we proposed a system which makes complex production machines more user-friendly by giving the recommendations to the operator. So, we assist the user working with a complex production machine. The recommen- dations are presented like: ”In the last 10 occurrences of this event the operators performed the following keystrokes”. While working on the project, we had problems with retrieving the correct recommendations from our knowledge base. Meanwhile, we gathered more data from our project partners. Now, we dive deeper into this data in order to improve our solutions. This work describes methods to preprocess the data. This preprocessing should help us building up the knowledge base. To achieve this automatically, we do not want to know much about the machine and the production process itself.
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