Die folgenden Themen sind aktuell ausgeschrieben und alphabetisch nach dem Betreuer der Arbeit sortiert. Sollten Sie Fragen zu einem Thema haben, kontaktieren Sie bitte den entsprechenden Betreuer.
Offene Masterarbeiten
BPM/ IoT
Geschäftsprozesse (engl. business processes) bilden einen wesentlichen Bestandteil betrieblicher Informationssysteme, durch sie werden Informationen und Materialien in Produkte oder Dienstleistungen überführt. Dabei gilt es, die stetig steigende Komplexität der Prozesse beispielsweise durch Standardisierungen beherrschbar zu gestalten. Um diese Herausforderungen zu adressieren, befasst sich das Business Process Management (BPM) mit ganzheitlichen Ansätze zur Identifikation, Implementierung und Optimierung dieser Prozesse. Aufgrund von stetig aufkommenden neuen Technologien, befindet sich dieser Forschungsbereich durchgängig im Wandel.
Daher forscht das Team um Prof. Dr. Reichert an neuen Methoden, um:
- Prozessmodelle verständlicher zu gestalten
- Prozesse durch den Einsatz von Internet of Things (IoT)-Techniken zu optimieren
- Standardisierungsverfahren zu etablieren
- Industrie 4.0 aktiv mitzugestalten
Verfügbare Themen (Available topics)
| Betreuer (Supervisor) | Thema (Topic) | |
| Lisa Arnold | Die Weiterentwicklung einer Run-Time Engine für ein webbasiertes Modellierungstool. | |
| Analyse von Monitoring-Komponenten für objektzentierte Geschäftsprozessse in PHILharmonicFlows. | ||
| Die Implementierung eines Monitoring-Tools zur Überwachung objektzentrierter Geschäftsprozesse. | ||
| Julia Baß | Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Modellierung unterschiedlich modularisierter Prozessmodelle | |
| Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Evaluierung unterschiedlich modularisierter Prozessmodelle | ||
| Konzeption und Durchführung eines Experiments zur Untersuchung von unterschiedlichen Vorgehensmethodiken während der Prozessevaluation | ||
| Konzeption und Durchführung eines Experiments zur Untersuchung von zusätzlichen Informationen während der Prozessevaluation | ||
| Marius Breitmayer | Entwicklung eines web-basierten Modellierungstools für objektzentrierte Prozesse | |
| Business Process Management & Smart Government – Fragestellungen für das operative Prozessmanagement im Kontext der Verwaltungsdigitalisierung (Industriekooperation) | ||
| Change Management & Verwaltungsdigitalisierung – Ganzheitliche Smart Government Ansätze (Industriekooperation) | ||
| Business Process Management für die Verwaltungsdigitalisierung (Industriekooperation) | ||
| Luca Hörner | Weiterentwicklung eines Chatbots im Bereich der Prozessmodellierung | |
| Herausforderungen bei der Prozessmodellierung mit Chatbots: Eine explorative Untersuchung | ||
| Modularisierung von Prozessmodellen: Erweiterung eines KI-gestützten Chatbots | ||
| Evaluierung verschiedener Prompting-Strategien auf die Qualität KI-gestützter Prozessmodelle | ||
| Systematic Literature Review über die Generierung von Prozessmodellen mit Hilfe von Chatbots | ||
| Maximilian Möller | Konzeption und Durchführung eine Eye Tracking Studie im Bereich der Chatbot-generierten Prozessmodelle | |
| Analyse der elektrodermalen Aktivität (EDA) beim Verstehen von Chatbot-generierten Prozessmodellen | ||
| Konzeption und Durchführung einer Think-Aloud Studie zur Problemlösung und Entscheidungsfindung beim Lesen und Verstehen Chatbot-generierter Prozessmodelle | ||
| Metakognition und Selbstregulation beim Verstehen von Chatbot-generierten Prozessmodellen: Eine Analyse mittels Think-Aloud und Reflexionsfragebogen | ||
| Pascal Schiessle | Towards Digital Process Twins: Extending existing digital twin definition languages with process aspects | |
| Digital Process Twins in IoT Edge applications | ||
| Concept and implementation for a digital twin composition approach for business process task execution | ||
| LLM-based generation of DTDL/WoT digital twin descriptions from natural language documentation and physical descriptions | ||
| Michael Winter | Applying Process Mining on Clinical Healthcare Data | |
| Kognition im Business Process Management | ||
| Realisierung einer virtuellen Welt zu einem adäquaten Szenario auf Basis eines Workflows | ||
| Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Evaluierung von unterschiedlichen Notationen der Prozessmodellierung | ||
| Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Intra-Prozessmodell-Evaluation | ||
| Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Intra-Prozessmodell-Modellierung | ||
| Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für den elementspezifischen Vergleich von Prozessmodellierungssprachen | ||
| Konzeption und Durchführung eines gamifizierten Eye Tracking Experiments im Business Process Management | ||
| Konzeption und Durchführung eines Experiments zur Messung der Cognitive Load während der Prozessmodellierung | ||
| Konzeption und Durchführung eines Experiments zur Messung der Cognitive Load während der Prozessevaluation | ||
| Entwicklung einer Anwendung für die Definition und Durchführung von Eye Tracking Experimenten | ||
| Automated Valuation of Process Model Quality | ||
| Designing a Flexible and Comprehensive Process Modeling Language | ||
| How Process Modelers can be supported by creating comprehensible Process Models – Process Modeling guidelines | ||
| Applying Machine Learning Algorithms to Identify The Background Education of Process Model Readers | ||
| I foresee your next glimpse – A stochastic predictive analysis in process model examination | ||
| Visualization of Additional Information in Process Models | ||
| Navigation in Process Landscapes |
Digital Health
Ein gesunder Lifestyle rückt immer mehr in den Fokus gerade junger Menschen. Auch das Gesundheitswesen geht mit Trends wie beispielsweise Apps oder Wearables und eröffnet folglich spannende interdisziplinäre Forschungsfelder. Wie können Rezepte, Patientenakten oder aber auch therapeutische Behandlungen digitalisiert werden? Selbstverständlich gilt es auch zu klären, wie aufkommende Bedenken zu Datenschutz oder technischer Machbarkeit gelöst werden können.
In Kooperation mit der Klinischen Psychologie (Universität Ulm) um Prof. Dr. Baumeister, sowie der Klinischen Epidemiologie und Biometrie (Universität Würzburg) um Prof. Dr. Rüdiger Pryss, forscht das Team um Prof. Dr. Reichert an neuen Methoden, um:
- Ecological Momentary Assessments (EMAs) und Mobile Crowdsensing (MCS) verfügbar zu machen
- Digitale Therapieangebote zur Verfügung zu stellen
- Datenqualität und -sicherheit im medizinischen Kontext zu gewährleisten
Verfügbare Themen (Available topics)
| Betreuer (Supervisor) | Thema (Topic) | |
| Robin Kraft | Durchführung einer PRISMA-gestützten Literaturanalyse zur Studienadhärenz und Dropout-Rate von digitalen Patient Reported Outcome Measures (PROM) | |
| Abdul Rahman Idrees | Design and Implementation of Multi-Person Support as a Persuasive Feature for eHealth Platforms | |
| Michael Stach | Determining Antigen Colocalization as a Requisite for a Multi-Targeted CAR T-Cell Therapy in Glioblastoma Using Image Processing and Machine Learning | |
| Tumorsegmentierung mit dem „Segment Anything Model“ (SAM), DINOv2 und U-Net - Welches Modell arbeitet genauer? | ||
| Trainieren des „Segment Anything Models“ (SAM) zur Segmentierung von Tumoren | ||
| Label Cleanup und Preprocessing für Tumor-Segmentierung | ||
| Segmentierung von Tumorgewebe in der histopathologischen Bildgebung | ||
| Michael Winter | Entwicklung einer Anzeige für Tinnitus-Patienten zur Visualisierung ihres Krankheitsverlaufes | |
| Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz inMobile Apps für Experience Sampling Methods (EMA) und Ecological Momentary Interventions (EMI): Ein systematischer Überblick über Technologien, Anwendungen und Herausforderungen | ||
| Systematic Literature Review: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Mobile App Softwareentwicklung und Code-Generierung für Experience Sampling Method (EMA) und Ecological Momentary Intervention (EMI) | ||
| Anwendung von maschinellem Lernen zur Analyse von medizinischen Bilddaten | ||
| Ermittlung von Anwendungsmöglichkeiten des Process Mining im Gesundheitswesen | ||
| Einsatz von Machine Learning und Process Mining: Potenziale und Anwendungsfelder | ||
| Durchführung einer PRISMA-gestützten Literaturanalyse über die aktuelle Publikationslage zu Evidenz (Wirksamkeit) von mHealth-Apps | ||
| Machine Learning Auswertung von COVID-19 Daten aus dem Bereich Immunologie. | ||
| Twister: Automatisierte klinische Bewertung der Dystonie | ||
| Entwicklung einer mobilen Anwendung zur Detektion von Parkinson mithilfe der Kamera und Fragebögen | ||
| Entwicklung einer mobilen Anwendung zum täglichen Tracking von Parkinson-Patienten | ||
| Entwicklung eines Front-ends zur automatischen Erfassung von Bewegungsmustern mit Machine-Learning-Verfahren (Computer Vision) |
Externe Arbeiten
Nachfolgend finde Sie einige Abschlussarbeiten, welche von Institutspartnern aus der Wirtschaft ausgeschrieben sind.
Verfügbare Themen (Available topics)
| Betreuer (Supervisor) | Thema (Topic) |
| Elisa Schmied | Design und Implementierung einer App zur Reduktion von Selbstverletzungen bei Jugendlichen (IRIS-A) |
| Jens Winkler | Konzeption & Entwicklung einer Software-Komponente zur dynamischen Generierung von UI-Komponenten |
| Alexander Treß | Feature Toggles um in einem Microservice-Umfeld einzelne Anwendungsteile (de-)aktivierbar zu machen |
| Alexander Treß | Tool-Auswahl und prototypische Implementierung einer grafischen Shopfloor-Übersicht |
| Julian Henning | Umsetzung einer automatisierten Produktionsplanung in Optaplanner |
| Julian Henning | Integration des WorflowDesigners in innoMES |
| Michael Stach | Umsetzung eines Machine-Learning Konzepts durch eine Simulation zur Optimierung der Schlaganfallversorgung im Rettungswagen |