Mathematics

Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis

Dieser Sammelband verbindet theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science: Anerkannte Experten stellen in ihren Beiträgen den aktuellen Stand in Forschung und Wirtschaft dar ¿ und bieten so einen einzigartigen Überblick über aktuelle Konzepte und ihre Umsetzung in Unternehmen. Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten ¿ ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößenwie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab. Das Buch möchte die interdisziplinäre Diskussion und Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fördern und richtet sich daher an verschiedene Lesergruppen:Studierende und Absolventen, die Orientierung für die eigene Laufbahn suchen.Forschende und Lehrende, die einen Einblick in praxisrelevante Einsatzgebiete erhalten möchten.Anwender, Praktiker und Entscheider, die sich über Chancen und Herausforderungen von KI in der Praxis informieren möchten.

Statistische und mathematische Methoden in der Wirtschaft

Dieses Buch vermittelt Wissen über die statistischen und mathematischen Methoden in der Wirtschaft und beinhaltet die Themenschwerpunkte Analyse, Schätzung und Vorhersage. In jedem Kapitel gibt es ein breites Spektrum an Forschungsarbeiten, die einen Einblick über das Thema geben sowie Beispiele für die Anwendung der Ökonometrie in realen Situationen. Das Buch enthält einen systematischen Literaturüberblick auf der Grundlage maschinell generierter Inhalte. Fragen und zugehörige Schlüsselwörter wurden für die Maschine vorbereitet, die sie abgefragt, entdeckt, zusammengestellt und durch Clustering mit künstlicher Intelligenz (KI) strukturiert hat. Springer Nature hat in den letzten Jahren viel zu dem Thema in Zeitschriften veröffentlicht, so dass die Herausforderung für die Maschine darin bestand, die relevantesten Inhalte zu identifizieren und sie in einer strukturierten Weise zu präsentieren. Die automatisch generierten Literaturzusammenfassungen dienen Wissenschaftlernund Studenten, um sich einen Überblick über die aktuelle Entwicklung des Themas zu verschaffen und Forschungsfragen zu entwickeln, aber auch Personen aus der Praxis erhalten Anregungen und Impulse.

1. Stefan , Bracke

Technische Zuverlässigkeit

Dieses Lehrbuch vermittelt Methoden der Datenanalytik zur Abbildung der Technischen Zuverlässigkeit und Risikoprognose unter Zuhilfenahme der Probabilistik, Statistik sowie der Modellbildung. Eingesetzt werden die Methoden der Technischen Zuverlässigkeit in den elementaren Phasen des Produktentstehungsprozesses (Konzept- und Serienentwicklung, Produktion) sowie während des Feldeinsatzes technischer Produkte. Dieses Buch umfasst ausführlich Grundlagen der Statistik, graphische Visualisierung und Berechnungsverfahren. Zahlreiche Fallbeispiele werden durchgerechnet und repräsentieren typische Aufgabenstellungen des Ingenieurs bei der Zuverlässigkeitsanalyse in Entwicklung/Produktion sowie der Beurteilung von Feldschäden. Die Zielgruppen sind somit gleichermaßen Studenten der Ingenieurwissenschaften sowie Ingenieure, welche sich mit der Technischen Zuverlässigkeit im Rahmen der Entwicklung und Herstellung komplexer technischer Produkte sowie im Rahmen der Felddatenanalyse auseinandersetzen. Die Darlegung der Methoden und Verfahren der Technischen Zuverlässigkeit folgt dem Leitmotiv ¿Theoriegeleitet ¿ Praxisorientiert¿, sodass das vorliegende Buch sowohl als Nachschlagewerk als auch als Lehrbuch Verwendung finden kann.

1. Stefan , Prorok

Statistische Unsicherheit in der industriellen Produktion

Dieses Buch stellt statistischen Verfahren und Kennzahlen vor, um Unsicherheiten in der industriellen Produktion zu analysieren und einzuschätzen. Der Autor legt hierbei einen besonderen Fokus auf die Fallstricke der einzelnen Verfahren. Für alle im Buch vorgestellten Verfahren werden neben den mathematischen Formeln auch Auswerteblätter und Nomogrammen vorgestellt. Auf diese Weise können Anwender im Problemfall eine schnelle Bewertung der Ausgangssituation vorzunehmen.Die vorgestellten Verfahren sollen den Leser in die Lage versetzen, die Hauptquellen für Unsicherheit in Prozessen zu ermitteln. Der Einsatz statistischer Verfahren zur Definition und Wirksamkeitsprüfung von Verbesserungsmaßnahmen ist ein Kernthema dieses Buches.Das Vorgehen wird anhand praktischer Beispiele und Handlungsempfehlungen dargelegt.

1. Frank , Romeike
2. Manfred , Stallinger

Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis

Das Buch zeigt, wie Unternehmen durch die Anwendung der stochastischen Szenariosimulation ein wirksames und effizientes Risikomanagement umsetzen können. Die einfache Darstellung der Grundbegriffe und Methoden der Stochastik, ergänzt um Beispiele und Fallstudien aus der Praxis, geben dem Leser ein praxiserprobtes Toolkit an Instrumenten für die praktische Umsetzung mit auf den Weg.Die Autoren führen zunächst in die faszinierende Welt des Zufalls ein und erklären die Grundbegriffe der deskriptiven und auch für das Risikomanagement wichtigen Inferenzstatistik. Anschließend geben sie einen Einblick in erforderliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit deren Risikomaße und Anwendung in der Praxis und beschreiben Verfahren der Risikoaggregation und der Effizienzbewertung von Risiko-Abmilderungsmaßnahmen. Diese Einführung wird begleitet durch konkrete Fallbeispiele, die in der Programmumgebung ¿R¿ umgesetzt wurden.Ergänzend zur Einführung in die spannende Welt der Stochastikwerden in einem separaten Kapitel typische Fallstudien aus der Praxis präsentiert. Die Beispiele werden als Sourcecode in der Programmiersprache ¿R¿ für eine praktische Anwendung sowohl im Buch als auch in elektronischer Form von den Autoren zum Download bereitgestellt.

1. Michelle Julia , Heesen
2. Bernd , Heesen

Investitionsrechnung für Praktiker

Das Werk stellt die klassischen Fragen der Investitionsrechnung an einem Excel-basierten mehrperiodischen Beispiel-Unternehmen im Detail dar. Während die für die Praxis weniger relevanten statischen Ansätze nur kurz dargestellt werden, liegt der Schwerpunkt auf den dynamischen Ansätzen und daraus abzuleitenden Kennzahlen für die detaillierte Analyse aus verschiedenen Blickwinkeln. Das Buch richtet sich an Praktiker, die Investitionen und ih unter Contracts/Rightsre Finanzierung planen, begleiten und überprüfen sowie an Studierende, die ein praktisches Verständnis betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge erlangen möchten.