Large-Language-Models (LLMs) wie GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA oder Phi-4 werden zunehmend in Unternehmen und Forschungseinrichtungen eingesetzt – etwa zur Textgenerierung, als Assistenzsysteme oder für Analysezwecke. Während die technische Entwicklung dieser Modelle rasant voranschreitet, fehlen in vielen Fällen fundierte Bewertungen der damit verbundenen Kosten und wirtschaftlichen Implikationen.

Ein systematischer Vergleich verschiedener LLMs kann aufzeigen, welche Modelle sich unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten für bestimmte Anwendungsszenarien besonders eignen. Bei den Anwendungsszenarien besteht dabei die Herausforderung das vorab nicht immer ersichtlich ist, welche Tokenmengen und Komplexitäten sich dahinter verbergen, so dass experimentelle Untersuchungen notwendig sind. Zur praktischen Umsetzung einer solchen Analyse kann beispielsweise die Plattform OpenRouter genutzt werden, da sie den Zugriff auf zahlreiche LLMs über eine einheitliche API sowie transparente Informationen zu deren Preis- und Leistungsstrukturen ermöglicht.

Ziel der Arbeit ist es, einen Überblick über gängige LLMs zu geben, diese hinsichtlich ausgewählter Leistungs- und Kostenkriterien zu vergleichen und daraus wirtschaftlich sinnvolle Einsatzszenarien abzuleiten.

Das grobe Vorgehen bei der Bearbeitung der Arbeit könnte wie folgt aussehen:

• Erarbeitung eines strukturierten Überblicks über LLMs auf Basis aktueller Literatur
• Systematische Analyse und Vergleich der technischen Eigenschaften (z. B. Modellgröße, Kontextlänge, Antwortqualität) verschiedener LLMs
• Entwicklung von Anwendungsszenarien zur Ermittlung und Überprüfung der Kostenstrukturen
• Untersuchung und Gegenüberstellung der Kostenstrukturen (z. B. Preis pro Token, pro Anfrage, Latenz)
• Bewertung der Modelle anhand typischer Anwendungsszenarien (z. B. Chatbots, Textanalyse, Assistenzsysteme) unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten
• Ableitung praxisnaher Empfehlungen für den wirtschaftlichen Einsatz von LLMs

Themensteller: Niklas Götz, Eric Müller, Kurt Sandkuhl

Sprache: bevorzugt Deutsch / Englisch (Deutsch ist bevorzugt, da ein Verständnis der vorliegenden Begrifflichkeiten gegeben sein muss)

Starttermin: ab sofort

Geeignet für: Bachelor Wirtschaftsinformatik (ggf. auch Master)

Die nutzerzentrierte Gestaltung gewinnt in der Entwicklung von Informationssystemen in Forschung und Praxis zunehmend an Bedeutung. Um Anwendungen optimal an den Bedürfnissen der Nutzerinnen und Nutzer sowie Stakeholder auszurichten, werden gezielt Nutzerstudien (User Studies) eingesetzt. Diese helfen, Anforderungen frühzeitig zu identifizieren, die Nutzungserfahrung (User Experience) zu verbessern und die Akzeptanz der Anwendung zu erhöhen.

Eine häufig verwendete Methode in diesem Kontext ist die Persona-Entwicklung. Eine Persona ist eine fiktive, aber realitätsnahe Darstellung einer typischen Nutzergruppe. Diese wird auf Basis qualitativer und quantitativer Daten – beispielsweise aus Interviews, Umfragen oder Beobachtungen – erstellt. Personas helfen, die Perspektiven und Bedürfnisse der Zielgruppen greifbar zu machen und dienen als Entscheidungsgrundlage für eine nutzerzentrierte Gestaltung von Informationssystemen.

Ziel dieser Arbeit ist die inhaltliche Entwicklung und visuelle Gestaltung von Personas für Arbeitnehmende, die in flexiblen Arbeitsformen wie dem Homeoffice tätig sind. Diese Personas sollen als Grundlage für die Entwicklung personalisierter „Digital Health“-Anwendungen zur Förderung von Gesundheit, Wohlbefinden und Produktivität von Arbeitnehmenden dienen.

Als Datenbasis stehen qualitative Erkenntnisse aus zwölf bereits durchgeführten deutschsprachigen Interviews mit der Zielgruppe zur Verfügung. Mithilfe einer qualitativen Inhaltsanalyse sollen aus diesen Daten sowie Erkenntnissen aus der wissenschaftlichen Literatur, Eigenschaften und Merkmale der Personas abgeleitet werden und die Personas visuell ansprechend gestaltet werden.

Einführende Literatur:

Beckel, J. L. O., & Fisher, G. G. (2022). Telework and Worker Health and Well-Being: A Review and Recommendations for Research and Practice. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(7), 3879. https://doi.org/10.3390/ijerph19073879

Göttgens, I., & Oertelt-Prigione, S. (2021). The Application of Human-Centered Design Approaches in Health Research and Innovation: A Narrative Review of Current Practices. JMIR mHealth and uHealth, 9(12), e28102. https://doi.org/10.2196/28102

Karolita, D., McIntosh, J., Kanij, T., Grundy, J., & Obie, H. O. (2023). Use of personas in Requirements Engineering: A systematic mapping study. Information and Software Technology, 162, 107264. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2023.107264

Themensteller: Carolin Gellner und Michael Fellmann

Geeignet für: Bachelor Wirtschaftsinformatik

Methode: Inhaltsanalyse und Persona-Gestaltung

Sprache: Deutsch oder Englisch

Datum: März 2025

Beginn: flexibel ab sofort möglich

Tagebuchstudien ermöglichen die Erhebung von Daten im Alltag der Teilnehmenden in Echtzeit, z. B. die Erfassung des Wohlbefindens durch Selbsteinschätzungen. Bisher lag der Schwerpunkt auf der Datenerfassung, ohne dass den Teilnehmenden ein Feedback gegeben wurde. Erste Systeme bieten nun jedoch auch automatisiertes Feedback und integrieren verschiedene Datenquellen, einschließlich Fragebögen und Sensordaten von Wearables. Diese Studiensysteme ermöglichen die Analyse der Daten, um individuelle Muster zu erkennen und personalisierte Erkenntnisse zu liefern.

Solche Systeme können zum Beispiel eingesetzt werden, um das Energieniveau von Arbeitnehmenden während des gesamten Arbeitstages zu erfassen und personalisiertes Feedback zu geben. Der moderne „New Work“-Arbeitsalltag von Arbeitnehmenden bietet Flexibilität, bringt jedoch auch Herausforderungen wie lange Arbeitszeiten und weniger körperliche Aktivität mit sich, sodass Gesundheit und Wohlbefinden für die Produktivität von Unternehmen immer wichtiger werden.

Hauptziel der systematischen Literaturrecherche ist es, den aktuellen Stand der Technik und Forschung zu (nicht-kommerziellen) tagebuchähnlichen (Studien-)Systemen mit Feedbackfunktion zu ermitteln. Die zentrale Aufgabe besteht darin, diese Systeme hinsichtlich technischer, funktionaler und ökonomischer Kriterien zu vergleichen. Neben selbst identifizierten Systemen sollen auch von den Themenstellenden vorgegebene Studiensysteme (u.a. FormR) in den Vergleich einbezogen werden.

Themensteller: Carolin Gellner und Michael Fellmann

Geeignet für: Bachelor Wirtschaftsinformatik

Sprache: Deutsch oder Englisch

Datum: Dezember 2024

Beginn: flexibel ab sofort möglich

Dieses Masterarbeitsthema wird in Kooperation mit der BRÜGGEN GmbH und dem Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Uni Rostock angeboten.

Die KRONE Nutzfahrzeuggruppe ist einer der europaweit führenden Hersteller von Sattelaufliegern, Anhängern sowie Wechselsystemen für die Transportlogistik. Am Standort Lübtheen betreibt KRONE eines der größten und modernsten Werke für Kühlfahrzeuge in Europa. Die BRÜGGEN Fahrzeugwerk & Service GmbH produziert dort mit knapp 1.000 Mitarbeitenden bis zu 10.000 Cool-Liner pro Jahr. 

Die vorgeschlagene Masterarbeit fokussiert sich auf den Produktionsbereich der Kühlkofferproduktion, in dem pro Schicht bis zu 14 Fahrzeuge gefertigt werden. Untersucht werden die teilautomatisierten Prozessschritte Deckschichtenfertigung, Panelfertigung und Profilkleben, die durch eine zunehmende portfolioabhängige Variantenvielfalt in den letzten Jahren deutlich an Komplexität gewonnen haben. Unterschiedliche Produktkonfigurationen wirken sich dabei unmittelbar auf Maschinenabläufe, Pufferstrategien und Engpasssituationen aus. Zur besseren Bewertung geplanter Änderungen am Produktionssystem soll in diesem abgegrenzten Bereich ein Analyse- und Simulationswerkzeug entwickelt werden, das Transparenz über Systemzusammenhänge schafft und eine fundierte Entscheidungsunterstützung ermöglicht.

Ziel dieser Masterarbeit ist die Analyse, Modellierung und Visualisierung von Maschinenabläufen und Pufferstrategien in unserer Produktionsumgebung, um die Auswirkungen unterschiedlicher aufeinanderfolgender Produktmixe auf die Produktionsleistung systematisch zu untersuchen.

Hierzu soll ein simulationsbasiertes Modell der betrachteten Produktion entwickelt werden, das die wesentlichen Maschinenprozesse, Materialflüsse sowie Pufferkapazitäten realitätsnah abbildet. Auf Basis dieses Modells sind verschiedene Produktmix-Szenarien zu simulieren, wobei insbesondere wechselnde Produktfolgen und deren Einfluss auf Durchlaufzeiten, Auslastungen und Wartezeiten analysiert werden. 

Abschließend sind die Ergebnisse zu interpretieren und Handlungsempfehlungen zur Optimierung der Produktionssteuerung abzuleiten. 

Dazu sind folgende Teilbereiche zu bearbeiten:

• Zunächst werden die relevanten Produktionsprozesse, Maschinenabläufe und bestehenden Pufferstrukturen analysiert und strukturiert erfasst.
• Anschließend wird ein simulationsbasiertes Modell entwickelt, das verschiedene aufeinanderfolgende Produktmix-Szenarien abbilden kann.
• Darauf aufbauend werden Simulationen durchgeführt und die resultierenden Engpässe sowie Leistungskennzahlen analysiert und visualisiert.

Abschließend werden die Ergebnisse interpretiert und Empfehlungen zur Optimierung von Pufferstrategien und Produktionssteuerung abgeleitet.

Themensteller: Benjamin Nast, Anne Gutschmidt

Starttermin: ab sofort

Geeignet für: Masterarbeit und Bachelorarbeit

Dieses Masterarbeitsthema wird in Kooperation der SIV.AG mit dem Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Uni Rostock angeboten.

Die Gewährleistung der Informationssicherheit ist ein Aufgabengebiet, das weit über rein technische Maßnahmen, wie Firewalls oder Datenverschlüsselung hinausgeht. Organisationen aller Größen und Branchen sehen sich wachsenden Herausforderungen gegenüber, da Angriffe auf IT-Systeme zunehmend von hochprofessionellen Akteuren und teilweise von staatlich unterstützten Akteuren durchgeführt werden. Angesichts dieser Bedrohungslage ist ein ganzheitlicher, systematischer Ansatz in Form eines Informationssicherheitsmanagementsystems (ISMS) erforderlich. Ein ISMS ist ein Rahmenwerk, das Prozesse, organisatorische Rollen, Aufgaben und Informationen zur strukturierten Identifikation, Bewertung und Steuerung von Risiken im Bereich der Informationssicherheit definiert. Durch abgestimmte organisatorische und technische Maßnahmen soll die Informationssicherheit nachhaltig sichergestellt und kontinuierlich weiterentwickelt werden. Eine Zertifizierung nach ISO 27001 wird häufig verwendet, um zu bestätigen, dass ein systematisches und wirksames ISMS etabliert ist.

Der Stand des ISMS sollte fortlaufend dokumentiert und regelmäßig bewertet werden, damit Schwachstellen entdeckt werden und eine gezielte Weiterentwicklung möglich ist. Wie eine solche Bewertung konkret erfolgen sollte, lässt die ISO 27001 jedoch offen. In der Praxis werden hierfür häufig Reifegradmodelle und Kennzahlensysteme eingesetzt, die häufig aber manuelle Dateneingaben und Auswertungen erfordern.

Die SIV.AG ist ein Lösungsanbieter für die Energie- und Wasserwirtschaft, d.h. ein IT Software- und Beratungshaus für die deutsche und internationale Energie- und Wasserwirtschaft. Als größtes Softwarehaus Mecklenburg-Vorpommerns versorgt es mit seiner Standardsoftware über 300 Kunden. Die SIV.AG hat bereits ein umfassendes ISMS etabliert und ist auch ISO 27001 zertifiziert. Es gibt jedoch Weiterentwicklungsbedarf in zwei Gebieten, die in dieser Masterarbeit adressiert werden sollen:

• Es besteht der Eindruck, dass die aktuell verwendeten Kennzahlen und Maßnahmen noch nicht alle Aspekte des ISMS abdecken. Ein Ziel der Masterarbeit ist die Entwicklung eines Ansatzes für die SIV.AG, mit dem der aktuelle Stand des ISMS bewertet und nachvollzogen werden kann. Der entwickelte Ansatz soll es erlauben, aufzuzeigen, in welchem Umfang organisatorische, technische und systemische Anforderungen sowie Maßnahmen umgesetzt sind.
• Die Bewertung des aktuellen Stands des ISMS basiert in vielen Bereichen auf der Einschätzung des verantwortlichen Personals. Diese Einschätzung soll durch automatisiert messbare Verfahren ersetzt werden, um dann auch eine automatisierte Auswertung zu erlauben. Ein besonderer Schwerpunkt des o.g. Ansatzes soll auf der Frage liegen, welche Kennzahlen und Indikatoren wie automatisiert erhoben werden können.

Themensteller: Kurt Sandkuhl

Starttermin: ab sofort

Viele Unternehmen und Organisationen stehen vor der Herausforderung, große Mengen heterogener sowie semi- und unstrukturierter Daten effizient zu verarbeiten und für digitale Prozesse nutzbar zu machen. Eine einheitliche, konsistente Terminologie bildet dabei die Grundlage, um moderne KI-Anwendungen wie Chatbots, Entitätenerkennung oder automatisierte Klassifikation erfolgreich einsetzen zu können.

Der gezielte Einsatz von Large Language Models (LLMs) eröffnet die Möglichkeit, aus vielfältigen Datenbeständen ein kontrolliertes Vokabular zu entwickeln und dieses in Form einer semantischen Wissensbasis abzubilden. Auf diese Weise lassen sich Prozesse beschleunigen, die Datenqualität verbessern und die Grundlage für eine zuverlässige Interaktion mit KI-Systemen schaffen.

Im Rahmen dieser Masterarbeit soll unter Einsatz eines LLMs ein strukturiertes Vokabular bzw. semantisches Netz entwickelt werden, das branchenspezifische Begrifflichkeiten systematisch abbildet. Grundlage hierfür sind umfangreiche zur Verfügung gestellte semi- und unstrukturierte Daten (z. B. Kontakt-Marktplatz, Produktinformationen) von Versicherern. Das LLM soll als zentrales Werkzeug genutzt werden, um automatisch relevante Begriffe, Synonyme, Hierarchien und Relationen zu extrahieren und vorzustrukturieren. Als konkretes Anwendungsszenario dient ein Maklerpool, in dem die erstellte Wissensbasis als Grundlage für Klassifikations- und Automatisierungsprozesse eingesetzt werden soll.

Themensteller: 

Niklas Götz, Eric Müller, Kurt Sandkuhl

Sprache: bevorzugt Deutsch / Englisch (Deutsch ist bevorzugt, da ein Verständnis der vorliegenden Begrifflichkeiten gegeben sein muss)

Starttermin: ab sofort

Geeignet für: Master Wirtschaftsinformatik

Software development requires a high level of technology and method-related knowledge as well as familiarization with complex existing systems in order to be able to maintain or expand them. Empirical studies have shown that more than half of the development effort is spent on familiarization with an existing system, resulting in low efficiency and high costs for development projects. The problem of a lack of efficiency is all the more serious in the field of scientific software development, as the scientific system is characterized by constantly changing personnel. To solve this problem, a number of new AI editors have been developed in recent months to assist with development tasks. They promise to generate tailor-made suggestions by analyzing the existing code base in the background, so that time-consuming training can be largely dispensed with. However, it is still unclear to what extent this promise can actually be kept and how comprehensive and effective the support is for real tasks. The aim of the bachelor thesis is therefore to analyze the use of an AI-based editor for the further development of an existing research prototype as part of a case study. The case study is to be carried out using the “Desktop Work-Life Tracker” software programmed in C#, which is to be expanded to include a new function for generating signals for trend reversal and extreme values. A tool based on Visual Studio is to be used as an AI-supported editor. The experiences and results with regard to AI assistance are to be documented, analyzed and finally critically discussed in qualitative and quantitative terms. 

Requirements: Very good knowledge and experience in application development with C# in Visual Studio as well as independent work with high quality standards. Knowledge of the Windows Presentation Framework (WPF) is an advantage.     

Supvervisors:  Prof. Dr. Michael Fellmann, Prof. Dr. Regina Hebig

Earliest start: October 2025

Language: English/German

Wie zahlreiche Studien und Untersuchungen zeigen, sind Kommunikation und Zusammenarbeit wichtige Erfolgsfaktoren für IT-Projekte. Infolge der Covid 19-Pandemie und des damit verbundenen Digitalisierungsschubs arbeiten viele Teams dezentral, und viele Meetings finden virtuell statt. Dies verändert die Art und Weise, wie Menschen interagieren, kommunizieren und zusammenarbeiten. Besonders in agilen Projekten sind zwischenmenschliche Interaktion und Kommunikation von Angesicht zu Angesicht ein zentraler Bestandteil des Entwicklungsprozesses. Eines der am häufigsten verwendeten agilen Frameworks ist Scrum. 

Um Remote Scrum Events zu verbessern und um datenbasierte Reflektionsprozesse innerhalb eines Teams zu unterstützen, sollen diverse Metriken zur Meetingqualität und zu Kommunikationsprozessen untersucht werden. Dazu gibt es bereits einen Vorschlag für die zu untersuchende Metriken. Um die Akzeptanz und die Praxistauglichkeit zur Messung und Bewertung dieser Metriken zu ermitteln, soll im Rahmen dieser Abschlussarbeit eine quantitative Befragung mit Teilnehmenden aus der Praxis erstellt, durchgeführt und ausgewertet werden. Darin soll auch der wahrgenommene Mehrwert eines Dashboards mit der Visualisierung dieser Metriken abgefragt werden. 

Themensteller: Bärbel Bissinger (externe Doktorandin) und Michael Fellmann 

Sprache: Englisch/Deutsch

Datum: März 2025

Starttermin: ab sofort 

Geeignet für: Masterarbeit, ggf. auch Bachelorarbeit

Bei der Erfassung von Leistungen kommen häufig vorgefertigte Formulare zum Einsatz, die von den Mitarbeitenden händisch während und nach getaner Arbeit ausgefüllt werden. Neben der erbrachten Leistung und deren Umfang werden zudem die Unterschriften des Leistungserbringers und des Leistungsberechtigten erfasst. Die Leistungsnachweise werden am Monats- oder Quartalsende gebündelt abgegeben und anschließend ausgewertet, um beispielsweise die Gesamtkosten der erbrachten Leistungen zu ermitteln.

In einigen wenigen Fällen kann es dabei zu Betrugsfällen seitens des Leistungserbringers kommen, indem beispielsweise nicht erbrachte Leistungen abgerechnet werden. Eine automatisierte Überprüfung der Daten auf Anomalien und weitere Auffälligkeiten wäre wünschenswert, scheitert aktuell u.a. aber an Medienbrüchen.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll einerseits untersucht werden, wie durch aktuelle Softwarelösungen bestehende Digitalisierungsprozesse unterstützt und erweitert werden können, aber auf der anderen Seite auch, wie hoch der Aufwand für die Entwicklung maßgeschneiderter (KI-)Lösungen ausfällt. Der Fokus liegt hierbei auf der Einbindung verschiedener Layouts der Dokumente, der Extraktion der handschriftlichen Daten und der Überführung der Daten in eine relationale Darstellung. 

Vorkenntnisse:

• Pflicht: Vorlesung Data Science oder Data Warehouses
• Optional: Digitale Bibliotheken und Multimedia-Information-Retrieval

Charakter:

• Vergleichende Analyse
• Konzeption
• Prototypische Implementierung

Arbeitsschritte:

• Einarbeitung in das Gebiet / Literaturanalyse / Stand der Technik
  • Layoutanalyse
  • Handschriftenerkennung
  • Datentransformation
• Konzeption
  • Extraktions- und Transformationsprozess
    • Ableitung von Kennzahlen aus Texten
    • Transformation in ein gegebenes Zielformat
• Implementierung des Konzepts
• Test und Validierung des Verfahrens

Technologien:

• Programmiersprachen nach Wahl

Einführende Literatur und Links:

1. Binmakhashen, G. M., & Mahmoud, S. A. (2019). Document layout analysis: a comprehensive survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(6), 1-36.
2. Liang, X., Cheddad, A., & Hall, J. (2021). Comparative study of layout analysis of tabulated historical documents. Big Data Research, 24, 100195.
3. Tan, Y. F., Connie, T., Goh, M. K. O., & Teoh, A. B. J. (2022). A pipeline approach to context-aware handwritten text recognition. Applied Sciences, 12(4), 1870.

Themensteller: Hannes Grunert und Kurt Sandkuhl

Datum: Januar 2025

In Dienstleistungsunternehmen im Bereich der Sozialhilfe müssen Berichte angefertigt werden, welche die Tätigkeiten des jeweiligen Sozialarbeiters beinhalten. Darunter fallen auch die Interaktionen mit den Klienten. Diese Berichte liegen nur in einem unstrukturierten Textformat vor. Eine Strukturierung der Texte öffnet Möglichkeiten zu weiterführenden Analysen, die sowohl das Berichtswesen angenehmer gestalten als auch unternehmensinterne Wissensstrukturen leichter zugänglich machen können.

Das automatische Erkennen, die Extraktion sowie Speicherung und Verknüpfung von Situationen aus den natürlichen Texten ist ein ganzheitlicher und vielversprechender Ansatz, welcher eine zielgerichtete Weiterverarbeitung der Daten ermöglicht. So kann beispielsweise leichter erfasst werden, ob eine ähnliche Situation bereits in vergangenen Fällen aufgetreten ist, um hilfreiche Aktivitäten zu empfehlen. Aufgabe der Arbeit wird sein, für Anwendungsfälle in der Sozialhilfe angemessene Techniken zu finden, zu bewerten sowie prototypisch umzusetzen. Dabei sind die Besonderheiten und Herausforderungen der Domäne zu beachten: zum Beispiel unterschiedliche Berichtsautoren mit verschiedenen Schreibstilen, nicht reviewte und weitestgehend nicht annotierte Texte unterschiedlicher Länge sowie unterschiedliche Betreuungsarten und Tätigkeiten.

Während bereits einige Techniken zur Erkennung (kritischer) Ereignisse in der Vergangenheit auf öffentlichen englischen Datensätzen (wie Reuters oder Twitter) angewendet wurden oder Texte automatisch in Themenbereiche eingeteilt werden können, müssen diese Ansätze deutlich an die Domäne angepasst werden. So kann es zunächst notwendig sein, domänenspezifische Merkmale von Situationen zu ermitteln und Merkmalsausprägungen zu extrahieren.

Das Ergebnis der Arbeit soll ein prototypisch implementiertes und evaluiertes Konzept zur Situationsextraktion darstellen, welches weiterführende Analysen, Verteilung/Bereitstellung von Wissen und Hilfestellungen für Sozialarbeiter ermöglicht. Dieses kann auf unterschiedliche Arten erreicht werden, z.B. durch:

• Feature Engineering
• Event Detection
• Text Segmentation / Topic Tiling
• semantische Techniken und Ontologien
• Techniken des Data Mining (wie das Clustering) auf natürlichen Texten

Themensteller: 

Felix Holz,
Teodor Stoev

Geeignet für: Masterarbeit, bedingt auch Bachelorarbeiten

Sprache: Deutsch/Englisch