Themen für Abschlussarbeiten (Bachelor & Master) im WiSe 2025/26

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  Leonie Kopahs - Themenschwerpunkte: Didaktische Konzepte und technische Anforderungen für virtuelle Lernszenarien (1/3 vergeben)
  
  
  
  

  
  

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  Betreuer	Status	Thema	Kurzbeschreibung
  L. Kopahs	frei	Evaluation einer VR-gestützten Vorsichtungssimulation: Wirksamkeit und Optimierung einer bestehenden Anwendung für den Massenanfall von Verletzten (MANV) (nur Master)	Die Masterarbeit befasst sich mit der Evaluation einer virtuellen Realität (VR)-gestützten Simulation zur Vorsichtung von Patienten bei einem Massenanfall von Verletzten (MANV). Im Mittelpunkt steht die Analyse der Wirksamkeit und Praxistauglichkeit eines implementierten Triage-Algorithmus innerhalb einer immersiven Trainingsumgebung zur Schulung von Einsatzkräften. Auf Basis einer bereits entwickelten VR-Anwendung wird eine strukturierte Evaluation mit ausgewählten Nutzergruppen durchgeführt. Ziel ist es, die Benutzerfreundlichkeit, didaktische Qualität und Effektivität der Simulation im Hinblick auf das Erlernen und sichere Anwenden von Triageprozessen zu untersuchen. Dabei kommen sowohl qualitative als auch quantitative Methoden (z. B. standardisierte Fragebögen, Interviews, teilnehmende Beobachtung) zum Einsatz. Die Ergebnisse der Evaluation bilden die Grundlage für gezielte Optimierungen der Anwendung und fließen in konkrete Empfehlungen zur Weiterentwicklung virtueller Schulungsinstrumente für den Katastrophenschutz und das Rettungswesen ein.
  L. Kopahs	Frei	Evaluation didaktischer Lernvideos zur Vorsichtung bei MANV: Erstellung, Optimierung und Vergleich mit einer VR-basierten Trainingssimulation	Diese Arbeit widmet sich der Erstellung und Evaluation didaktisch aufbereiteter Lernvideos zur Schulung von Einsatzkräften im Rahmen eines Massenanfalls von Verletzten (MANV). Ziel ist es, auf Basis eines bestehenden Prototyps optimierte Lernvideos zu entwickeln, die komplexe Inhalte zur Vorsichtung strukturiert und verständlich vermitteln. Nach einer Analyse des bestehenden Prototyps erfolgt die didaktische und visuelle Überarbeitung sowie die Produktion der Lernvideos. Im Anschluss werden diese im kommenden Semester in einer strukturierten Evaluation mit definierten Zielgruppen hinsichtlich Verständlichkeit, Nutzerakzeptanz und Lerneffektivität überprüft. Die Ergebnisse werden im Rahmen eines Vergleichs mit einer parallel entwickelten VR-gestützten Simulation analysiert, um die jeweiligen Stärken und Schwächen beider Trainingsmethoden zu identifizieren. Abschließend werden Handlungsempfehlungen für den gezielten Einsatz von Lernvideos und VR-Simulationen in der Aus- und Weiterbildung von Einsatzkräften im Katastrophen- und Rettungswesen formuliert.
  L. Kopahs	Vergeben	Motion Sickness in Virtual-Reality-Anwendungen: Eine systematische Literaturübersicht zu Ursachen, Gegenmaßnahmen und Designimplikationen	Diese Arbeit beschäftigt sich mit der systematischen Analyse von Ursachen, Einflussfaktoren und Lösungsansätzen im Zusammenhang mit Motion Sickness (auch: Cybersickness) in Virtual-Reality-Anwendungen. Ziel ist es, den aktuellen Forschungsstand strukturiert aufzubereiten und zentrale Faktoren zu identifizieren, die bei der Entwicklung und Gestaltung von VR-Systemen zur Minimierung von Unwohlsein berücksichtigt werden sollten. Das Vorgehen umfasst zunächst eine umfassende Literaturrecherche in einschlägigen Datenbanken, wobei sowohl empirische Studien als auch systematische Reviews analysiert werden. Der Fokus liegt auf der Auswertung physiologischer und technischer Ursachen (z. B. sensorische Konflikte, Framerate, Latenz), benutzerbezogener Faktoren (z. B. VR-Erfahrung, Alter, Geschlecht) sowie bewährter Gegenmaßnahmen im Bereich Softwaredesign (z. B. "tunneling", Field-of-View-Reduktion, Bewegungseinschränkungen). Anhand der gewonnenen Erkenntnisse werden Empfehlungen für die Gestaltung zukünftiger VR-Anwendungen abgeleitet – insbesondere für Trainings- und Schulungsszenarien, in denen eine möglichst geringe kognitive und physische Belastung erforderlich ist. Abschließend werden Forschungsdesiderate identifiziert, die für die Weiterentwicklung benutzerfreundlicher und zugänglicher VR-Erlebnisse von Relevanz sind.

  
  

  
  
  
  

  
  
  
  



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  Tamino Marahrens - Themenschwerpunkte: Digitalisierung und Automatisierung in der Intralogistik (1/3 vergeben)
  
  
  
  

  
  

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  Betreuer	Status	Thema	Kurzbeschreibung
  T. Marahrens	Vergeben	Bewertung und Vergleich von Softwarelösungen zur Simulation von Lagerprozessen (nur Bachelor)	Die Simulation von Lagerprozessen ist ein wichtiges Instrument zur Analyse, Planung und Optimierung innerbetrieblicher Materialflüsse. Am Markt existieren verschiedene Softwarelösungen, die Unternehmen bei der Modellierung und Bewertung von Lagerlayouts, Durchlaufzeiten und Ressourceneinsatz unterstützen. Diese Tools unterscheiden sich jedoch deutlich hinsichtlich ihrer Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit, Modellierungstiefe und Systemanforderungen. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, ausgewählte Softwarelösungen zur Simulation von Lagerprozessen systematisch zu bewerten und miteinander zu vergleichen. Als theoretischer Rahmen dient ein kriteriengeleitetes Bewertungsmodell, das auf Basis bestehender Literatur zu Entscheidungs- und Simulationssystemen entwickelt oder angepasst wird. Ergänzend kann ein einfaches Anwendungsszenario zur Demonstration der Funktionalität genutzt werden.
  T. Marahrens	Frei	Erfolgsfaktoren und Herausforderungen der digitalen Transformation in der Intralogistik – eine empirische Untersuchung (nur Master)	Die digitale Transformation wirkt sich zunehmend auf intralogistische Prozesse aus: Unternehmen setzen verstärkt auf automatisierte Abläufe, vernetzte IT-Systeme sowie digitale Technologien wie mobile Datenerfassung, cloudbasierte Lagerverwaltungssysteme oder autonome Fördermittel. Gleichzeitig stehen viele Betriebe vor praktischen Herausforderungen – etwa bei der Systemintegration, der Anpassung bestehender Prozesse oder der Akzeptanz neuer Technologien im Unternehmen. Ziel dieser Masterarbeit ist es, zentrale Erfolgsfaktoren und Herausforderungen bei der digitalen Transformation in der Intralogistik zu identifizieren und zu analysieren. Im Rahmen einer empirischen Untersuchung sollen Erfahrungen, Strategien und Hemmnisse aus der Praxis systematisch erfasst und ausgewertet werden. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, konkrete Gestaltungsansätze für die erfolgreiche Umsetzung digitaler Initiativen in der Intralogistik abzuleiten.
  T. Marahrens	Frei	Konzeption eines digitalen Zwillings für den Kommissionierungsprozess in der Intralogistik	Digitale Zwillinge ermöglichen in der Intralogistik eine virtuelle, datengestützte Abbildung physischer Systeme und Abläufe – mit dem Ziel, Transparenz zu schaffen, Prozesse zu analysieren, Störungen frühzeitig zu erkennen und Verbesserungspotenziale aufzuzeigen. In operativen Lagerprozessen bietet insbesondere die Kommissionierung als ressourcenintensiver, informationskritischer Prozess eine geeignete Grundlage für die Anwendung digitaler Zwillinge. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll ein digitales Zwillingskonzept für einen typischen Kommissionierungsprozess konzipiert werden. Zunächst werden die relevanten Abläufe, Rollen, Systemkomponenten und Datenflüsse auf Grundlage logistischer Fachliteratur strukturiert erfasst und modelliert. Anschließend wird darauf aufbauend ein Entwurf für einen digitalen Zwilling erarbeitet, der beschreibt, welche Informationen erfasst, verarbeitet und zurückgegeben werden müssen, um den Prozess digital abbilden zu können. Ziel ist es, ein funktionsfähiges Struktur- und Informationsmodell zu entwickeln, das als Ausgangspunkt für eine spätere Umsetzung dienen könnte. Als Masterarbeit ist zusätzlich eine erste Umsetzung z. B. als Prototyp vorgesehen.

  
  

  
  
  
  

  
  
  
  



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  Lars Wilhelmi - Themenschwerpunkte: Automatisierte Auswertung von ESG-Daten (3/3 vergeben)
  
  
  
  

  
  

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  Betreuer	Status	Thema	Kurzbeschreibung
  L. Wilhelmi	Vergeben	Quantitative Analyse von Emissionsreduktionsziel- und Programmmerkmalen von Unternehmen (nur Bachelor)	Die zunehmende Bedeutung der Emissionsreduktionsziele von Unternehmen erfordert ein datenbasiertes Verständnis, um Zukunftsprognosen zu ermöglichen. Um die heterogene Unternehmenslandschaft mit unterschiedlichen Branchen, Größen etc. analysieren zu können, muss untersucht werden, welche Ziele und Programme tatsächlich zu messbaren Reduktionen führen. Ziel dieser Arbeit ist es daher, mithilfe von strukturierten Sekundärdaten von ESG-Datenanbietern maschinelle Lernverfahren und NLP-Modelle zu kombinieren, um Qualitätsindikatoren der Emissionszielsetzung (Ambitionsniveau, Zieltyp, Fortschrittsberichterstattung) sowie Merkmale der Programmimplementierung (Governance-Strukturen, Audit-Mechanismen, Scope-Abdeckung) hinsichtlich ihres Einflusses auf die Emissionsintensität zu untersuchen; zusätzlich sollen moderierende Effekte struktureller Kontextfaktoren (Industriekontext, Regulierungsumfeld, Unternehmensgröße) analysiert werden.
  L. Wilhelmi	Vergeben	Untersuchung der Vorhersage und Erklärbarkeit von ESG-Ratings mittels Machine Learning Modellen	ESG-Ratings werden vermehrt für Lieferantenbewertungen, Kredit- und Investitionsentscheidungen verwendet, um Nachhaltigkeitsaspekte von Unternehmen zu berücksichtigen. Die von ESG-Datenanbietern erstellen ESG-Ratings sind dabei häufig intransparent und variieren zudem stark von Anbieter zu Anbieter. Ziel dieser Arbeit ist es daher die Bewertungsmethodiken von ESG-Datenanbietern zu analysieren. Darauf aufbauend sollen mit Hilfe von Machine Learning Modellen die Bewertung von Unternehmen modellieren werden. Mittels Explainable-AI-Techniken können anschließend die wichtigsten Einflussfaktoren identifiziert und quantifiziert werden um herauszufinden, welche Unternehmenskennzahlen (z. B. Größe, Verschuldung, Profitabilität, Branche, Land) die ESG-Ratings von Anbietern wie MSCI oder Refinitiv am stärksten beeinflussen.
  L. Wilhelmi	Vergeben	Konzeption und prototypische Entwicklung einer Anwendung zur individuellen Erstellung von Greenwashing-Bewertungen basierend auf Nachhaltigkeitsberichten	Angesichts der zunehmenden Bedeutung nachhaltiger Unternehmenskommunikation wächst die Gefahr des Greenwashings, dessen Aufdeckung für Stakeholder oft komplex und aufwendig ist. Aus öffentlich verfügbaren Unternehmenspublikationen, wie Nachhaltigkeitsberichte oder Social-Media Beiträge können komplexe sprachliche Muster, vage Behauptungen und fehlende Belege zu extrahiert werden, die auf Greenwashing hindeuten. In der Literatur existierten allerdings keine einheitlichen Definitionen und Vorgehen dessen Bewertung. Ziel dieser Abschlussarbeit ist daher die Konzeption und prototypische Entwicklung eines interaktiven Werkzeugs, das Nutzern eine datengestützte und vereinfachte Einschätzung der Glaubwürdigkeit von Nachhaltigkeitsaussagen ermöglicht und den Vergleich verschiedener Akteure erleichtert.