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In elektrischen Maschinen werden zur Führung des magnetischen Flusses Eisenkerne aus voneinander isolierten, dünnen Elektroblechlamellen verwendet. Die weichmagnetischen Eigenschaften und der im Vergleich zu reinem Eisen erhöhte elektrische Widerstand dieses Werkstoffs sind essentiell für die Leistung und den Wirkungsgrad der Maschine. Bis zum fertigen Eisenkern beziehungsweise bis zum fertigen Antrieb durchläuft das Elektroband mehrere Fertigungsschritte. Durch das formgebende Schneiden werden die magnetischen Eigenschaften im Schnittkantenbereich beeinflusst, wodurch die Eisenverluste erhöht werden und die Polarisierbarkeit gesenkt wird. Darüber hinaus werden bei der Montage der Eisenkerne zusätzlich mechanische Spannungen in das Material eingebracht, was sich ebenfalls negativ auf die Performance der elektrischen Maschine auswirkt. Gegenstand dieser Arbeit ist die experimentelle Untersuchung der genannten Bearbeitungsverfahren auf die magnetischen Eigenschaften und Eisenverluste unter Berücksichtigung der Materialparameter wie Korngröße und Legierungsgehalt. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der quantitativen vergleichenden Bewertung der unterschiedlichen Schneidverfahren. Der zweite Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit den Auswirkungen von makroskopischen mechanischen Spannungen, wie sie bei der Montage entstehen, und der Korrelation mit den Auswirkungen des Schneidprozesses. Bei den untersuchten Materialien handelt es sich um großtechnisch hergestellte Seriengüten, welche in elektrischen Antrieben von Hybrid- und E-Fahrzeugen eingesetzt werden. Um den Einfluss des Schneidens zu untersuchen wurde ein experimentelles Verfahren entwickelt, welches sowohl makro- als auch mikromagnetische Untersuchungen kombiniert. Zusätzlich wurden lichtmikroskopische Aufnahmen und Mikrohärtemessungen durchgeführt. Damit die Ergebnisse vergleichbar sind wurde für beide Untersuchungsarten dieselbe Probengeometrie in Form vom Ringkernen gewählt. Für die Untersuchung von makroskopischen Spannungen wurde die feldmetrische Methode mit Streifenproben verwendet, sodass die mechanische Spannung homogen über den Probenquerschnitt anliegt.
Red Teaming
(2019)
Zu Beginn der Arbeit wurden die theoretischen Grundlagen zu Penetrationstest, Audit und Red Teaming beschrieben. In den rechtlichen Rahmenbedingungen wurden betroffene Gesetze unter die Lupe genommen.
Anschließend wurde eine Marktforschung bestehend aus einer Primär- und einer Sekundärmarkforschung durchgeführt. Die Sekundärforschung beschreibt die Angebote und Dienstleister, die auf dem Markt Red Teaming anbieten. Daraus wurden Unternehmen aus dem DACH-Raum für die Interviews der Primärforschung ausgewählt.
Das Red Team muss ein vorher definiertes Ziel erreichen. Das Red Team führt in Abstimmung mit dem White Team Angriffe durch, die technische, physische und menschliche Komponenten betreffen können. Welche Komponenten verwendet werden, unterscheidet sich nach Projekt und Dienstleister. Das Blue Team hat die Aufgabe, die Angriffe zu erkennen und darauf zu reagieren.
Mit dem gesammelten theoretischen Wissen und den Interviews wurden die Methoden verglichen und eine Methodik zur Einordnung erstellt. Das Red Teaming, Penetrationstests und Audits sind für unterschiedliche Situationen nützlich. Um die Auswahl zu erleichtern, ist es sinnvoll, die Ziele zu definieren, die mit dem Test erreicht werden sollen.
Als dritter Indikator ist der Scope hilfreich, da ein Penetrationstest eine technische Prüfung darstellt und beim Audit oder Red Teaming oftmals eine ganzheitliche Betrachtung der Organisation erfolgt.
Im letzten Abschnitt wird eine praktikable Methode zur Durchführung von Red Teaming beschrieben. Hierzu wurden Thesen auf Grundlage des gesammelten Wissens aufgestellt.
Die Arbeit endet mit einem Fazit und den Zukunftsaussichten von Red Teaming.
Die Zielsetzung dieser Arbeit ist die Erforschung des Einflusses von Künstlicher Intelligenz und Big Data auf die „Customer Journey“ und „Customer Experience“ von Video-on-Demand Anbietern.
Es werden bereits bestehende Anwendungsbeispiele und zukünftige Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz bei Video-on-Demand Anbietern betrachtet. Durch die Auswertung unterschiedlicher Fachzeitschriften, technischen Dokumente und wissenschaftlichen Studien konnten verschiedene Aussagen zum Thema getroffen werden.
Im Endergebnis ist zu sagen, dass gerade Künstliche Intelligenz bereits großen Einfluss auf die „Customer Journey“ hat. Sie kann dabei einer der Faktoren sein, die nachhaltigen Einfluss auf die weitere Entwicklung des Video-on-Demand Marktes hat. Für die Zukunft gilt, weiter zu beobachten wie sich die Nutzergewohnheiten ändern. Am Ende entscheidet der Kunde welches Programm er einschalten will.