• Name: Philipp Seitz
• Betreuung: Prof. Dr. Jan Schmitt, Prof. Dr. Fabian Scheller (Promotionszentrum NISys)
• Laufzeit: seit 2024
• Fach: Ingenieurwesen

Kurzinhalt:

Das Promotionsvorhaben entwickelt eine Methode, die neuronale Netze und statistische Verfahren für die surrogat-basierte (vom lateinischen „surrogatum“ – „das an die Stelle von etwas Gesetztem“) Optimierung kombiniert. Damit sollen nichtlineare Regressionsprobleme in unbekannten Parameterräumen auch bei kleinen Datenmengen zuverlässig gelöst werden. Mit diesen Daten werden neuronale Netze, als Surrogatmodell des realen physikalischen Modells, trainiert und mit numerischen Optimierungsverfahren gekoppelt. Im Vorgehen schlägt das Verfahren schrittweise neue Versuchspunkte vor, deren Ergebnisse aus einem realen Experiment in das Training zurückfließen. So wird der bekannte Lösungsraum gezielt erweitert und ein Optimum mit möglichst wenigen Experimenten angenähert.
Die kumulative Dissertation basiert auf drei wissenschaftlichen Veröffentlichungen zur Vorstellung der entwickelten Teilmethoden und schließt mit einem Proof of Concept in einer realen Anwendung des daraus entworfenen Algorithmus zur surrogatbasierten Optimierung mit neuronalen Netzen ab.

 

• Name: Lisa Lehmann
• Betreuung: Prof. Dr. Markus Hertwig und Prof.‘in Dr. Birgit Apitzsch (Individualpromotion an der Ruhr-Universität Bochum)
• Laufzeit: seit 2020
• Fach: Sozialwissenschaft

Kurzinhalt:

Die Digitalisierung steht exemplarisch für einen tiefgreifenden Wandel, der die Lebens- und Arbeitswelt nachhaltig verändert. Insbesondere in der Produktionsindustrie befassen sich zahlreiche Studien mit der Substituierbarkeit von Berufen und dem Wandel industrieller Arbeit im Zuge von Digitalisierung, Automatisierung und Industrie 4.0. Die vorliegende Dissertation richtet den Blick hingegen auf die soziale Konstruktion von Digitalisierung und untersucht, wie deren Bedeutung von den Mitarbeitenden eines Automobilzulieferers ausgehandelt wird.
Theoretisch stützt sich die Arbeit auf den Symbolischen Interaktionismus nach Mead und Blumer sowie auf die Habitus-Theorie nach Bourdieu. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Handlungs- und Deutungsmuster sich dabei zeigen, welche Einflussfaktoren die unterschiedlichen Deutungen von Digitalisierung prägen und welche Typen sich daraus rekonstruieren las-sen. Einbezogen werden Führungskräfte und Beschäftigte aus höheren, mittleren und operativen Hierarchieebenen der Produktionsarbeit.
Methodisch basiert die Untersuchung auf qualitativen, leitfadengestützten Interviews, die mithilfe der Dokumentarischen Methode ausgewertet werden. Im Rahmen einer komparativen Analyse werden das konjunktive Wissen der Befragten rekonstruiert und sinngenetische sowie soziogenetische Typenbildungen vorgenommen.
Ziel der Arbeit ist es, die unterschiedlichen sozialen Konstruktionen von Digitalisierung sowie die sie prägenden Einflussfaktoren systematisch zu analysieren. Die Ergebnisse sollen aufzeigen, wie die Deutungsmuster der Beschäftigten den Umgang mit digitalen Technologien und deren betriebliche Implementierung beeinflussen, und Unternehmen für die Bedeutung dieser subjektiven Perspektiven sensibilisieren. Auf dieser Grundlage sollen empirisch fundierte Ansatzpunkte für eine Gestaltung betrieblicher Prozesse entwickelt werden, die Digitalisierung als soziotechnischen Wandel begreift und dessen soziale Dimensionen systematisch berücksichtigt.

 

• Name: Sophie Fischer
• Betreuung: Prof. Dr. Michael Göhlich, Prof. Dr. Nicolas Engel, Prof. Dr. Andreas Schröer (Individualpromotion an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg)
• Laufzeit: 2021-2026
• Fach: Pädagogik

Kurzinhalt:

Die kumulative Dissertation basiert auf fünf wissenschaftlichen Veröffentlichungen und untersucht aus organisationspädagogischer Perspektive, wie Unternehmen einer bayerischen Industrieregion durch organisationales Lernen auf den Klimawandel reagieren und sich anpassen. Ausgehend von den theoretischen Bezugspunkten organisationales Lernen, Game-based Learning und Bildung für nachhaltige Entwicklung werden anhand von drei qualitativen und einer quantitativen Studie lernförderliche und lernhemmende Faktoren analysiert sowie ein Planspiel zur Klimaanpassung entwickelt und formativ evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere lernförderliche Strukturen, kollektiver Wissens- und Erfahrungsaustausch, Reflexion, eine offene Fehlerkultur und engagierte Führungskräfte nachhaltigkeitsbezogene Lern- und Veränderungsprozesse unterstützen. Zugleich wird deutlich, dass deren Verstetigung eine aktive organisationale Verankerung und die Berücksichtigung individueller sowie organisationaler Bedürfnisse erfordert.