Artificial intelligence and machine learning for maturity evaluation and model validation

In this paper, we discuss the possibility of using machine learning (ML) to specify and validate maturity models, in particular maturity models related to the assessment of digital capabilities of an organization. Over the last decade, a rather large number of maturity models have been suggested for different aspects (such as type of technology or considered processes) and in relation to different industries. Usually, these models are based on a number of assumptions such as the data used for the assessment, the mathematical formulation of the model and various parameters such as weights or importance indicators. Empirical evidence for such assumptions is usually lacking. We investigate the potential of using data from assessments over time and for similar institutions for the ML of respective models. Related concepts are worked out in some details and for some types of maturity assessment models, a possible application of the concept is discussed

Transformation von Java-Objektbäumen in Office-Dokumente

Unternehmensspezifische Dokumente wie zum Beispiel Offerten, Produktpräsentationen oder Kundenübersichten beinhalten zahlreiche Daten aus Geschäftsapplikationen. Als integraler Bestandteil von Geschäftsprozessen sind derartige Applikationen oft in Java programmiert; unternehmensspezifische Dokumente werden in der Regel mithilfe von Office-Produkten (z.B. Microsoft PowerPoint) erstellt. Es ist daher wünschenswert, den Datenaustausch zwischen den Geschäftsapplikationen und den Office-Dokumenten zu automatisieren. Für diesen Arbeitsablauf soll ein Konzept und Prototyp für eine konfigurierbare Teilautomatisierung des Datenaustauschs erstellt werden. Die durch die Konfiguration gewünschten Daten werden durch Objects2Office aus der Geschäftsapplikation extrahiert und während der Weiterverarbeitung in ein Dokument integriert. Die Integration der Daten erfolgt gemäss den Instruktionen eines Templates. Bei diesen Templates handelt es sich um vom Benutzer erstellte Dokumentvorlagen. Die entwickelte Lösung extrahiert Daten über einen Objektbaum. Der Extraktionsschritt wurde in Java realisiert. Einzelne Extraktionen können durch individuelle XML-Konfigurationen definiert werden; eine Extraktion wird zur Weiterverarbeitung an einen Web Service gesendet. Dieser Web-Service wurde in .NET C# realisiert. Er integriert die extrahierten Daten laut den Instruktionen des benutzerdefinierter Templates in das fertige Office-Dokument. Eine domänenspezifische Konfigurationssprache erlaubt es dem Benutzer, die Templates direkt in Office-Produkten zu erstellen

Quantum Computing in Supply Chain Management State of the Art and Research Directions

Quantum computing is the most promising computational advance of the coming decade for solving the most challenging problems in supply chain management and logistics. This paper reviews the state-of-the-art of quantum computing and provides directions for future research. First, general concepts relevant to quantum computers and quantum computing are introduced. Second, the dominating quantum technologies are presented. Third, the quantum industry is analyzed, and recent applications in different fields of supply chain management and logistics are illustrated. Fourth, directions for future research are given. We hope this review to educate and inspire the use of quantum computing in the fields of optimization, artificial intelligence, and machine learning for supply chain and logistics

Challenges, Opportunities and Application Fields of Quantum Computing - An Introductory Overview,

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