From Complexity To Clarity In Sustainable Factory Planning: A Conceptual Approach For Data-driven Integration Of Green Factory KPIs In Manufacturing Site Selection

The selection of manufacturing facility locations entails high costs and long-term consequences. This necessitates an objective approach to mitigate uncertainties associated with subjective decision-making. Our paper builds upon previous research on data-driven location selection and conceptually extends it to integrate sustainability potential evaluation. By combining Green Factory Key Performance Indicators (KPIs), the authors aim to facilitate and standardize long-term decision-making in sustainable factory planning. After outlining the requirements, current state of the art, and limitations of location selection, we emphasize the need for integrating region-specific Green Factory KPIs with new data sources for site selection. Therefore, we propose a methodology involving a review of scientific literature and other sources to identify data sources for site selection, establishing research criteria for determining data suitability. The results include suitable subsets for location selection and future steps such as criteria application and target data determination. This paper contributes to paving the way for implementing sustainability-driven location selection strategies in factory planning. In conclusion, we outline a roadmap for further development and suggest two areas for future research: data collection and integration, as well as developing and validating a location selection app

DASC-PM v1.0 : ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte

Das Thema Data Science hat in den letzten Jahren in vielen Organisationen stark an Aufmerksamkeit gewonnen. Häufig herrscht jedoch weiterhin große Unklarheit darüber, wie diese Disziplin von anderen abzugrenzen ist, welche Besonderheiten der Ablauf eines Data-Science-Projekts besitzt und welche Kompetenzen vorhanden sein müssen, um ein solches Projekt durchzuführen. In der Hoffnung, einen kleinen Beitrag zur Beseitigung dieser Unklarheiten leisten zu können, haben wir von April 2019 bis Februar 2020 in einer offenen und virtuellen Arbeitsgruppe mit Vertretern aus Theorie und Praxis das vorliegende Dokument erarbeitet, in dem ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte beschrieben wird – das Data Science Process Model (DASC-PM). Ziel war es dabei nicht, neue Herangehensweisen zu entwickeln, sondern viel-mehr, vorhandenes Wissen zusammenzutragen und in geeigneter Form zu strukturieren. Die Ausarbeitung ist als Zusammenführung der Erfahrung sämtlicher Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieser Arbeitsgruppe zu verstehen

Cycling‐induced recurrent spontaneous pneumomediastinum and pneumopericardium in a young female patient

We present an exceptional case of recurrent cycling‐induced spontaneous pneumomediastinum and pneumopericardium in a female patient without any trauma. Radiological and endoscopic examinations were carried out to exclude other differential diagnoses. Decision for in‐hospital observation and conservative treatment was made. No symptoms were reported 12 months after return to sports activity