Utilising spatial technologies to support the catchment based approach to landscape management

Much of the UK’s water environment is degraded due to centuries of intensive land management. Driven by the combined pressures of EU targets for water quality, climate change, urbanisation, and population growth the requirement for better management of water resources has led to the adoption of catchment scale management. Despite fewer funding opportunities available to catchment organisations government expectations remain high. Spatial technologies have much to offer to aid collaboration between catchment organisations and stakeholders in their aims to improve the water environment, but research evaluating the application of low cost spatial technologies to support the Catchment Based Approach within the UK has to date been limited. Through three case studies this thesis explored how spatial technologies could support the development of future sustainable and multifunctional river catchment landscapes. The methodology of each case study retained a practitioner focus and evaluated both practitioner interaction with the technologies and the technology development itself. The research examined the strengths and weaknesses of spatial technology in practice and identified barriers to wider adoption by the catchment partnerships and rivers trusts. Results indicate untapped potential for spatial technologies to support the Catchment Based Approach (CaBA) but three barriers to adoption exist. First, there are technological restrictions which need to be overcome with further development. Secondly, significant resources are required, and thirdly, the disruptive influence of technology on institutional structure must be accommodated. Even with the suggested further development the spatial technologies evaluated in this thesis remain outside of the scope of many catchment institutions in terms of skill, understanding of best practice and the resources to support implementation. The future of our water environment and the wider landscape is constrained not by those carrying out the work but the lack of funds and governance frameworks for catchment institutions to work together

Making the Newsvendor Smart – Order Quantity Optimization with ANNs for a Bakery Chain

Accurate demand forecasting is particularly crucial for products with short shelf life like bakery products. Over- and underestimation of customer demand affects not only profit margins of bakeries but is also responsible for 600,000 metric tons of food waste every year in Germany. To solve this problem, we develop an IT artifact based on artificial neural networks, which is automating the manual order process and capable of reducing costs as well as food waste. To test and evaluate our artifact, we cooperated with an SME bakery chain from Germany. The bakery chain runs 40 points of sale (POS) in southern Germany. After algorithm based reconstructing and cleaning of the censored sales data, we compare two different data-driven newsvendor approaches for this inventory problem. We show that both models are able to significantly improve the forecast quality (cost savings up to 30%) compared to human planners

Transformatives Lernen durch Engagement : soziale Innovationen als Impulsgeber für Umweltbildung und Bildung für nachhaltige Entwicklung ; Abschlussbericht

Zentraler Ausgangspunkt des Vorhabens war die Frage nach der Rolle und Bedeutung von transformativem Lernen im Kontext sozial-ökologischer Transformationen und wie dieses im Rahmen schulischer und außerschulischer Umweltbildung und BNE ermöglicht und von der Umweltpolitik gestärkt und adressiert werden kann. Dazu entwickelte das Projekt in Kooperation zwischen Schulen und zivilgesellschaftlichen Nachhaltigkeitsinitiativen Lernwerkstätten im Modus des Service Learning und erprobte mittels Reallaborforschung, wie gesellschaftliches Engagement von Jugendlichen an Orten sozialer Innovationen mit fachlichem Lernen im Unterricht verknüpft werden kann. Der Schlussbericht präsentiert die zentralen theoretischen und empirischen Erkenntnisse des Projekts und liefert zudem eine umfassende Literaturanalyse zu bestehenden konzeptionellen Lerntheorien und Ansätzen um transformatives Lernen, BNE und Service Learning. Die Empfehlungen zur Förderung von Lernen im Kontext sozial-ökologischer Transformationsprozesse richten sich an Entscheidungsträger*innen in Umwelt- und Bildungspolitik und zeigen, dass hierfür das Lernen durch Engagement an Orten sozialer Innovationen als auch das Lernen in Kooperationen besonderes Potential haben

Customising virtual globe tours to enhance community awareness of local landscape benefits

Our wellbeing depends upon the services provided by ecosystems and their components. Despite recent advances in academic understanding of ecosystem services, and consideration in UK national environmental policy, a greater awareness is needed at community and individual levels. Dynamic features of virtual globe applications have considerable potential for helping convey the multi-dimensional context of ecosystem services and promoting general awareness. In a case study targeting residents in a small urban fringe river catchment in Norfolk, UK, representatives from local authorities and responsible agencies collaborated with scientists to produce extensive customisation of virtual globes in this context. By implementing a virtual flight over the catchment, different views and scales are traversed to set the context for landscape features and ecosystem services. Characteristic sites, e.g. supplying cultural services, are displayed and relationships with the natural environment are explained using linked on-screen text. Implementation is cost-effective and described for practitioners in ecosystem and landscape management, who may be inexperienced in landscape visualisation. Supplied as three pre-packaged virtual tours, products are made available for download and are publicised at a variety of engagement events, including teaching events with schoolchildren. The tours have attracted public interest and generated positive feedback about improving knowledge of local natural assets. Schoolchildren show confidence with the interface, but supplementary problem-based activities can improve learning opportunities. The capacity of virtual globes to support more participatory involvement of the public in local ecosystem management may increase in the future, but such visualisations can already help promote community awareness of local landscape benefits

Restaurant Sales Data with Features

Over two years of daily sales data from a restaurant in Stuttgart, Germany. Number of servings sold for 7 products (CALAMARI, FISCH, GARNELEN, HAEHNCHEN, KOEFTE, LAMM, STEAK). Features include calendar informations such as weekday, information derived from historical sales as well as weather from the local weather station

Stereospezifische Fernkopplungen über fünf δ-Bindungen in H3C -C -0 -C -H-Fragmenten

cis-2-Methyl-5-oxy-substituierte Cyclopentane zeigen im Gegensatz zu den trans-Verbindungen 5J-Kopplungen von 0.35–0.40 Hz zwischen den Methylprotonen und dem Proton an C-5. Beispiele sind die Isopropylidenzucker1–18, die 1.3-Dioxolane 20 und 21, das Orthoacetat 22 und die Furanosen 23–25. Die analogen Sechsringverbindungen 26–28 zeigen keine entsprechende 5J-Kopplung. Die Kopplung scheint vor allem vom Abstand der Sauerstoff-Funktion an C-5 zur 2-Methylgruppe abzuhängen. Die 5J-Kopplung ist positiv. Auch die 4J-Kopplung von 0.7 Hz zwischen den geminalen Methylgruppen den Acetonacetale 1–18 und 32 ist positiv. Alle Spektren zeigen bei 80° bessere Auflösung als bei 23°. Anwendungen zur Bestimmung der anomeren Konfiguration von Furanosen und zur Konfigurationsanalyse von Zuckern wie 33 und 34 werden besprochen

Datenbasiertes Operations Management: Von prädiktiven zu präskriptiven Verfahren

Autonomous cars and artificial intelligence that beats humans in Jeopardy or Go are glamorous examples of the so-called Second Machine Age that involves the automation of cognitive tasks [Brynjolfsson and McAfee, 2014]. However, the larger impact in terms of increasing the efficiency of industry and the productivity of society might come from computers that improve or take over business decisions by using large amounts of available data. This impact may even exceed that of the First Machine Age, the industrial revolution that started with James Watt’s invention of an efficient steam engine in the late eighteenth century. Indeed, the prevalent phrase that calls data “the new oil” indicates the growing awareness of data’s importance. However, many companies, especially those in the manufacturing and traditional service industries, still struggle to increase productivity using the vast amounts of data [for Economic Co-operation and Development, 2018]. One reason for this struggle is that companies stick with a traditional way of using data for decision support in operations management that is not well suited to automated decision-making. In traditional inventory and capacity management, some data – typically just historical demand data – is used to estimate a model that makes predictions about uncertain planning parameters, such as customer demand. The planner then has two tasks: to adjust the prediction with respect to additional information that was not part of the data but still might influence demand and to take the remaining uncertainty into account and determine a safety buffer based on the underage and overage costs. In the best case, the planner determines the safety buffer based on an optimization model that takes the costs and the distribution of historical forecast errors into account; however, these decisions are usually based on a planner’s experience and intuition, rather than on solid data analysis. This two-step approach is referred to as separated estimation and optimization (SEO). With SEO, using more data and better models for making the predictions would improve only the first step, which would still improve decisions but would not automize (and, hence, revolutionize) decision-making. Using SEO is like using a stronger horse to pull the plow: one still has to walk behind. The real potential for increasing productivity lies in moving from predictive to prescriptive approaches, that is, from the two-step SEO approach, which uses predictive models in the estimation step, to a prescriptive approach, which integrates the optimization problem with the estimation of a model that then provides a direct functional relationship between the data and the decision. Following Akcay et al. [2011], we refer to this integrated approach as joint estimation-optimization (JEO). JEO approaches prescribe decisions, so they can automate the decision-making process. Just as the steam engine replaced manual work, JEO approaches replace cognitive work. The overarching objective of this dissertation is to analyze, develop, and evaluate new ways for how data can be used in making planning decisions in operations management to unlock the potential for increasing productivity. In doing so, the thesis comprises five self-contained research articles that forge the bridge from predictive to prescriptive approaches. While the first article focuses on how sensitive data like condition data from machinery can be used to make predictions of spare-parts demand, the remaining articles introduce, analyze, and discuss prescriptive approaches to inventory and capacity management. All five articles consider approach that use machine learning and data in innovative ways to improve current approaches to solving inventory or capacity management problems. The articles show that, by moving from predictive to prescriptive approaches, we can improve data-driven operations management in two ways: by making decisions more accurate and by automating decision-making. Thus, this dissertation provides examples of how digitization and the Second Machine Age can change decision-making in companies to increase efficiency and productivity.Diese Dissertation besteht aus fünf inhaltlich abgeschlossenen Teilen, die ein übergeordnetes Thema zur Grundlage haben: Wie können Daten genutzt werden, um bessere Bestands- und Kapazitätsplanung zu ermöglichen? Durch die zunehmende Digitalisierung stehen in verschiedensten Wirtschaftsbereichen mehr und mehr Daten zur Verfügung, die zur besseren Planung der Betriebsabläufe genutzt werden können. Historische Nachfragedaten, Sensordaten, Preisinformationen und Daten zu Werbemaßnahmen, sowie frei verfügbare Daten wie z.B. Wettervorhersagen, Daten zu Schulferien, regionalen Events, Daten aus den Sozialen Medien oder anderen Quellen enthalten potentiell relevante Informationen, werden aber häufig noch nicht zur Entscheidungsunterstützung genutzt. Im ersten Artikel, ”Privacy-preserving condition-based forecasting using machine learning”, wird aufgezeigt, wie sensitive Zustandsdaten zur Nachfragevorhersage von Ersatzteilbedarfen nutzbar gemacht werden können. Es wird ein Modell entwickelt, das es erlaubt, Vorhersagen auf verschlüsselten Zustandsdaten zu erstellen. Dies ist z.B. in der Luftfahrt relevant, wo Dienstleister für die Wartung und Ersatzteilversorgung von Flugzeugen verschiedener Airlines zuständig sind. Da die Airlines befürchten, dass Wettbewerber an sensitive Echtzeitdaten gelangen können, werden diese Daten dem Wartungsdienstleister nicht im Klartext zur Verfügung gestellt. Die Ergebnisse des implementierten Prototyps zeigen, dass eine schnelle Auswertung maschineller Lernverfahren auch auf großen Datenmengen, die verschlüsselt in einer SAP HANA Datenbank gespeichert sind, möglich ist. Die Artikel zwei und drei behandeln innovative, datengetriebene Ansätze zur Bestandsplanung. Der zweite Artikel ”Machine learning for inventory management: “Analyzing two concepts to get from data to decisions” analysiert zwei Ansätze, die Konzepte des maschinellen Lernens nutzen um aus historischen Daten Bestandsentscheidungen zu lernen. Im dritten Artikel, ”Machine learning for inventory management: Analyzing two concepts to get from data to decisions”, wird ein neues Modell zur integrierten Bestandsoptimierung entwickelt und mit einem Referenzmodell verglichen, bei dem die Schätzung eines Vorhersagemodells und die Optimierung der Bestandsentscheidung separiert sind. Der wesentliche Beitrag zur Forschung ist hierbei die Erkenntnis, dass unter bestimmten Bedingungen der integrierte Ansatz klar bessere Ergebnisse liefert und so Kosten durch Unter- bzw. Überbestände deutlich gesenkt werden können. In den Artikeln vier und fünf werden neue datengetriebene Ansätze zur Kapazitätsplanung vorgestellt und umfassend analysiert. Im vierten Artikel ”Datadriven capacity management with machine learning: A new approach and a case-study for a public service office wird ein datengetriebenes Verfahren zur Kapazitätsplanung eingeführt und auf das Planungsproblem in einem Bürgeramt angewandt. Das Besondere hierbei ist, dass die spezifische Zielfunktion (maximal 20% der Kunden sollen länger als 20 Minuten warten müssen) direkt in ein maschinelles Lernverfahren integriert wird, womit dann ein Entscheidungsmodell aus historischen Daten gelernt werden kann. Hierbei wird gezeigt, dass mit dem integrierten Ansatz die Häufigkeit langer Wartezeiten bei gleichem Ressourceneinsatz deutlich reduziert werden kann. Im fünften Artikel, ”Prescriptive call center staffing”, wird ein Modell zur integrierten Kapazitätsoptimierung für ein Call Center entwickelt. Hier besteht die Innovation darin, dass die spezifische Kostenfunktion eines Call Centers in ein maschinelles Lernverfahren integriert wird. Die Ergebnisse für Daten von zwei Call Centern zeigen, dass mit dem neuentwickelten Verfahren, die Kosten im Vergleich zu dem gängigen Referenzmodell aus der Literatur deutlich gesenkt werden können