Offene Themen für Abschlussarbeiten
Aktuell stehen die nachfolgenden Themen für Abschlussarbeiten zur Verfügung. Weitere neue Themen von den Professuren Wirtschaftsinformatik 1 & 2 werden bis 16.09.2025 hier bekanntgegeben. Gerne können Sie eigene Vorschläge einbringen.
Beachten Sie bitte die Informationen unter "Hinweise für Abschlussarbeiten".
bis 01.10.2025, 24:00 Uhr
Die nachfolgenden Themen werden für die Bewerbungsrunde Oktober 2025 vergeben.
Typ | Betreuung | Thema |
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Bachelor | Eger (WI1) |
KI-gestützte Vibe-Coding-Plattformen für die schnelle PrototypenentwicklungDiese Bachelorarbeit untersucht das Potenzial KI-gestützter Vibe-Coding-Plattformen (z. B. V0.dev, Bolt.new) für die schnelle Prototypenentwicklung von Medizinprodukt-Interfaces. Der Fokus liegt auf der dualen Betrachtung der Tool-Nutzung und der systematischen Usability-Evaluation der erstellten Prototypen. Es werden sowohl ein Nutzungsleitfaden für die Plattformen als auch ein Usability-Evaluationsframework für Medizinprodukt-Prototypen entwickelt. Bearbeitungsschwerpunkte: Teil A: Tool-Analyse und -Nutzung
Teil B: Usability-Evaluation der Prototypen
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Bachelor | Rose (WI1) |
Der digitale Patient als kognitives ArtefaktDiese Abschlussarbeit widmet sich dem digitalen Patienten als kognitivem Artefakt zur Unterstützung medizinischer Entscheidungsfindung und Versorgung. Ziel ist es, eine gezielte Analyse der Funktionen und Datenstrukturen vorzunehmen, die den digitalen Patienten als Werkzeug in der Interaktion mit medizinischen Fachkräften und Patienten definieren. Der Schwerpunkt liegt auf der Modellierung von Anwendungsfällen sowie der Darstellung der Interaktion mit anderen Systemen, wie elektronischen Gesundheitsakten oder Wearables. |
Bachelor/ |
Eger (WI1) |
Agentic AI im Onboarding – Potenziale und Herausforderungen der ProzessautomatisierungDiese Arbeit untersucht, wie agentische KI-Systeme – bestehend aus orchestrierten Language Models, Retrieval-Komponenten und Regelmechanismen – das Onboarding im bspw. Gesundheitswesen effizienter und nutzerfreundlicher gestalten können. Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse bestehender Prozessstrukturen und technischer Rahmenbedingungen, der Identifikation von Risiken und Gestaltungsoptionen sowie der prototypischen Umsetzung eines Agentic-AI-Assistenzsystems in einem ausgewählten Teilprozess. Ziel ist ein bewertbares Konzept mit realem Umsetzungspotenzial. Hinweis: Im Abstract darf ein Use-Case (wie bspw. eHealth) vorgeschlagen werden, sofern Datenzugang (synthetisch oder öffentlich) und Prozessklarheit gewährleistet sind. Bearbeitungsschwerpunkte:
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Master | Eger (WI1) |
Agentic-RAG-Systeme für das Unternehmenswissensmanagement – Potenziale und HerausforderungenDiese Arbeit untersucht den Einsatz agentenbasierter Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG) zur automatisierten Wissenserschließung in Unternehmen. Im Mittelpunkt steht die Verbindung strukturierter Retrieval-Komponenten mit generativen Sprachmodellen für interne Support-, Policy- und Onboarding-Prozesse. Ziel ist es, technische wie organisatorische Herausforderungen (u. a. Halluzinationen, Datenschutz, Zugriffskontrolle) zu identifizieren, geeignete Architekturen zu entwerfen und ein prototypisches RAG-System für einen konkreten Use-Case (z. B. FAQ-Agent, Troubleshooting-Assistent) umzusetzen und zu evaluieren. Hinweis: Ein alternativer Wissensmanagement-Use-Case kann eingereicht werden, sofern geeignete (synthetische oder öffentliche) Daten verfügbar sind. Bearbeitungsschwerpunkte:
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Bachelor/ Master |
Petrus (WI2) |
Einsatz von Web Scraping für Social Media Analytics zur Markt- und Wettbewerbsanalyse in der AutomobilindustrieSocial Media stellt in der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt eine wichtige Datenquelle zur Analyse von Kundenverhalten und Wettbewerbsaktivitäten dar. Web Scraping ermöglicht die automatisierte Extraktion großer, unstrukturierter Datenmengen aus sozialen Netzwerken als Grundlage für Business-Intelligence-Anwendungen. Diese Arbeit untersucht technische und rechtliche Herausforderungen des Web Scrapings sowie die Integration der gewonnenen Daten in analytische Prozesse. Ziel ist es, Potenziale und Limitationen des Einsatzes von Web Scraping in einer marktbezogenen Analyse für die Automobilbranche systematisch darzustellen. |
Bachelor/ Master |
Petrus (WI2) |
LLM-basierte Szenario-Analyse in der treiberbasierten UnternehmensplanungKlassische Planungsansätze sind oft statisch und zeitaufwendig, wodurch eine schnelle Reaktion auf volatile Märkte erschwert wird. Um flexibler auf Veränderungen reagieren zu können, werden in der treiberbasierten Planung Einflussfaktoren, sogenannte Wert- und Kostentreiber, identifiziert, die als wesentliche Hebel für die zukünftige Entwicklung des Unternehmens dienen und es ermöglichen, Szenarien präzise zu modellieren und anzupassen. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Konzepts, dass die Unternehmensplanung durch die Integration verschiedener Datenquellen, wie interne Unternehmenskennzahlen (z. B. Kosten, Umsatz) mit externen Einflussfaktoren (z. B. Markttrends, Rohstoffpreise), optimiert. Die Interaktion mit Chatbot kann dabei Planern ermöglichen, Szenarien in natürlicher Sprache zu erstellen, wichtige Treiber zu erkennen und damit Geschäftsanalysen und Entscheidungen sowie Maßnahmen präzise und flexibel zu treffen. |
Bachelor/ Master |
Rose/Eger (WI1) |
Der digitale Patient als digitaler Zwilling – Systematische Analyse von Datenströmen, Schnittstellen und regulatorischen AnforderungenDiese Arbeit zielt darauf ab, ein systematisches Verständnis des digitalen Patientenmodells (Digital Patient Twin) zu erarbeiten. Im Fokus stehen die relevanten Datenquellen (u. a. Wearables, ePA), die Klassifikation und Analyse der eingesetzten Schnittstellenstandards (u. a. HL7 V2/V3, FHIR, IHE-Profile) sowie die Betrachtung zentraler regulatorischer Rahmenbedingungen (DSGVO, MDR, Digitale-Versorgung-Gesetz). Das Ergebnis soll eine strukturierte Übersicht der Datenströme und Interoperabilitätsstandards liefern, ergänzt durch ein konsistentes Datenfluss- bzw. Schnittstellenmodell. Bearbeitungsschwerpunkte:
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Master | Petrus (WI2) |
Automatisierte Interpretation und Kommentierung von Dashboard-Daten durch agentenbasierte Sprachmodelle – Entwicklung und Evaluation eines prototypischen Reporting-AgentenBusiness-Intelligence-Dashboards liefern eine Vielzahl an Metriken, Visualisierungen und Zeitreihen, die häufig von Entscheidungsträgern manuell interpretiert werden müssen. In zeitkritischen oder informationsüberlasteten Kontexten besteht jedoch Bedarf an automatisierten Textzusammenfassungen, die relevante Erkenntnisse, Trends und Anomalien extrahieren und in verständlicher natürlicher Sprache kommunizieren. Mit dem Aufkommen leistungsfähiger Large Language Models (LLMs) und agentenbasierter Architekturen (z. B. LangChain, AutoGPT) eröffnet sich die Möglichkeit, ein sogenannte Reporting Agents zu entwickeln, die Dashboard-Daten analysieren, interpretieren und kommunizieren. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung, prototypische Implementierung und Evaluation eines agentischen KI-Systems, das Daten aus einem bestehenden Business-Intelligence-Dashboard automatisiert interpretiert und in verständliche Management-Zusammenfassungen als Kommentierung im Dashboard überführt. |
Master | Rose (WI1) |
Entwicklung eines Frameworks für die Interoperabilität digitaler Gesundheitstechnologien: Der digitale Patient als SchnittstelleDie fortschreitende Digitalisierung im Gesundheitswesen erfordert eine nahtlose Integration und Interoperabilität zwischen unterschiedlichen digitalen Technologien wie dem digitalen Patienten, elektronischen Patientenakten (EPA), E-Rezepten, medizinischen Wearables und Conversational Agents. Diese Arbeit hat das Ziel, ein Framework zu entwickeln, das als Schnittstelle für die Interoperabilität dieser Technologien dient. Inspiriert von Industriestandards wie "OPC UA" im Maschinenbau soll das Framework den Datenaustausch standardisieren und die Effizienz in Versorgungsprozessen steigern. Die Arbeit wird sich mit den technologischen Herausforderungen der Interoperabilität, Best-Practice-Modellen sowie der Analyse bestehender Kommunikationsstandards in verwandten Branchen befassen. Ziel ist es, ein interoperables Modell zu entwickeln, das eine sichere und effiziente Kommunikation im Gesundheitssektor ermöglicht. |
Master | Rose (WI1) |
Interaktionsmechanismen zwischen Patienten - AI-Agent - digitaler PatientenDiese Arbeit untersucht die Interaktionsmechanismen zwischen Patienten, AI-gestützten Assistenzsystemen und digitalen Patientenmodellen. Ziel ist es, bestehende und potenzielle Kommunikationsformen zu analysieren, Herausforderungen zu identifizieren und ein Konzept für effektive, nutzerfreundliche Interaktionsprozesse zu entwickeln. Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration von multimodalen Kommunikationskanälen (z. B. Sprache, Text, Gesten) sowie der Nutzung von Personalisierungsmechanismen zur Optimierung der Patientenerfahrung. Ziel der Arbeit ist eine Konzeptentwicklung für ein Interaktionsmodell für den geschilderten Anwendungsbereich unter Berücksichtigung relevanter Schnittstellen. Bearbeitungsschwerpunkte:
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Bachelor/Master | Schmelzer (WI1) |
Erfolgsfaktoren digitaler Geschäftsmodelle in der Kreislaufwirtschaft – Eine Analyse am Beispiel von "Product-as-a-Service"-AnwendungenDiese Arbeit untersucht die Wertschöpfung (Value Proposition, Configuration, Co-Creation) im Rahmen der Kreislaufwirtschaft, wobei der Fokus "Product-as-a-Service" (PaaS) und „Equipment-as-a-Service“ (EaaS) liegt. Ziel ist es, herauszufinden, wie digitale Technologien zu nachhaltigen Implementierung beitragen können. |