In diesem Bereich finden sie aktuelle Themen für studentische Arbeiten wie Bachelor- und Masterarbeiten (BA/MA). Dabei handelt es sich im internen Bereich i.d.R. um Arbeiten im Rahmen unserer Forschungsarbeiten und bei den externen Ausschreibungen um Arbeiten, die von Unternehmen bzw. in Kooperation mit diesen ausgeschrieben werden. Die Teilnahme am Oberseminar VLBA ist für alle Kandidaten verpflichtend. Die Daten dazu sind den Terminen zu entnehmen. Die ausgeschriebenen Arbeiten stellen nur einen Teil der möglichen Themen dar. Bitte sprechen Sie bei Interesse immer auch die entsprechenden Mitarbeiter an. Bitte beachten Sie bei der Durchführung von studentischen Arbeiten auch unsere Hinweise und Vorlagen.

Folgende Themenschwerpunkte werden zur Zeit analog zu unseren Forschungsbereichen in der Abteilung Wirtschaftsinformatik I / VLBA betreut:

• Very Large Business Applications (VLBA)
• Betriebliche Informationssysteme (BIS) in der Lehre
• Föderierte ERP-Systeme (FERP)
• Betriebliche Umweltinformationssysteme (BUIS)
• Business Intelligence
• Big Data Analysis
• Nachhaltigkeitsberichterstattung (Sustainability Reporting)
• Nachhaltige Mobilität

Darüber hinaus sind eigene Ideen zu diesen Bereichen immer willkommen!

Übersicht der Abschlussarbeitsthemen in Stud.IP

• Role‑Agent‑based Systems: Arbeitsteilige wissensintensive Prozesse mit LLM‑Agenten und RAG (22.04.2026)
• Vergleich der Performance verschiedener KI Modelle zur Erkennung von Radfahrenden im Straßenverkehr (14.01.2025)
• Entwicklung einer Datenbank-Schnittstelle für ein internationales Digitalisierungs- und Forschungsprojekt zu Proto-Globalisierung / Kolonialismus mit dem Ziel, die Anlage von Prozessen und das Management von Bilddateien zu automatisieren (28.02.2023)

• Vergleichbarkeit synthetischer und realer Daten für NLP‑ und RAG‑Anwendungen in der Internen Revision (22.04.2026)
• Flowcharts aus Prozessstandards für Large Language Models nutzbar machen (22.04.2026)
• Trust Score zur Erkennung von Halluzinationen in RAG‑Systemen (22.04.2026)
• Erstellen einer Ontologie von Datenqualitätsmodellen (21.04.2023)