Nominierte des Studentenpreises 2021
20. März 2022 15:03  Uhr

Ein Preis für Ostbayerns klügste Köpfe

Zum neunten Mal vergibt die Wirtschaftszeitung den Studentenpreis. Hier präsentieren wir die Kandidaten, die es ins Finale geschafft haben. Der Sieger wird am 18. Mai im Rahmen einer virtuellen Preisverleihung gekürt.

Bereits zum neunten Mal wird der Studentenpreis der Wirtschaftszeitung in diesem Jahr vergeben. | Grafik: Irene Daxer

Von Thorsten Retta, Mechtild Nitzsche, Robert Torunsky und Josef König

REGENSBURG. 1971 haben erstmals Studierende an den acht damaligen Fachhochschulen ein Studium aufgenommen. Im Freistaat wurde damit neben den Universitäten und Kunsthochschulen eine neue Hochschulart etabliert und damit die Basis für ein leistungsfähiges akademisches Bildungssystem gelegt. Die Leistungsfähigkeit und der Ideenreichtum der bayerischen Hochschullandschaft und ihrer Studierenden zeigt sich jedes Jahr aufs Neue in den Bewerbungen für den Studentenpreis der Wirtschaftszeitung. Die Themenvielfalt beeindruckt dabei ebenso wie die regionale Verteilung. Aus ganz Ostbayern kamen auch in diesem Jahr die Bewerbungen. Inhaltlich standen Themen mit technischem und technologischem Hintergrund im Fokus, doch auch weitere Themengebiete wie Altersvorsorge, Logistik und Handel wurden behandelt. Wie jedes Jahr hat die Jury wieder vier Finalisten ausgewählt, die im Folgenden vorgestellt werden. Wer zuletzt das Rennen macht, wird bei der virtuellen Preisverleihung am 18. Mai auf www.die-wirtschaftszeitung.de bekanntgeben. Der Sieger erhält den mit 3000 Euro dotierten Studentenpreis der Wirtschaftszeitung 2021, für die drei weiteren Finalisten gibt es außerdem einen Scheck über 1000 Euro.

Stefanie Prediger: Zu hübsch für den Chefsessel?

„Frauen, seid lieber schön als klug, Männer können besser sehen als denken!“ Dieser zweifelhafte Rat aus der Abteilung Spontisprüche der 80er ist lustig, aber, wenigstens teilweise, falsch: Tatsächlich kann Attraktivität für Frauen sogar zum Karrierehindernis werden – wenn es um Führungspositionen geht. Zu diesem Schluss kommt Stefanie Prediger in ihrer Masterarbeit zum Thema „Effects of Physical Attractiveness on the Perceived Competence in Female Leaders“ („Auswirkungen physischer Attraktivität auf die angenommene Kompetenz weiblicher Führungskräfte“).

Die 23-jährige Berlinerin hat sich schon immer dafür interessiert, warum Frauen in Deutschland in Führungspositionen so signifikant unterrepräsentiert sind. Viele Gründe wurden dafür schon herangezogen, etwa Geschlechterstereotype, familienbedingte Karrierebrüche, Qualifikationsunterschiede. Bei ihrer Beschäftigung mit dem Thema fiel Prediger ein weiterer Grund auf: Attraktivität. „Es ist erwiesen, dass Attraktivität generell ein Bonus ist“, erklärt Prediger. „Attraktiven Menschen werden positivere Persönlichkeitsmerkmale und im Arbeitsleben bessere Leistungen zugeschrieben.“ Allerdings gelte das nicht uneingeschränkt: „Während alle Menschen eigentlich von Attraktivität profitieren, werden unattraktive Frauen bestraft. Diese Erkenntnis war für mich schockierend genug, dass ich mich entschieden habe, in diese Richtung weiter zu forschen.“

Dazu entwarf sie einen aufwendigen Studienaufbau. Um die Gefahr vermeintlich „erwünschter“ Antworten zu minimieren, nannte sie die Studie „Kompetenz von Mitarbeitenden“ und ließ die 120 Teilnehmenden für eine fiktive Firma Teams aus Mitarbeitenden und Führungskräften zusammenstellen – anhand fiktiver Bewerbungsmappen mit „Fotos“. Die hatte sie vorab per Computerprogramm abgeändert. „Dazu habe ich mich an dem Attraktivitätskonzept des Babyface orientiert: Große Augen, Stupsnase, volle Lippen gelten da als schön“, so Prediger. Beim „Mergen“ kamen immer mehr männliche Merkmale hinzu und verwandelten attraktive in unattraktive Frauen. Dass tatsächlich das Bild und nicht der Text den Ausschlag gab, stellte sie mit synonymhaft gleichen Bewerbungsunterlagen sicher.

Das überraschende Ergebnis: Auf Mitarbeitendenebene hatten attraktive Frauen einen Bonus, doch ging es um die Führungsebene, fielen sie noch deutlich unter die Werte ihrer unattraktiven Geschlechtsgenossinnen, die etwa gleichbleibend waren – und im Vergleich zum ebenfalls getesteten Mann immer gleich schlecht. Dass diese Erkenntnis kein „Gedöns“ ist, zu dem Altkanzler Schröder einst Frauenfragen generell erklärte, sondern wirtschaftlich relevant, ist Prediger wichtig: Welcher Schaden Unternehmen entstehen könnte, die Bewerberinnen aus den falschen Gründen ablehnten, stellte sie zum Ende der Arbeit anhand einer Kosten-Nutzen-Analyse dar, die die Kosten von Gegenmaßnahmen dem Nutzen einer besseren Talentwertschöpfung gegenüberstellte.

„Die Mechanismen und Ursachen für geschlechtsspezifische Benachteiligung zu erkennen ist das eine. Gegen sie anzugehen wäre der nächste wichtige Schritt“, so Prediger. In ihrer Arbeit führt sie deshalb zuletzt eine Reihe von Handlungsempfehlungen auf, wie etwa den Ausschluss von Bewerbungen mit Fotos, wie es in den USA schon Usus ist, oder Unconscious-Bias-Schulungen für Recruiter. Und: Das Mentoring weiblicher Führungskräfte dürfe sich endlich nicht mehr rein auf die Stärkung der Persönlichkeit fokussieren, sondern müsse wie bei den Männern auch ein echtes Sponsoring, also eine wirksame Vernetzung bieten.

Teilnehmerin: Stefanie Prediger
Titel: „Effects of Physical Attractiveness on the Perceived Competence in Female Leaders“
Hochschule: OTH Amberg-Weiden
Studiengang: Angewandte Wirtschaftspsychologie
Wissenschaftliche Betreuung: Prof. Dr. Gabriele Murry
(Foto: Natalia Prediger)

Wolfgang Kirzeder: Forschungslücke in der Altersvorsorge entdeckt

„Zum Mitschreiben: Die Rente ist sicher“. Dieser berühmte Satz des ehemaligen Arbeitsministers Dr. Norbert Blüm ist fast 25 Jahre alt, aber vielen noch sehr präsent. Heute würde sich Blüm wohl anders äußern, denn in Deutschland müssen laut Generationenvertrag immer weniger Erwerbstätige immer mehr älteren Menschen die Rente finanzieren. Durch diese besorgniserregende Entwicklung gerät das Rentensystem ins Wanken und private Vorsorge ist wichtiger denn je. Jedoch belegen Studien, dass sich viele Deutsche nicht um die Bildung von privatem Ruhestandsvermögen kümmern. Anderen, die die Notwendigkeit erkannt haben, macht das Niedrigzinsumfeld beim Erreichen der Ansparziele einen Strich durch die Rechnung.

Eine Reform der bisher angewandten Vermögensportfolios scheint unausweichlich. Wolfgang Kirzeder hat in seiner Bachelor-Arbeit die private Altersvorsorgesituation von Jungakademikern aus Bayern im Niedrigzinsumfeld analysiert. Bei seinen Befragungen adressierte er das generelle Interesse von Jungakademikern hinsichtlich der Bildung einer privaten Altersvorsorge und wie häufig sie bereits mit diesem Thema konfrontiert worden seien. Kirzeder forschte nach den ausschlaggebenden Gründen für eine zu marginale Auseinandersetzung mit der Thematik. Der Betriebswirtschaftsstudent untersuchte die bestehenden Anlegerprofile in der Zielgruppe sowie deren Verteilung. Auch die systematische Herangehensweise von Jungakademikern an den Aufbau einer privaten Altersvorsorge im Niedrigzinsumfeld fand Berücksichtigung.

Vor seiner eigenen akademischen Laufbahn arbeitete Kirzeder als Privat- und Geschäftskundenberater bei einer Regionalbank. „Dabei habe ich festgestellt, dass jüngere Menschen kaum Berührungspunkte mit dem Thema Altersvorsorge oder nur geringe Kenntnisse hatten“, berichtet der ehemalige Banker. Diese Beobachtung hätte sich später im Studium an der Hochschule Landshut in Gesprächen mit Kommilitonen bestätigt. Daraus entstand – basierend auf dem eigenen Interesse an Rentenpolitik, Anlagevorsorgeoptionen und den Auswirkungen der Niedrigzinsphase – die Idee zur Bachelorarbeit. „Es gab zwar Untersuchungen hinsichtlich der Vorsorge in Deutschland, aber eine Zielgruppe wie Jungakademiker wurde bislang noch nicht beleuchtet“, berichtet Kirzeder mit Blick auf die Forschungslücke.

Für seine Abschlussarbeit befragte er insgesamt 269 Jungakademiker. Bei dieser Stichprobe berücksichtigte der aus dem oberbayerischen Sankt Wolfgang stammende Student sogar den Proporz der Verteilung auf die Studiengänge. Wolfgang Kirzeder hatte zwei Hypothesen aufgestellt: „Zum einen, dass Jungakademiker eher risikoavers sind und sie ein geringes Interesse an dem Thema Altersvorsorge aufweisen. Beide waren nicht haltbar, denn das Interesse und die Risikoaffinität erwiesen sich als deutlich höher als erwartet.“

Eine weitere Erkenntnis der umfangreichen Befragung war, dass die staatlichen Anreize höher ausfallen müssten. In Schweden wird beispielsweise monatlich ein prozentualer Teil des Gehalts einbehalten und direkt in die Altersvorsorge investiert. „Wir müssen in Deutschland weg von konservativen Versicherungslösungen und den Aktienerwerb fördern, um überhaupt noch aktiv Renditen erwirtschaften zu können“, hofft Kirzeder auf ein Umdenken. Beruflich sieht er, der aktuell das erste Semester des Masterstudiengangs Business Administration an der Universität Passau mit dem Schwerpunkt Finanzen, Accounting und Steuern besucht, seine Zukunft in den Bereichen Private Banking, Corporate Finance oder Asset Management.

Teilnehmer: Wolfgang Kirzeder
Titel: Analyse der privaten Altersvorsorgesituation von Jungakademikern aus dem Bundesland Bayern im Niedrigzinsumfeld
Hochschule: HS Landshut
Studiengang: Betriebswirtschaft
Wissenschaftliche Betreuung: Prof. Dr. Bernd Mühlfriedel
(Foto: Johannes Fink)

Johannes Schmid: Mit gefälschten Fehlerbildern zum Ziel

Die Analyse großer Datenmengen mithilfe von Machine Learning packte ihn im fünften Semester seines Produktions- und Automatisierungsstudiums an der OTH Regensburg. „Das fand ich cool und wollte tiefer einsteigen“, erinnert sich Johannes Schmid. Heute betreut der 28-Jährige für Infineon Technologies unter anderem Projekte in Malaysia, bei denen es darum geht, die Qualität in der Computerchipproduktion zu erhöhen.

Nach einer Ausbildung zum Mechatroniker kam der geborene Rodinger im Oktober 2017 zum Bachelorstudium in die Oberpfälzer Bezirkshauptstadt. Seine Bachelorarbeit „Augmented Images for Deep Learning – A Novel Augmentation Method using Histogram Matching“, die von Prof. Dr. Markus Goldhacker, OTH Regensburg, und Dr. Saad Al-Baddai, Infineon Regensburg, betreut wurde, hat es ins Finale um den Wirtschaftszeitung-Studentenpreis 2022 geschafft.

Die von Johannes Schmid entwickelte Methode wurde im Rahmen der Abschlussarbeit bei der optischen Inspektion eines Hochleistungsmoduls für ein Hybridelektroauto getestet. In der Halbleitertechnik kann der Test erst eingesetzt werden, wenn er noch höhere Trefferquoten erreicht. Für die Qualitätskontrolle wird eine binäre Bildklassifikation des Moduls vorgenommen. „Schicht für Schicht werden mit dem Ultraschallmikroskop erfasst, die Bilder können dann verwendet werden“, beschreibt Schmid den Versuchsaufbau. Die meisten dieser Schichten könnten mit der klassischen Bildanalyse automatisch klassifiziert werden.

Allerdings gibt es laut Schmid Schichten, in denen Risse in unterschiedlichen Erscheinungsformen und Intensitäten auftreten. Für diesen Bereich gebe es keine anwendbaren Regeln zur Qualitätskontrolle. Derzeit werde manuell geprüft. Bei drei Millionen Bildern würde das pro Jahr, wenn nur eine Sekunde pro Bild eingerechnet werden muss, etwa 104 Acht-Stunden-Arbeitsschichten dauern.

Die klassische Bildverarbeitungsmethode zur Klassifizierung hat Schmid zufolge aufgrund fehlender Regeln nicht funktioniert. Für einen Deep-Learning-Ansatz seien hingegen nicht genügend Daten vorhanden gewesen. Um die Datenmenge zu erhöhen, erklärt Schmid das Vorgehen, sei eine klassische Image-Augmentation-Methode verwendet worden. Eine Technik, mit der die Datenmenge durch Hinzufügen leicht modifizierter Kopien bereits vorhandener Daten erhöht wird. Diese Methode brachte aber noch kein besseres Ergebnis. Mit dem Einsatz einer weiteren Augmentationsmethode sei das Deep-Learning-Modell so weit gekommen, nur echte und gefälschte Bilder zu unterscheiden. Dies brachte noch nicht den gewünschten Erfolg, denn die „Gut“- und die Ausschussbilder würden so in der gleichen Kategorie landen. Die Bilddatenbank wurde nun mit gefälschten Fehlerbildern ergänzt. „Die Bilder mussten so gut gefälscht sein, dass der Algorithmus Informationen daraus gewinnt, die den Informationen eines realen Fehlerbildes entsprechen“, beschreibt er den Clou an seiner Forschung.

Die Erkenntnisse der Bachelorarbeit könnten in allen Branchen verwendet werden, die Bauteile in großen Stückzahlen unter hohen Anforderungen produzieren, betont Data-Science-Professor Markus Goldhacker. „Die neue Methode hat mit ihren Ergebnissen im Vergleich mit den anderen Methoden überzeugt.“

Teilnehmer: Johannes Schmid
Titel: „Augmented Images for Deep Learning – A Novel Augmentation Method using Histogram Matching“
Hochschule: OTH Regensburg
Studiengang: Production Engineering and Automation
Wissenschaftliche Betreuung: Prof. Dr. Markus Goldhacker
Unternehmen: Infineon Technologies AG Regensburg
Unternehmensbetreuer: Dr. Saad Al-Baddai
(Foto: Fingerprint Production)

Magdalena Listl: Was trägt KI zum Unternehmenserfolg bei?

Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Industrie 4.0 als Lösung wahrgenommen, um trotz wachsender Komplexität und Konkurrenz profitabel zu bleiben. Welche Auswirkungen die Anwendungen in der Produktion auf den Geschäftserfolg haben, hat Magdalena Listl 2021 in ihrer Masterarbeit an der Universität Passau gezeigt. Mit ihrer Arbeit hat sie es ins Finale um den Wettbewerb „Studentenpreis“ der Wirtschaftszeitung 2022 geschafft.

Bereits während ihres dualen Bachelorstudiums bei einem Regensburger Unternehmen und an der OTH Regensburg war die 26-jährige Donaustauferin von immer neuen Robotern fasziniert, die durch die Fertigung fuhren und benötigtes Material aus dem Lager zur Linie brachten. Das theoretische Wissen über die Vielfalt der KI-Anwendungen bekam sie über das Masterstudium.

Um das Verständnis für den Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Produktion zu vertiefen, hat Magdalena Listl eine Einzelfallstudie mit Unternehmensdaten eines Automobilzulieferers sowie halbstrukturierten Interviews und Betriebsdaten aus verschiedenen IT-Systemen und Dokumenten durchgeführt. Die Automatisierung intelligenten Verhaltens und das maschinelle Lernen kamen bei der Bilderkennung in der optischen Qualitätsprüfung zum Einsatz. Ergebnis ist eine Masterarbeit mit dem Titel „Towards Artificial Intelligence in Production: The Effect of Image Recognition Technology on an Organization’s Business Success“ („Künstliche Intelligenz in der Produktion: Der Effekt von Bilderkennungstechnologie auf den Geschäftserfolg einer Organisation“), die von Prof. Dr. Marina Fiedler, Universität Passau, und Gruppenleiter Big Data & Senior Expert Artificial Intelligence Johannes Brunner, Continental Regensburg, betreut wurde.

Im Kern ihrer Arbeit geht Listl der Frage nach, wie sich die Einführung von KI auf den Unternehmenserfolg auswirkt. Messbare Ergebnisse haben ihrer Ansicht nach häufig gefehlt, da KI so neu und vielfältig gewesen sei, dass buchhalterische Fragen nur am Rande interessiert hätten. Die Master-Betriebswirtin verwendet KI als Begriff für „Programme, Algorithmen, Systeme und Maschinen, die Intelligenz zeigen“. Wichtigstes Merkmal gegenüber früheren Technologien seien der Selbstlerneffekt und die autonome Leistung. KI kann laut Listl in Unternehmen eingesetzt werden, um Produktivität, Qualität, Flexibilität, Sicherheit oder Kosten zu überprüfen.

Magdalena Listl kann aufzeigen, dass KI-Anwendungen zu messbaren Kostenreduktionen führen. Mit positiven Messgrößen seien Unternehmen bereit, weitere KI-Investitionen zu tätigen, so Listl. Das Vorgehen und die Ergebnisse seien auch auf KI-Anwendungen im Personalwesen, im Bankenwesen oder anderen Branchen möglich. „Mein Vorgehen lässt sich auf sämtliche künstliche Intelligenzen übertragen“, sagt sie.

Künstliche Intelligenz werde in sämtlichen Branchen als Lösung für zunehmende Komplexität gesehen. Die Vielzahl der Anforderungen stellen Hersteller und Dienstleister vor die Herausforderung, rentabel zu bleiben. Allerdings seien für die Einrichtung solch einer Technologie Investitionen notwendig, vor allem in Form von Personalkosten für Entwickler. Das fehlende Wissen über den tatsächlichen Mehrwert hemme Unternehmen, das Geld im Voraus in die Hand zu nehmen.

Teilnehmerin: Magdalena Listl
Titel: „Towards Artificial Intelligence in Production: The Effect of Image Recognition Technology on an Organization’s Business Success“
Hochschule: Universität Passau
Studiengang: Business Administration
Wissenschaftliche Betreuung: Prof. Dr. Marina Fiedler
Unternehmen: Continental Automotive GmbH Regensburg
Unternehmensbetreuer: Johannes Brunner
(Foto: Tino Lex)