Journal Articles

2023

• Schoormann T., Strobel G., Möller F., Petrik D., Zschech P.:
  Artificial Intelligence for Sustainability—A Systematic Review of Information Systems Literature
  In: Communications of the Association for Information Systems 52 (2023), Article No.: 8
  ISSN: 1529-3181
  URL: https://aisel.aisnet.org/cais/vol52/iss1/8/
• Zipfel J., Verworner F., Fischer M., Wieland U., Kraus M., Zschech P.:
  Anomaly detection for industrial quality assurance: A comparative evaluation of unsupervised deep learning models
  In: Computers & Industrial Engineering 177 (2023), Article No.: 109045
  ISSN: 0360-8352
  DOI: 10.1016/j.cie.2023.109045

2022

• Sager C., Zschech P., Kühl N.:
  labelCloud: A Lightweight Labeling Tool for Domain-Agnostic 3D Object Detection in Point Clouds
  In: Computer-Aided Design and Applications 19 (2022), p. 1191-1206
  ISSN: 1686-4360
  DOI: 10.14733/cadaps.2022.1191-1206
  URL: http://cad-journal.net/files/vol_19/CAD_19(6)_2022_1191-1206.pdf
• Siebers P., Janiesch C., Zschech P.:
  A Survey of Text Representation Methods and Their Genealogy
  In: IEEE Access 10 (2022), p. 96492-96513
  ISSN: 2169-3536
  DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3205719
• Zschech P.:
  Beyond descriptive taxonomies in data analytics: a systematic evaluation approach for data-driven method pipelines
  In: Information Systems and E-Business Management (2022)
  ISSN: 1617-9846
  DOI: 10.1007/s10257-022-00577-0
• Zschech P.:
  Beyond descriptive taxonomies in data analytics: a systematic evaluation approach for data-driven method pipelines
  In: Information Systems and E-Business Management (2022)
  ISSN: 1617-9846
  DOI: 10.1007/s10257-022-00577-0

2021

• Heinrich K., Zschech P., Janiesch C., Bonin M.:
  Process Data Properties Matter: Introducing Gated Convolutional Neural Networks (GCNN) and Key-Value-Predict Attention Networks (KVP) for Next Event Prediction with Deep Learning
  In: Decision Support Systems (2021), p. 113494
  ISSN: 0167-9236
  DOI: 10.1016/j.dss.2021.113494
  URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016792362100004X?via=ihub
• Janiesch C., Zschech P., Heinrich K.:
  Machine Learning and Deep Learning
  In: Electronic Markets 31 (2021), p. 685–695
  ISSN: 1019-6781
  DOI: 10.1007/s12525-021-00475-2
  URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s12525-021-00475-2
• Sager C., Janiesch C., Zschech P.:
  A Survey of Image Labelling for Computer Vision Applications
  In: Journal of Business Analytics 4 (2021), p. 91-110
  ISSN: 2573-234X
  DOI: 10.1080/2573234X.2021.1908861
• Zschech P., Sager C., Siebers P., Pertermann M.:
  Mit Computer Vision zur automatisierten Qualitätssicherung in der industriellen Fertigung: Eine Fallstudie zur Klassifizierung von Fehlern in Solarzellen mittels Elektrolumineszenz-Bildern
  In: HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik (2021), p. 321–342
  ISSN: 1436-3011
  DOI: 10.1365/s40702-020-00641-8
  URL: https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-020-00641-8

2020

• Zschech P., Horn R., Hoeschele D., Janiesch C., Heinrich K.:
  Intelligent User Assistance for Automated Data Mining Method Selection
  In: Business & Information Systems Engineering 62 (2020), p. 227-247
  ISSN: 1867-0202
  DOI: 10.1007/s12599-020-00642-3
  URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s12599-020-00642-3

2019

• Heinrich K., Zschech P., Möller B., Breithaupt L., Maresch J.:
  Objekterkennung im Weinanbau – Eine Fallstudie zur Unterstützung von Winzertätigkeiten mithilfe von Deep Learning
  In: HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik 56 (2019), p. 964-985
  ISSN: 1436-3011
  DOI: 10.1365/s40702-019-00514-9
  URL: https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-019-00514-9
• Zschech P., Heinrich K., Bink R., Neufeld JS.:
  Prognostic Model Development with Missing Labels: A Condition-Based Maintenance Approach Using Machine Learning
  In: Business & Information Systems Engineering 61 (2019), p. 327-343
  ISSN: 1867-0202
  DOI: 10.1007/s12599-019-00596-1
  URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s12599-019-00596-1

2018

• Bink R., Zschech P.:
  Predictive Maintenance in der industriellen Praxis: Entwicklung eines Prognoseansatzes unter eingeschränkter Informationslage
  In: HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik 55 (2018), p. 552-565
  ISSN: 1436-3011
  DOI: 10.1365/s40702-017-0378-2
  URL: https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-017-0378-2
• Zschech P., Fleißner V., Baumgärtel N., Hilbert A.:
  Data Science Skills and Enabling Enterprise Systems: Eine Erhebung von Kompetenzanforderungen und Weiterbildungsangeboten
  In: HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik 55 (2018), p. 163-181
  ISSN: 1436-3011
  DOI: 10.1365/s40702-017-0376-4
  URL: https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-017-0376-4

2017

• Zschech P., Pfitzner M., Hilbert A.:
  Vom Controller zum Prozessanalysten
  In: Controlling & Management Review 61 (2017), p. 24-33
  ISSN: 2195-8262
  DOI: 10.1007/s12176-017-0031-5

2016

• Hilbert A., Zschech P.:
  Process Analytics
  In: Das Wirtschaftsstudium 45 (2016), p. 942 - 948
  ISSN: 0340-3084
• Schumann C., Zschech P., Hilbert A.:
  Das aufstrebende Berufsbild des Data Scientist: Vom Kompetenzwirrwarr zu spezifischen Anforderungsprofilen
  In: HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik 53 (2016), p. 453-466
  ISSN: 1436-3011
  DOI: 10.1365/s40702-016-0214-0
  URL: https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-016-0214-0