Im Jahr 2025 wurde der „Best Bachelor Thesis“ Award vergeben. Die Verleihung würdigte exzellente Abschlussarbeiten, die im Zeitraum von November 2024 bis Oktober 2025 verfasst, eingereicht und erfolgreich bewertet wurden

Feierlichkeiten im Rahmen der Preisverleihung

Die feierliche Übergabe des Preises fand am Campus Essen im Konferenzraum des Lehrstuhls für Enterprise Systems, Plattformen und Architekturen statt. Auf einen gemeinsamen Sektempfang folgte die Präsentation der ausgezeichneten Bachelorarbeit. Im Anschluss bot eine offene Gesprächsrunde die Gelegenheit, sich in entspanntem Rahmen auszutauschen.

Lucas Dellmann untersucht in seiner Bachelorarbeit verschiedene Machine-Learning-Modelle zur Nachfrageprognose im stationären Einzelhandel. Da klassische Prognosemethoden bei komplexen Einflüssen wie Wetter oder Saisonalität oft an ihre Grenzen stoßen, zielt die Arbeit darauf ab, geeignete Modelle hinsichtlich Vorhersagegenauigkeit und Rechenaufwand zu vergleichen. Basierend auf einer Literaturrecherche evaluiert er die Modelle ARIMA, Random Forest, XGBoost und LSTM anhand realer Walmart-Verkaufsdaten. Die Ergebnisse zeigen, dass baumbasierte Algorithmen, insbesondere XGBoost, die beste Balance aus Präzision und Effizienz bieten, während komplexe Deep-Learning-Ansätze (LSTM) hier keinen wirtschaftlichen Mehrwert liefern. Abschließend wird empfohlen, die Modellwahl stets anwendungsfallbezogen und unter genauer Abwägung zwischen Genauigkeit und Ressourcenaufwand zu treffen.