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Auflistung nach Schlagwort "Industry"

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  • Konferenzbeitrag
    Augmented Reality - Vom Spielzeug zum Arbeitswerkzeug
    (UP14 - Vorträge, 2014) Krugmann, Martina; Groenefeld, Jan; Willmann, Stephan
    Augmented Reality, also das Anreichern der Realität durch digitale Informationen, ist schon seit Jahren ein beliebtes Innovationsthema im Bereich des User Experience Designs. Aktuell genießt das Thema durch die hohe Verbreitung mobiler Geräte und die erforderlichen technischen Vorraussetzungen - unter anderem gegeben durch die stetig weiterentwickelten Kameras mobiler Endgeräte - einen höheren Stellenwert denn je. Ebenso trägt die Einführung von Datenbrillen, wie z.B. Google Glass, dazu bei dass Augmented Reality auch für den Massenmarkt immer mehr an Bedeutung gewinnt. Im Consumer-Umfeld finden sich schon zahlreiche Beispiele für Augmented Reality Anwendungen. So ist es beispielsweise möglich, vor dem Kauf eines neuen Sofas auszutesten, wie es sich im eigenen Wohnzimmer einfügt. Doch auch die Arbeitswelt bietet ein breites Spektrum an Anwendungsfeldern für Augmented Reality Anwendungen. In diesem Beitrag werden die Fragestellungen und Herausforderungen untersucht, die bei der Konzeption von Augmented Reality Anwendungen aufkommen. Anhand des konkreten Beispiels einer Maintenance-Anwendung für Servicetechniker im industriellen Kontext werden potentielle Fallstricke sowie Strategien und Vorgehensweisen aufgezeigt, wie diese vermieden werden können.
  • Konferenzbeitrag
    Data Analytics as a Service – Challenges and Opportunities: An Introduction to DAS-24
    (INFORMATIK 2024, 2024) Keller, Barbara; Möhring, Michael; Augenstein, Friedrich
    Data Analytics is an important topic in current and future services. Different opportunities and challenges occur when implementing it. The paper describes some core aspects of Data Analytics Services as well as concrete application domains. Furthermore, an overview of the workshop and specifics of Analytic Services as well as future research streams are provided.
  • Zeitschriftenartikel
    Ist weniger mehr? – Designprinzipien für Virtual Reality Training aus kognitionspsychologischer Sicht
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 4, 2019) Rau, Vanessa; Niemöller, Dirk; Berkemeier, Lisa
    Immersive Virtual Reality Trainings sind inzwischen in der Industrie eine praktikable Möglichkeit, Mitarbeiter flexibel und effektiv weiterzubilden. Sie stellen eine realitätsnahe Schulungsmöglichkeit dar, die gleichzeitig Kosten einsparen kann und logistische Prozesse vereinfacht. Weit verbreitet ist die Annahme, dass ein Training umso effektiver ist, je detailgetreuer und realitätsnäher die virtuelle Umgebung und darin befindliche Objekte nachgebildet sind. Diese reale, virtuelle und immersive Umgebung führt dazu, dass der Mensch sich dort präsent fühlt und somit ein Transfer des im Virtuellen Erlernten bzw. Erlebten in die Realität leichter fällt. Aus psychologischer Sicht gibt es allerdings Ansätze, die diese Annahme des größtmöglichen Realismus in virtuellen Umgebungen in Frage stellen könnten. Es besteht eine Nachfrage für virtuelle Trainings, die auf die notwendigen Aspekte für einen erfolgreichen Lerntransfer reduziert sind und eine einfache und intuitive Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglichen. Entwicklern fehlen entsprechende Gestaltungsrichtlinien, dadurch wird ein zeit- und kosteneffizientes Design dieser virtuellen Trainings erschwert. Vor diesem Hintergrund wurde eine systematische Literaturrecherche und -analyse durchgeführt, auf deren Basis Designprinzipien für virtuelle Trainings extrahiert wurden. Die Übertragung bestehender Studien aus verwandten medizinischen und sicherheitsrelevanten Bereichen fließt dabei in die Prinzipien ein. Im Fokus des Beitrags stehen kognitionspsychologische Konzepte und daraus resultierende Designprinzipien, die für effektive virtuelle Trainingsanwendungen herangezogen werden können. Immersive Virtual Reality trainings have become a practicable way in the industry to train employees flexibly and effectively. They represent a realistic training opportunity that can save costs and also simplify logistical processes. It is widely assumed that the more detailed and realistic virtual environments and objects in it are reproduced, the more effective trainings will be. An immersive virtual environment evokes a feeling of being present there and thus a learning transfer into reality is easier. From a psychological point of view, however, there are approaches that could question this assumption of the greatest possible realism in virtual environments. There is a demand for virtual trainings, which are reduced to the necessary aspects for a successful transfer of learning and enable a simple and intuitive human-computer-interaction. Developers lack appropriate design guidelines, which makes time and cost-efficient designs of these virtual trainings difficult. With that in mind, a systematic literature research and analysis was carried out, on the basis of which design principles for virtual trainings were extracted. The transfer of existing studies from related medical and safety-relevant areas is incorporated into the principles. The focus of the paper is on cognitive psychology concepts and resulting design principles, which can be used for the design of effective virtual training applications.
  • Zeitschriftenartikel
    Mit Computer Vision zur automatisierten Qualitätssicherung in der industriellen Fertigung: Eine Fallstudie zur Klassifizierung von Fehlern in Solarzellen mittels Elektrolumineszenz-Bildern
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 2, 2021) Zschech, Patrick; Sager, Christoph; Siebers, Philipp; Pertermann, Maik
    Die Qualitätssicherung bei der Produktion von Solarzellen ist ein entscheidender Faktor, um langfristige Leistungsgarantien auf Solarpanels gewähren zu können. Die vorliegende Arbeit leistet hierzu einen Beitrag zur automatisierten Fehlererkennung auf Wafern, indem Elektrolumineszenz-Bilder eines realen Herstellungsszenarios mithilfe von verschiedenen Computer-Vision-Modellen klassifiziert werden. Die Herausforderung besteht hierbei nicht nur darin, defekte Wafer von funktionsfähigen zu separieren, sondern gleichzeitig auch zwischen spezifischen Fehlerarten zu unterscheiden, während geringe Inferenzzeiten sicherzustellen sind. Zu diesem Zweck werden neben einfachen statistischen Modellen verschiedene Deep-Learning-Architekturen auf Basis von Convolutional Neural Networks (CNNs) verprobt und miteinander vergleichen. Ziel der Arbeit ist es, verschiedene Klassifizierungsansätze unterschiedlicher Komplexität zu testen und auf ihre praktische Einsatzfähigkeit unter realen Bedingungen zu untersuchen. Die Fallstudie zeigt, dass je nach Situation unterschiedliche Modelle ihre Existenzberechtigung haben und in Kombination sehr gute Ergebnisse erzielen. So lassen sich bereits mit statistischen Modellen und einfachen CNN-Varianten zuverlässige Aussagen mit Genauigkeiten von über 99 % bei Fehlertypen einfacher bis mittlerer Erkennbarkeit realisieren. Werden die Fehlerbilder demgegenüber diffuser und soll die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse durch positionsgenaue Lokalisierung von Fehlerobjekten gewährleistet werden, sind fortgeschrittenere Ansätze auf Basis sogenannter Region-Proposal-Netzwerke erforderlich, die allerdings auch mit einem erhöhten Labeling-Aufwand beim Annotieren der Fehlerobjekte einhergehen. Da die Umsetzung sämtlicher Modelle ausschließlich auf Open Source Tools wie zum Beispiel TensorFlow, Keras und OpenCV basiert, demonstriert die Fallstudie zudem, welche Möglichkeiten durch frei verfügbare Lösungen im Bereich von Computer Vision geboten werden. Quality assurance in the production of solar cells is a decisive factor for long-term performance guarantees on solar panels. This work contributes to this area in developing computer vision models to automatically detect defects on wafers by classifying electroluminescence images from a real manufacturing scenario. The challenge is not only to separate defective wafers from flawless ones but also to distinguish between specific types of defects while ensuring low inference times. For this purpose, simple statistical models, as well as different kinds of deep learning architectures based on convolutional neural networks (CNNs), are tested and compared with each other. Therefore, this work aims to evaluate multiple classification approaches of varying complexity levels while examining their practical applicability under real industrial conditions. The case study shows that all models have their right to exist and achieve excellent results in combination. While statistical models and simple CNNs provide reliable statements with accuracies up to 99% for defect types of simple to medium detectability, more advanced approaches based on region proposal networks are required once the defect images become more diffuse. The more advanced approaches allow a precise object localization of defects; however, they are also associated with increased labeling effort when annotating wafer images. Since the implementation of all models is based exclusively on open source tools such as TensorFlow, Keras, and OpenCV, the case study also demonstrates the possibilities offered by freely accessible solutions in the field of computer vision.
  • Konferenzbeitrag
    Self-Adaptation in Industry: A Survey
    (Software Engineering 2024 (SE 2024), 2024) Danny Weyns; Ilias Gerostathopoulos; Nadeem Abbas; Jesper Andersson; Stefan Biffl; Premek Brada; Thomas Bures; Amleto Di Salle; Matthias Galster; Patricia Lago; Grace Lewis; Marin Litoiu; Angelika Musil; Juergen Musil; Panos Patros; Patrizio Pelliccione
  • Zeitschriftenartikel
    Virtual Reality als Trainingsmethode: Eine Laborstudie aus dem Industriebereich
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 59, No. 1, 2022) Wolfartsberger, Josef; Riedl, René; Jodlbauer, Herbert; Haslinger, Niklas; Hlibchuk, Andrii; Kirisits, Alexander; Schuh, Stefan
    Virtual Reality (VR) gilt als vielversprechende Technologie, nicht zuletzt deshalb, weil damit komplexe Inhalte vermittelt werden können. Da VR ein hohes Potenzial für Interaktivität und Immersion aufweist, findet die Technologie auch in der Industrie Anwendung, beispielsweise für die realitätsnahe Simulation von Montage- und Instandhaltungsarbeiten. Wissenschaftliche Befunde zur Wirksamkeit des Lernens in industriellen VR-Umgebungen existieren bislang kaum. Es ist daher auch unklar, wie Lerneffekte in virtuellen Umgebungen verbessert werden können. Der vorliegende Artikel untersucht, ob VR-gestütztes Training im Vergleich zu klassischem training-on-the-job (begleitet von einem Tutor) zu einer Steigerung des Lernerfolgs führt. Basierend auf einem VR-Trainingstool zum Erlernen von Montageabläufen wurde eine Laborstudie mit 24 ProbandInnen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass VR-gestütztes Training zwar als weniger anstrengend empfunden wurde, der Lernerfolg jedoch im traditionellen training-on-the-job signifikant besser ausfiel. Auf Basis dieser Erkenntnisse werden die Chancen und Risiken aktueller VR-Trainingssimulationen diskutiert und konkrete Handlungsempfehlungen zur Steigerung des Lerneffekts formuliert. Virtual reality (VR) is considered a promising technology because it can be used to convey complex contents. Since VR has a high potential for interactivity and immersion, the technology is also used in industry, for example for the realistic simulation of assembly and maintenance work. However, in this context there are hardly any scientific findings on the effectiveness of learning in VR environments. It is also unclear how learning can be improved in virtual environments. This article investigates if VR-supported training leads to an increase in learning success compared to classic training-on-the-job (accompanied by a tutor). Based on a VR training tool for learning assembly processes, a laboratory study was conducted with 24 participants. The results show that although VR-supported training was perceived as less strenuous, the learning success (measured with assembly time and error rate) was significantly better in traditional training-on-the-job. Based on these findings, the opportunities and risks of current VR training simulations are discussed and recommendations for action to increase the learning effect are formulated.
  • Zeitschriftenartikel
    Zur Identifikation von Strukturanalogien in Datenmodellen
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 2, 2005) Fettke, Peter; Loos, Peter
    On the one hand, data models decrease the complexity of information system development. On the other hand, data models causes additional complexity. Recently structural analogies are discussed as instruments reducing the complexity of data models. This piece of research presents a procedure to identify structural analogies in data models and demonstrates its performance by analyzing Scheer’s reference model for industrial enterprises (Y-CIM-model). The proposed procedure is based on formalizing data models within set theory and uses a quantitative similarity measure. The obtained results show both identical and very similar information structures within the Y-CIM-model. Furthermore, ways of dealing with the identified structural analogies are discussed from an analysis and software design perspective.