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In dieser Bachelorarbeit wird die Entwicklung einer Service-Struktur zur Suche, Filterung und Abfrage von ETF- und Fondsdaten vorgestellt. Der Fokus liegt auf der Modernisierung einer bestehenden Anwendung, ursprünglich in Go entwickelt, durch die Überführung in das moderne Quarkus-Framework. Ziel ist es, die Datenverarbeitung und -bereitstellung zu optimieren und manuelle Prozesse, durch die Verwendung von Schnittstellen, zu automatisieren.
Es werden die Herausforderungen und Einschränkungen des bestehenden Services analysiert und eine Lösung zur Verbesserung der Effizienz und Performance durch die Anwendung von Quarkus, Hibernate und anderen Technologien vorgeschlagen. Die Arbeit beleuchtet die Implementierung und Bewertung der neuen Service-Struktur, die eine effektivere Handhabung und Analyse von ETF- und Fondsdaten ermöglicht.
Diese Arbeit beschäftigt sich im Rahmen eines öffentlichen Forschungsprojektes mit der Entwicklung eines Abschraubprozesskonzeptes am Anwendungsbeispiel einer Fahrzeugelektromotorendemontage. Ökonomische, ökologische und politische Rahmenbedingungen erfordern die ganzheitliche Lebenszyklusanalyse, womit die Erarbeitung von Verwertungsstrategien und die Verbesserung der Recyclingfähigkeit aller Fahrzeugkomponenten zunehmend an Bedeutung gewinnt.
Auf Basis des Anforderungsspektrums an moderne Schraubprozesse wird systematisch auf die technische Vorzugslösung hingearbeitet und anschließend mit den anwendungsspezifischen Rahmenbedingungen des Forschungsprojektes in Einklang gebracht. Darüber hinaus werden innerhalb der finalen Prozesskonzeptstruktur Ansätze zur praktischen Umsetzung vorgestellt.
Das entwickelte Konzept besitzt in der Theorie die notwendige Struktur, um einen automatisierten Abschraubprozess zu befähigen. Die laufenden Bestrebungen, das Konzept in der Form eines Demonstrators einem Praxistest zu unterziehen, brachten hervor, dass die gewählte Hardware durch ihre Praktikabilität besticht. Die Umsetzung der adaptiven Programmführung in einer Industriesteuerung stellt den nächsten Schritt dar.
Erstellung einer FMEA für ein Mikromobilitätsfahrzeug mit anschließender Konstruktionsanpassung
(2024)
Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Erstellung einer Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse für ein Mikromobilitätsfahrzeug und den daraus hervorgehenden konstruktiven Anpassungen. Das Ziel der Arbeit ist es, für das bereits bestehende Funktionsprinzip eines Lastenscooters ein Sicherheitskonzept zu erstellen.
Die Gewährleistung eines sicheren Transports großer Lasten ist dabei von besonderer Bedeutung. Zur Erfüllung des Ziels wird die Methodik der FMEA nach geltenden Normen auf ausgewählte Komponenten angewendet. Dabei werden potentielle Fehler auf Schwere, Auftritts- und Entdeckungswarscheinlichkeit bewertet und ein Maßnahmenplan zur Minderung der Risiken erstellt. Anschließend werden
diese Maßnahmen für besonders kritische Fehlerrisiken konstruktiv umgesetzt. Dafür gilt es, die Konstruktionen hinsichtlich Funktionalität, Festigkeit, Herstellbarkeit und Montierbarkeit unter Berücksichtigung der Designvorgaben zu optimieren bzw.
abzuändern.
Heutzutage ist es für Unternehmen, insbesondere in der hart umkämpften Automobilbranche, essenziell, die Effizienz in Zeit- und Kostenmanagement zu maximieren. Das frühzeitige Erkennen und Nutzen von Optimierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten sind dabei von zentraler Bedeutung. Ein optimierbarer Bereich in der Fahrzeugentwicklung ist der Prozess der Erstellung von Bauteildaten aus Stylingflächen.
Diese Flächen durchlaufen in den Anfangsphasen eines Projekts mehrere Überarbeitungen, wobei oft verschiedene Designoptionen erwogen werden. Die schnelle Bewertung der Umsetzbarkeit dieser Entwürfe ist entscheidend, um notwendige Anpassungen rechtzeitig vornehmen und eine endgültige Designentscheidung zu treffen. Dafür werden Untersuchungen zum Fahrzeuggewicht, dem Schwerpunkt und Bauraum von einzelnen Komponenten sowie deren Herstellbarkeit gemacht. Die benötigte Basis für die Untersuchungen bieten neben Schnittdarstellungen dreidimensionale Volumenkörper. Durch häufige Styling Änderungen und geringe Stylingflächen Qualität in frühen Projektphasen kommt es zu einem hohen Zeit- und Kostenaufwand. Dies führt zur Zielsetzung.
Es wird ein teilautomatisierter Prozess für die Konstruktion entwickelt, mit dem in der angesprochenen Phase schnell erste Datenstände für Untersuchungen erstellt werden. Um diesen Prozess zu entwickeln werden die Hauptprobleme in der Konstruktion rausgefiltert. Diese sind die Reparatur von fehlerhaften A-Flächen und die Aufdickung dieser Flächen zu einem Körper. Für diese beiden Probleme werden eine Vielzahl von Ansätzen erarbeitet und an mehreren Fallstudien getestet. Bei den Ansätzen werden die Softwares Siemens NX und Synera genutzt. Nach der Bewertung und Auswertung der einzelnen Ansätze wird mit der jeweils besten Lösung für ein Teilgebiet ein Gesamtprozess gebildet. Er besteht aus einer Flächenreparatur in NX und einem Bauteilgenerierungsansatz in Synera. Der teilautomatisierte Prozess wird danach an einem weiteren Beispiel getestet und dabei das wirtschaftliche Ersparungspotenzial errechnet, sowie die Nutzbarkeit der Daten betrachtet.
Die Ergebnisse zeigen, dass die entstehende Datenqualität für frühe Projektstadien im Bereich der Konzeptentwicklung nutzbar sind aber noch deutliches Optimierungspotenzial vorhanden ist. Dieses Potenzial steckt vor allem in der Performance von Synera. Dadurch würden sich weitere Arbeitsschritte im teilautomatisierten Prozess einsparen und die Genauigkeit erhöhen lassen.
In den letzten Jahrzehnten hat sich die Automobilindustrie durch neue Materialien, Technologien und Designansätze stetig entwickelt. Das Design, das entscheidend für die Kaufentscheidung ist, muss sowohl Kundenwünsche erfüllen als auch technischen Anforderungen wie Sicherheit und Aerodynamik gerecht werden. Der Prozess zur Erstellung des endgültigen Designs ist komplex und umfasst mehrere Überarbeitungen. Da in der frühen Projektphase Zeit eine entscheidende Rolle spielt, haben Stylingflächen zu Beginn oft eine geringe Qualität, was den Arbeitsaufwand erhöht. Insbesondere die Erstellung erster Körper aus diesen Stylingflächen wird dadurch schwieriger. Dabei stellen fehlerhafte A-Flächen und Radien, die kleiner als die Materialstärke sind, die größten Probleme dar. Mit der zunehmenden Komplexität von Fahrzeugen und kürzeren Entwicklungszyklen ist die Effizienzsteigerung durch Automatisierung, besonders unter begrenzten Budgets, essenziell für die Verbesserung von Qualität und Effizienz im Entwicklungsprozess.
Daher ist das Ziel dieser Studie, die Automatisierungsmöglichkeiten in der Entwicklung von designrelevanten Kunststoffkomponenten in der Automobilbranche zu analysieren. Dabei liegt der Fokus darauf, den Entwicklungsablauf effizienter zu gestalten, ohne die Stylingfläche und zu viel Genauigkeit zu verlieren. Vor dem Hintergrund zunehmender Fahrzeugkomplexität und kürzerer Entwicklungszeiten betont die Arbeit die Wichtigkeit, Automatisierungschancen zu erkennen und zu nutzen, um den Entwicklungsprozess in der Automobilindustrie zu optimieren.
Um verschiedene Methoden zur Erstellung erster Bauteile zu erarbeiten, werden die Ansätze an zwei Fallbeispielen getestet. Dabei ist die Abschlepphaken-Abdeckung als simples Teil anzusehen und das Logo als komplexes. Die Untersuchung teilt sich in die Reparatur von A-Flächen und die Erzeugung von Materialstärken auf. Die traditionellen Lösungen für beide Aufgaben werden im aktuellen Stand der Technik dargestellt und dienen als Vergleichsmodell. Eine Reparatur wurde nur beim Logo betrachtet, da nur hier Fehler in den Stylingflächen vorlagen. Es stellte sich heraus, dass eine vollautomatische Reparatur nicht möglich ist, eine Teilautomatisierung jedoch in Betracht gezogen werden kann. Die bei der Generierung der Materialstärke entstandenen Lösungen werden auf Genauigkeit und Aufwand analysiert und bewertet. Darüber hinaus werden die Kosten der benötigten Systeme miteinander verglichen. Der Sieger aus dieser Bewertung zeigt den Ansatz, der das beste Verhältnis zwischen Genauigkeit und Aufwand bietet. Der Voxel-Ansatz im System Synera erreicht die besten Ergebnisse. Anhand eines dritten Bauteils wird das Potential zur Einsparung von Zeit und somit auch Geld mit dem gewählten Ergebnis aufgezeigt.
Der erarbeitete teilautomatisierte Prozess besitzt seine Grenzen hinsichtlich der zu verarbeitenden Datenmengen und Stabilität des Systems. Wenn Synera dahingehend Verbesserungen einbringt, wird dieser Ansatz zunehmend genauere Ergebnisse erzeugen können. Doch für einen vollständig automatisierten Prozess braucht es noch Einiges an Forschung.
Ziel dieser Arbeit war die Erarbeitung einer Strategie zur Aufklärung von Schadenfällen mit Manipulationsverdacht unter Beteiligung von Tieren untersucht. Im Vordergrund stand dabei die umfangreiche Literaturrecherche.
Als erstes fand eine Auswertung aktueller Statistiken zu Unfällen mit Wildbeteiligung statt. Im Anschluss wurden die rechtlichen Rahmenbedingungen und der aktuelle Stand im Bereich der Versicherung genauer erläutert. Anschließend wurde eine Literaturrecherche
durchgeführt, um den aktuellen Stand der Technik zu diesem Thema zu untersuchen. Anschließend wurden morphologische Daten zu verschiedenen Wildtieren tabellarisch zusammengestellt in Anlehnung an die Tabelle von BRÖSDORF.
Als nächstes erfolgten die Betrachtung und Auswertung wildtierspezifischer Schadenbilder mit Hilfe bereitgestellter Datensätze von KRUSE. Danach wurden charakteristische Merkmale für Schadenbilder bei Wildunfällen ausgearbeitet. Mit den gewonnenen Erkenntnissen wurde eine Arbeitsanleitung zur Aufklärung von Schadenfällen mit Manipulationsverdacht unter Beteiligung von Tieren erarbeitet. Zusätzlich wurden im Anschluss mehrere Berechnungen zum Bewegungsverhalten von Wildtieren angestellt.
Es konnte herausgearbeitet werden, dass die Betrachtung der Untersuchung von Schadenfällen mit Manipulationsverdacht unter Beteiligung von Tieren in dieser Arbeit dazu beitragen kann, die Aufklärung von Manipulationen zu verbessern.
Während der Erstellung der Diplomarbeit ist ersichtlich geworden, wie hilfreich die Wildtier-Datenbank vom KRUSE ist. Diese wird stetig erweitert. Die Erstellung einer internationalen Datenbank unter bestimmten Randbedingungen wäre optimal, um in Zukunft auf eine noch größere Datenbasis zurückgreifen zu können. Außerdem gestaltete es sich schwierig, aktuelle Geschwindigkeitsangaben zu den untersuchten Wildtieren zu finden. Hier wäre die Untersuchung zu neuen Methoden zur Geschwindigkeitsmessung zukünftig interessant, wie z. B. der Einsatz von Drohnen.
Metallische Deformationsstrukturen sind ein fester Bestandteil passiver Sicherheitssysteme und finden in nahezu allen modernen Verkehrsmitteln Anwendung. Eine spezielle Anwendung dieser metallischen Deformationsstrukturen ist die Crashbox, die für den Einsatz im Bereich von Low-Speed-Impact im Kraftfahrzeug verwendet wird. Dabei wird der Geschwindigkeitsbereich bis etwa 15 km/h definiert. Zu Beginn wurden Recherchen zu den Entwicklungen im Bereich der passiven Sicherheit, insbesondere im Bereich Low-Speed-Impact, durchgeführt.
Es wurden verschiedene geometrische Umsetzungen sowie verschiedene Werkstoffe und Werkstoffkombinationen analysiert. Anschließend wurde ein Überblick über die derzeit verwendeten Systeme verschiedener Hersteller verschafft.
Da sich diese Arbeit mit dem Einfluss der Temperatur befasst, mussten entsprechende Erkenntnisse zu den vorherrschenden Temperaturbereichen solcher Strukturen gewonnen werden, um diese möglichst gut einzugrenzen. Anschließend wurde eine mögliche Vorgehensweise der analytischen Berechnung für metallische Deformationsstrukturen erläutert und zur Auslegung verwendet. Das Ergebnis der Auslegung wurde mithilfe einer FEM-Simulation abgeglichen.
Aufgrund dieser Erkenntnisse konnten dann praktische Versuche mithilfe eines Fallwerkes durchgeführt werden, bei denen die Proben bei drei verschiedenen Temperaturen und deformiert wurden. Dadurch konnte der Einfluss der Temperatur auf das Deformationsverhalten dokumentiert werden.
Mittels dieser Daten konnte dann ein Vergleich mit den Auslegungsmethoden gezogen werden, wobei die FEM-Simulation angepasst und der Einfluss der Selbsterwärmung in die Simulation eingeflossen ist.
Die Aufbereitung von Medizinprodukten ist ein sehr wichtiger und komplexer Bestandteil im Krankenhaus. Aus diesem Grund beschäftigt sich die vorliegende Masterarbeit mit dem Thema der Prozessoptimierung in der Aufbereitungseinheit für Medizinprodukte und konzentriert sich auf die Einflussfaktoren sowie deren Auswirkungen auf den Aufbereitungsprozess.
Um eine umfangreiche Analyse durchzuführen, wurden verschiedene Methoden angewandt. Es fand ein Vergleich zwischen den Sterilisationsverfahren statt, um die jeweiligen Vor- und Nachteile herauszustellen. Darüber hinaus wurden Beobachtungen durchgeführt, um den Prozessablauf und die einzelnen Arbeitsschritte zu analysieren und mögliche Schwachstellen zu identifizieren und zu beurteilen. Für die Bewertung der Zeiteffizienz wurden detaillierte Zeitaufnahmen durchgeführt, die Rückschlüsse über die Dauer des Prozesses und ihre einzelnen Phasen geben sollte.
Basierend auf den Daten und Analyseergebnissen wurden schließlich konkrete Handlungsempfehlungen abgeleitet. Diese Empfehlungen zielen darauf ab, den Aufbereitungsprozess effizienter zu gestalten. Sie umfassen dabei Schulungen für die Mitarbeitenden, eine Überarbeitung mancher Operationssets und eine Überprüfung des Personalbedarfs.
Insgesamt zeigt die Masterarbeit einen detaillierten Einblick in den Aufbereitungsprozess des Heinrich-Braun-Klinikums Zwickau und formuliert Optimierungsmöglichkeiten, die als Grundlage für zukünftige Verbesserungen dienen können.
Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines innovativen Lernassistenten namens MentorAI, der auf Chatbot-Technologie und fortschrittlichen Sprachmodellen basiert. Das Hauptziel besteht darin, eine leistungsstarke Anwendung zu schaffen, die umfassende Unterstützung für Studierende während ihres Lernprozesses bietet.
Die Motivation für dieses Projekt gründet sich in der zunehmenden Relevanz von Chatbots in der digitalen Welt. MentorAI, als Chatbot-basierte Sprachmodell-Anwendung, strebt danach, den Lernprozess zu optimieren, indem er effiziente und individuelle Unterstützung bietet. Dieser Lernassistent fungiert als Schlüsselkomponente für die Erklärung komplexer Lerninhalte, die Beantwortung von Fragen und die Schaffung einer interaktiven Lernerfahrung.
Die methodische Herangehensweise umfasst die theoretischen Grundlagen von künstlicher Intelligenz (KI), Verarbeitung natürlicher Sprache, Transformer und Sprachmodelle, insbesondere ChatGPT, und Chatbots. Nach dieser Einführung wird LangChain erläutert, gefolgt von der Implementierung von MentorAI. Die Ergebnisse dieser Arbeit verdeutlichen, dass MentorAI als Lernassistent einen bedeutenden Meilenstein darstellt. Der KI-Assistent kann präzise und nützliche Antworten liefern, Rechenaufgaben lösen und Aufgaben systematisch bearbeiten, was auf die Effektivität der aktuellen Parametereinstellungen hinweist. Diese Arbeit betont die Potenziale von Chatbot-Technologien im Bildungskontext und deren Fähigkeit, den Lernprozess zu optimieren, individualisierte Informationsvermittlung
zu ermöglichen und ein verbessertes Lernerlebnis für Studierende zu schaffen.