Offenburg University of Applied Sciences
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Einsatz von KI in Medienproduktion und Website-Erstellung am Beispiel von Adobe Firefly und Open AI
No full textDie Bachelorarbeit befasst sich mit den Möglichkeiten, KI zu Hilfe für die Produktion verschiedener Medien zu nehmen und deren Einbindung in eine Website
Cybersecurity in Smart Grids: Threats and Defence Mechanism
No full textThe increasing integration of digital technologies in modern smart grids has significantly improved the efficiency, reliability, and automation of energy distribution. However, this transformation has also introduced critical cybersecurity risks, making smart grids vulnerable to cyber threats such as malware attacks, Distributed Denial of Service (DDoS), and intrusion attempts. Traditional security mechanisms, while effective in conventional IT systems, struggle to protect smart grids due to their complex interconnection of operational technology (OT) and IT systems.
This thesis looks at cybersecurity challenges in smart grids by analyzing vulnerabilities in smartmeters, Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems, and communication networks. A detailed review of existing security approaches, including encryption, authentication protocols, anomaly detection, and intrusion detection systems, highlights their limitations in securing smart grid infrastructure.
To address these challenges, this research proposes a cybersecurity framework that combines three defense mechanisms:
(1) Digital Immune System – An AI-driven anomaly detection system that continuously learns from grid data to identify and neutralize threats in real time.
(2) Genetic Algorithms for Cyber Defense – A self-optimizing security mechanism that evolves security configurations to improve grid resilience.
(3) Decentralized AI Collectives – A distributed defense system where multiple AI agents collaborate to detect and mitigate cyberattacks without reliance on a central authority.
This integrated defense mechanism ensures real-time threat detection, automated response, and adaptive security evolution. The proposed approach is validated through simulations, demonstrating its effectiveness in mitigating cyber threats and improving the overall security of smart grid systems.
This research contributes to the field of enterprise and IT security by presenting a comprehensive, adaptive, and scalable cybersecurity solution tailored for smart grids
3D-Druck einer Kesselpauke
Get PDFDiese Bachelorarbeit verfolgt das Ziel, die Machbarkeit der Herstellung eines Paukenkessels mittels 3D-Druck nachzuweisen.
Ein weiterer Aspekt dieser Arbeit ist die Untersuchung der Klangeigenschaften einer Kesselpauke mit einem 3D gedruckten Paukenkessel im Vergleich zu einer traditionell hergestellten Kesselpauke
Eye-tracking-Driven Shared Control for Robotic Arms: Wizard of Oz Studies to Assess Design Choices
Get PDFAdvances in eye-tracking control for assistive robotic arms provide intuitive interaction opportunities for people with physical disabilities. Shared control has gained interest in recent years by improving user satisfaction through partial automation of robot control. We present an eye-tracking-guided shared control design based on insights from state-of-the-art literature. A Wizard of Oz setup was used in which automation was simulated by an experimenter to evaluate the concept without requiring full implementation. This approach allowed for rapid exploration of user needs and expectations to inform future iterations. Two studies were conducted to assess user experience, identify design challenges, and find improvements to ensure usability and accessibility. The first study involved people with disabilities by providing a survey, and the second study used the Wizard of Oz design in person to gain technical insights, leading to a comprehensive picture of findings
Bedrohungsmodellierung für maschinell lernende Systeme
No full textDie Entwicklung sicherer Softwaresysteme, die maschinelles Lernen nutzen, gewinnt aufgrund der raschen Fortschritte auf diesem Gebiet zunehmend an Bedeutung. Um einen ‚Security by Design‘-Ansatz für maschinell lernende Systeme zu realisieren, kann die Methodik der Bedrohungsmodellierung in der Entwurfsphase und iterativ während des Entwicklungsprozesses angewendet werden. Dadurch können IT-Sicherheitsprobleme frühzeitig erkannt und behoben werden. In dieser Arbeit wird der aktuelle Stand der Bedrohungsmodellierung für maschinell lernende Systeme untersucht. Darauf aufbauend wird eine Methodik ausgewählt, die auf Basis der identifizierten Anforderungen geeignet ist, die Sicherheitsaspekte maschinell lernender Systeme zu berücksichtigen. Ergänzend wird ein Hilfsmittel in Form von Security Cards entwickelt, das den Prozess der Bedrohungsidentifikation in maschinell lernenden Systemen unterstützt. Die gewählte Methodik und die entwickelten Security Cards werden abschließend im Rahmen eines Workshops anhand eines fiktiv entworfenen maschinell lernenden Systems praktisch angewendet
Schadensfallanalyse in Flugzeugtriebwerken für Strukturuntersuchungen
No full textIn der kommerziellen Luftfahrt hat sich im letzten Jahrzehnt das Geschäftsmodell zwischen Triebwerksherstellern und den Fluggesellschaften stark verändert: Statt des Verkaufs und der Wartung von Triebwerken stehen nun leistungsbasierte Verträge im Fokus. Diese Verträge ermöglichen es den Fluggesellschaften, die Nutzungszeiten der Triebwerke zu mieten, während die Hersteller die Wartungskosten tragen und eine kontinuierliche Zustandsüberwachung der Triebwerke anbieten. Dadurch sind Triebwerkshersteller dazu angehalten, zuverlässige und qualitativ hochwertige Produkte zu liefern sowie effektive und nachhaltige Instandhaltungsmaßnahmen bereitzustellen. Um diese Instandhaltungen effektiv und nachhaltig zu gestalten, werden ausgereifte Wartungsstrategien benötigt, die auf einer genauen Zustandsüberwachungen und präzisen Vorhersagemodellen basieren.
Im Rahmen des internen Forschungsprojektes „PREDICT“, das Anfang 2025 am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR e.V.) gestartet wurde, ist das Institut für Bauweisen und Strukturtechnologie (BT) in Stuttgart mit Arbeiten zur Modellierung von geschädigter Triebwerkskomponenten und der Implementierung der Strukturbewertungen an diesem Projekt beteiligt. Ziel ist die Entwicklung von Methoden zur Zustandsüberwachung und Prognose von Flugzeugtriebwerken sowie deren Integration in Lebenszyklusmodelle.
Diese Arbeit leistet einen vorbereitenden Beitrag zum Projekt, indem typische kontinuierliche Schadensereignisse an Bauteilen im Gas-Pfad von Turbofan-Triebwerken untersucht werden, die durch aerodynamische Veränderungen die Effizienz des Teil- und Gesamtsystems beeinflussen. Die Schäden werden zusätzlich hinsichtlich ihrer Charakteristik, Ursachen und Wartungsmaßnahmen analysiert, und ihre Auswirkungen auf die primären Triebwerksparameter tabellarisch dargestellt. Anhand definierter Bewertungskriterien wird ein repräsentatives Schadensbild ausgewählt, das als Grundlage für weitere Forschungsarbeiten des DLR BT im Rahmen des Projekts dient. Die Erfüllung der definierten Bewertungskriterien für das Forschungsprojekt wird ebenfalls tabellarische zusammengefasst.
Auf Basis der Untersuchung und Bewertung von Schadensereignissen wurde Erosion als das repräsentative Schadensbild für das Forschungsprojekt ausgewählt. Die Analyse zeigte, dass Erosion langfristig zu signifikanten Effizienzverlusten, strukturellen Veränderungen sowie erhöhten Betriebskosten für Fluggesellschaften und Reparaturkosten für Triebwerkshersteller führt. Fouling wurde ebenfalls als mögliche Auswahl betrachtet, jedoch fiel die Entscheidung aufgrund bestehender effektiver Wartungsmaßnahmen gegen Fouling sowie der schwerwiegenderen sekundären Effekte von Erosion zugunsten der Erosion aus.In commercial aviation, the business model between engine manufacturers and airlines has changed within the past decade. Instead of selling and maintaining engines, manufacturers now focus on performance-based contracts. These agreements allow airlines to lease engine usage at a steady cost rate while manufacturers provide continuous condition monitoring as well as cover maintenance costs. Thus, engine manufacturers are incentivized to deliver high-quality products while at the same time ensuring effective and sustainable maintenance. However, this requires advanced maintenance strategies based on precise condition monitoring and predictive models.
As part of the internal research project “PREDICT”, launched in early 2025 at the German Aerospace Center (DLR e.V.), the Institute for Structures and Design (BT) in Stuttgart is contributing by modelling damaged turbofan engine components and implementing structural assessments. The goal is to develop methods for more precise engine condition monitoring and forecasting, which then are implemented into lifecycle models.
This study serves as a preparation for the upcoming project by examining common faults in components within the gas path of turbofan engines, which impact the overall system efficiency due to aerodynamic changes. These faults are analysed according to their characteristics, causes and maintenance measures, as well as their effects on primary engine parameters, which are then summarized in tabular form. Based on defined evaluation criteria, a representative fault is selected as the foundation for further research at DLR BT within the scope of the “PREDICT” project. The fulfilment of these faults regarding the evaluation criteria are also summarized in tabular form.
Based on the investigation and assessment of common engine faults, erosion was identified as the representative damage pattern for this research. The analysis has shown that erosion leads to significant long-term efficiency losses, structural changes and increased operational costs for airlines, as well as higher repair costs for engine manufacturers. While fouling was also considered a potential option, existing effective maintenance measures against fouling have rendered it less viable. In addition, the more severe secondary effects of erosion have led to the final selection of erosion as the representative damage pattern of this research
Die Wirkung von Mitarbeiterbotschaftern auf die Employer Brand
No full textIn der vorliegenden Arbeit wird die Wirkung von Mitarbeiterbotschaftern auf die Arbeitgebermarke untersucht, wobei der Fokus auf den Bereichen Mitarbeitergewinnung und -bindung liegt. Angesichts des zunehmenden Fachkräftemangels gewinnt das Employer Branding an Bedeutung, wobei Mitarbeiterbotschafter als zentrale Maßnahme des Employer Brandings betrachtet werden.
Anhand des Modells der psychologischen Markenwirkung nach Schmitt wird analysiert, inwiefern Mitarbeiterbotschafter die Arbeitgebermarke stärken. Die gewonnenen Erkenntnisse zeigen eine unterstützende Wirkung der Botschafter in verschiedenen Dimensionen auf. In einigen Bereichen sind die Effekte jedoch weniger eindeutig.
Mitarbeiterbotschafter genießen eine hohe Glaubwürdigkeit und werden als vertrauens-würdige Informationsquelle wahrgenommen. Zudem können sie durch ihre Ähnlichkeit mit der Zielgruppe Sympathie und Anziehung erzeugen. Die vorliegende Arbeit verdeutlicht, dass ein gezielter Einsatz von Mitarbeiterbotschaftern Unternehmen dabei helfen kann, Talente zu gewinnen und langfristig zu binden. Gleichzeitig verdeutlicht die Arbeit die Notwendigkeit weiterer Forschung, um offene Fragen zu klären und die strategische Nutzung von Mitarbeiterbotschaftern weiter zu optimieren
Synergien im Marketing von Multi-Channel-Systemen
No full textDiese Bachelorarbeit untersucht Synergieeffekte im Multi-Channel-Marketing aus Unternehmenssicht. Ziel ist es, zu analysieren, wie solche Synergien wahrgenommen, bewertet und konkret umgesetzt werden. Aufbauend auf theoretischen Grundlagen zu Kanalstrategien, Zielsetzungen und Erfolgsfaktoren im Multi-Channel-Management erfolgt eine qualitative Untersuchung mittels Experteninterviews. Die Auswertung folgt einer qualitativen Inhaltsanalyse und basiert auf einem deduktiven Kategoriensystem. Die Ergebnisse zeigen, dass Synergien nicht automatisch entstehen, sondern eine gezielte strategische Steuerung, technologische Infrastruktur und enge bereichsübergreifende Zusammenarbeit erfordern. Gleichzeitig bestehen Unterschiede im Verständnis und in der Umsetzung zwischen den befragten Unternehmen. Aus den Erkenntnissen werden praxisnahe Empfehlungen zur besseren Nutzung von Synergien abgeleitet. Die Arbeit liefert damit einen Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung integrierter Marketingansätze im digitalen Zeitalter
Towards deep learning for seismic demultiple
Get PDFMultiple attenuation is an important step in seismic data processing, leading to improved imaging and interpretation. Radon-based algorithms are commonly used for discriminating primaries and multiples in common depth point seismic gathers. This process implies a large number of parameters that need to be optimized for a satisfactory result. Moreover, Radon-based approaches sometimes present challenges in discriminating primaries and multiples with similar moveouts. Deep learning, based on convolutional neural networks, has recently shown promising results in seismic processing tasks that could mitigate the challenges of conventional methods. In this work, we detail how to train convolutional neural networks with only synthetic seismic data for assessing the demultiple problem in field datasets. We compare different training strategies for multiples removal based on different loss functions. We evaluate the performance of the different strategies on 400 clean and noisy synthetic data. We found that training a convolutional neural network to predict the multiples and then subtracting them from the input image is the most effective strategy for demultiple, especially for noisy data. Finally, we test our model to predict multiples on an elastic synthetic dataset and four distinctive field datasets. Our proposed approach reports successful generalization capabilities predicting and eliminating internal and surface-related multiples before and after migration while mitigating Radon challenges and relieving the user from any manual tasks. As a result, our effectively trained models bring a new valuable tool for seismic demultiple to consider in existing processing workflows
Dynamic Curricular Concepts for Research Oriented Programs in Optics and Photonics: Gamification in Higher Education
No full textThe conceptual restructuring and redesign of the curriculum in media technology has succeeded in creating a broad platform for practical projects and applied research. By using gamification as an innovative method to enhance motivation, learning success, and learner participation, further development is intended to be achieved