Offenburg University of Applied Sciences
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A Hybrid Predictive Maintenance Solution for Fault Classification and Remaining Useful Life Estimation of Bearings Using Low-Cost Sensor Hardware
No full textIn recent years, predictive maintenance tasks, especially for bearings, have become increasingly important. Solutions for these use cases concentrate on the classification of faults and the estimation of the Remaining Useful Life (RUL). As of today, these solutions suffer from a lack of training samples. In addition, these solutions often require high-frequency accelerometers, incurring significant costs. To overcome these challenges, this research proposes a combined classification and RUL estimation solution based on a Convolutional Neural Network (CNN) and a Long Short-Term Memory (LSTM) network. This solution relies on a hybrid feature extraction approach, making it especially appropriate for low-cost accelerometers with low sampling frequencies. In addition, it uses transfer learning to be suitable for applications with only a few training samples
Manufacturing Process of Low-Contamination Titanium Foam as Implant Material for Cranioplasty Based on Replica Technique
Get PDFThe article investigates the development of a manufacturing route for highly porous titanium foams suitable for craniofacial surgery applications, particularly in cranioplasties. The study focuses on the polyurethane replication method for foam production and emphasizes reducing residual gas content, as it significantly affects the mechanical properties and suitability for approval of the foams. Various factors such as starting materials, solvent debinding, heating schedules, and hydrogen atmosphere are analyzed for their impact on residual gas content. It is shown that significant reductions in residual gas content can only be achieved by reworking each step of the process. A combination of initial solvent debinding of the PU template with dimethyl sulphoxide, reduction of suspension additives, use of coarser Gd. 1 powders, and an integrated debinding and sintering process under partial hydrogen atmosphere achieves a significant reduction in residual gas content. This way, the potential for producing titanium foams that comply with relevant standards for craniofacial implants is demonstrated
Corporate Identity konforme Bildsprache durch Generative Künstliche Intelligenz
No full textDie vorliegende Masterarbeit untersucht die Anwendung von generativer KI zur Bildgenerierung im CI konformen Marketing von Unternehmen. Dabei wird insbesondere der Einsatz von Modellen wie Midjourney und DALL-E beleuchtet, die aufgrund ihrer Fähigkeiten zur hochauflösenden und kontextbezogenen Bildgenerierung interessant sind.
Anschließend erfolgt die praktische Implementierung und Evaluation eines Workflows zur Bildgenerierung mit dem generativen Modell, welches auf Stable Diffusion basiert. Dieser Workflow wird mit Hilfe der ComfyUI-Oberfläche entwickelt und optimiert, um eine benutzer-freundliche und effiziente Anwendung zu gewährleisten
Vergleich des CGM2.i Markermodells mit einem Standardmodell in der 3D Bewegungsanalyse
No full textHintergrund: Die Bewegungsanalyse, ein etabliertes Verfahren in der Biomechanik, verwendet mathematische Modelle zur Rekonstruktion dreidimensionaler Bewegungsabläufe. Dabei werden verschiedene Modelle verwendet, die sich in ihrer Komplexität und den zugrundeliegenden anatomischen Annahmen unterscheiden. Ziel dieser Untersuchung ist es, den Einfluss der “Calibration Anatomical System Technique“ (CAST-Modell) und des “Conventional Gait Model 2“ (CGM2-Modell) auf die bewegungsanalytischen Ergebnisse zu untersuchen, indem die Übereinstimmung der von beiden Modellen ermittelten Gelenkwinkel und Gelenkmomente bei der Durchführung funktioneller Tests (Squat, Jump Down) verglichen wird. Insbesondere die Berücksichtigung von Weichteilbewegungen und der Markerplatzierung stellt eine Herausforderung in der Bewegungsanalyse dar, da diese zu Abweichungen zwischen realer und modellierter Bewegung führen können.
Methode: Neun gesunde Probanden (5♂/4♀, 29,3 ± 11,4 Jahre, 74,6 ± 12,8 kg, 1,71
± 0,1 m) führten die Funktionstest Squat und Jump Down durch. Die Gelenkwinkel und -momente in der Sagittalebene (Squat: Hüft-, Knie- und Sprunggelenk) sowie in der Frontal- und Transversalebene (Jump Down: Hüft- und Sprunggelenk) wurden mit beiden Modellen analysiert. Die Datenverarbeitung erfolgte für das CAST-Modell mit der Software Qualisys Track Manager (QTM) und der Software Visual3D. Für das CGM2-Modell wurde eine Lösung über QTM und die Software Mokka gefunden. Die ursprünglich zur Auswertung geplanten frei zugänglichen Python-Skripte konnten nicht verwendet werden.
Ergebnisse: Die grafische Analyse der Gelenkwinkelverläufe während des Squats zeigt größere Bewegungsausschläge beim CGM2-Modell im Vergleich zum CAST-Modell. Die quantitative Analyse mittels Bland-Altman-Plots bestätigt diese Beobachtung und zeigt eine systematische Über- bzw. Unterschätzung der Bewegungsamplituden durch das CGM2-Modell. Insbesondere bei den Gelenkwinkeln des Jump Downs kann eine deutliche systematische Verzerrung festgestellt werden. Die Analyse der Gelenkmomente zeigt ebenfalls Unterschiede zwischen den Modellen, wobei die größten Abweichungen beim Hüftgelenk während des Jump Downs auftreten.
Schlussfolgerung: Diese Arbeit zeigt, dass das CAST-Modell aufgrund seiner etablierten methodischen Grundlagen und der vorliegenden Ergebnisse als das zuverlässigere Modell für die quantitative Bewegungsanalyse anzusehen ist. Das CGM2-Modell bedarf weiterer Validierungsstudien, um seine Eignung für klinische Anwendungen nachzuweisen und die beobachteten Abweichungen zu erklären
Konzeption, Konstruktion und Inbetriebnahme eines Pedelec-Lehrprüfstandes
No full textDie vorliegende Bachelorarbeit behandelt die Konzeption, Konstruktion und Inbetriebnahme eines Lehrprüfstandes für Pedelecs, mit besonderem Fokus auf die Analyse und Entschlüsselung der CAN-Bus-Signale innerhalb der Antriebssysteme. Pedelecs, die im Straßenverkehr immer häufiger genutzt werden, verwenden meist den CAN-Bus zur Kommunikation zwischen verschiedenen Komponenten des Antriebssystems. Diese Arbeit legt Fokus auf die Signale, die innerhalb des Pedelecs zirkulieren und zeigt auf, wie und was für ein Datenfluss zwischen den einzelnen Teilsystemen, wie Motoreinheit oder dem Human-Machine-Interface herrscht.
Ein zentrales Ziel dieser Arbeit war es, die Signale des CAN-Bus zu entschlüsseln und ein tiefes Verständnis für deren Funktionsweise zu entwickeln. Dazu wurde eine spezielle Schnittstelle zum CAN-Bus des Pedelecs entwickelt, die es ermöglicht, die Signale sowohl in Echtzeit als auch im Nachhinein zu analysieren. Hierfür kam verschiedene Hardware zum Einsatz, um den CAN-Bus abzugreifen. Die Signale werden anschließend mittels Software wie Matlab visualisiert und ausgewertet.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Arbeit war die Robustheit und Sicherheit des Prüfstands, da dieser für den Lehrbetrieb entwickelt wurde. Die Konstruktion des Prüfstands erfolgte unter strengen Sicherheitsvorgaben und einer detaillierten Gefährdungsbeurteilung, um eine sichere und zuverlässige Nutzung im Laborbetrieb zu gewährleisten. Der Prüfstand ist sowohl lokal als auch standortunabhängig einsetzbar, was eine flexible Nutzung in verschiedenen Lehrumgebungen ermöglicht.
Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass die meisten Signale des CAN-Bus erfolgreich entschlüsselt und analysiert werden konnten. Dies ermöglicht eine detaillierte Betrachtung und Überwachung eines Antriebssystems und bietet wertvolle Einblicke in deren Betrieb. Der entwickelte Prüfstand stellt somit ein wertvolles Werkzeug für die Lehre dar, dass die Ausbildung im Bereich der Elektromobilität und der Fahrzeugtechnik erheblich bereichert
Anwendbarkeit von Foundation Modellen zur Brustkrebsklassifizierung
No full textDie vorliegende Arbeit befasst sich mit der Untersuchung verschiedener Ansätze zur automatisierten Klassifikation von Mammographieaufnahmen, um die Erkennung von Brustkrebs zu verbessern. Im Rahmen der Evaluierung wurden insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) wie InceptionV3 sowie das Foundation Model CLIP und ConvNeXtSmall berücksichtigt. Im Rahmen der Experimente wurden sowohl binäre als auch mehrklassige Klassifikationen unter Verwendung der DDSM- und MIAS-Datensätze durchgeführt. Ein Zero-Shot-Learning wurde für CLIP angewandt, jedoch ohne zufriedenstellendes Resultat. Die Ergebnisse legen nahe, dass InceptionV3 beim Nachtrainieren eine überlegene Leistung erbringt, während ConvNeXtSmall durch die Verwendung von Feature-Maps in Kombination mit einem Random Forest-Klassifikator bessere Ergebnisse zeigt als beim Nachtrainieren. Der Vergleich der hier vorgestellten Ansätze liefert wertvolle Einblicke und Perspektiven für künftige Forschungsarbeiten im Bereich der automatisierten Brustkrebsdiagnostik.The present study examines the efficacy of various automated classification techniques for mammography images, with the objective of enhancing the detection of breast cancer. In particular, the evaluation considered Convolutional Neural Networks (CNNs) such as InceptionV3, as well as the Foundation Model CLIP and ConvNeXtSmall. The experiments included both binary and multi-class classifications using the DDSM and MIAS datasets. A zero-shot learning approach was applied to CLIP, but the results were not satisfactory. The results suggest that InceptionV3 performs superior in retraining, while ConvNeXtSmall shows better results than retraining by using feature maps in combination with a random forest classifier. The comparison of the approaches presented here provides valuable insights and perspectives for future research in the field of automated breast cancer diagnosis
Together Forward: Employee-driven Innovation as a Driver for Twin Transformation in Higher Education
No full textTwin transformation (TT), which synergistically integrates digital and sustainability transformations, is increasingly acknowledged as essential for the future resilience of organizations. Despite its growing importance, the design and implementation of TT within higher education institutions (HEIs) remain underexplored. In this paper, we address this deficiency by developing a TT framework tailored for HEIs, utilizing employee-driven innovation (EDI) approaches to leverage the collective intelligence of employees and students from a value-adding perspective. Furthermore, we have created an iterative roadmap for the implementation of the TT framework. As a foundation for our work, we utilized qualitative data from a HEI as a case study, which included its existing digital transformation strategy. The findings of this paper provide theoretical contributions to the understanding of TT and an adaptable framework that can assist other HEIs in enhancing stakeholder engagement and fostering EDI initiatives to support their TT
Empowering Citizen Developers: The Crucial Role of Effective Governance
No full textThe emergence of low-code and no-code platforms (LNCPs) has led organizations to increasingly employ so-called citizen developers (CDs), empowering ordinary employees, commonly business employees or domain experts, to develop their own software applications. However, this integration poses significant risks. Unrestricted access to software development by CDs can result in the emergence of shadow IT, IT security issues, and the lack of quality in software applications across the organization. Proper governance mechanisms for LNCPs and CDs can mitigate these risks, preventing the creation of shadow IT and maintaining transparency. Given the scarcity of research on such mechanisms, we conducted an integrative literature review and expanded our findings with practical frameworks proposed by incumbent organizations. We synthesized four recommendations based on ten identified best practices and eight pitfalls. Our findings provide guidance for practitioners aiming to develop and integrate governance frameworks for LNCPs and CDs, achieving a secure and transparent application ecosystem
Evidence Based Leadership Transformation (EBLT)
Get PDFWenn man aus wissenschaftlicher Perspektive die Coaching-, Beratungs- und Trainingspraxis im deutschsprachigen Raum beschreiben möchte, stößt man aufgrund der Heterogenität der Akteure und der damit verbundenen unterschiedlichen Professionsbedingungen (Kühl 2008) sehr schnell an Grenzen. Im Rahmen dieser Darstellung geht es nicht darum die allgemeine Diskussion um Qualitätsmängel im Coaching zu beleuchten, sondern es geht um Wege zur Sicherung nachhaltiger Transfererfolge durch externe Impulse im Rahmen von komplexen Ausbildungsprogrammen
Entwicklung einer Administrationsoberfläche als Webanwendung zur Verwaltung der Daten einer Discotheken-App
No full textIn dieser Bachelorarbeit wurde eine Administrationsoberfläche als Webanwendung für DiscothekenApps entwickelt und implementiert. Das Hauptziel war die Schaffung einer intuitiven und anpassbaren Plattform, die es Discothekenbetreibern ermöglicht, Events, Gästelisten und weitere relevante Daten effizient zu verwalten. Unter Verwendung von React, Redux Toolkit/Query und SCSS wurden modulare Komponenten erstellt, die innerhalb der Anwendung eine hohe Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsfähigkeit gewährleisten. Die Arbeit beleuchtet umfassend die technischen Herausforderungen und die umgesetzten Lösungsansätze, einschließlich der Integration eines White-Label-Ansatzes, der eine einfache Anpassung und Distribution an verschiedene Kunden ermöglicht. Eine Evaluation des Prototyps bestätigte die Effektivität des entwickelten Systems in Bezug auf Performance und Benutzerzufriedenheit. Abschließend werden mögliche Weiterentwicklungen und Verbesserungen diskutiert, die die Skalierbarkeit und Funktionalität der Plattform in Zukunft erhöhen könnten