Offenburg University of Applied Sciences
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6641 research outputs found
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AI Chatbots in Design Thinking
No full textThis paper investigates the integration of generative AI into the design thinking process, particularly through ChatGPT, and evaluates its potential and limitations in consulting practice. By developing an app that uses SAP technologies and the OpenAI API, a new form of collaboration between humans and AI is made possible. The study illustrates how such systems can support design thinking sessions through the automated creation of personas and user stories. Despite technical challenges and the need for further optimization, the study shows a promising area for future research and practical applications in consulting
Plasticity-induced crack closure under thermomechanical fatigue loading: Influence of phase relationship and plasticity model on crack closure, CTOD, ratchetting and numerical stability
Get PDFIn this work, plasticity-induced crack closure is studied under strain-controlled in-phase and out-of-phase thermomechanical fatigue (TMF) loading using the finite element method. The influence of the TMF phase, the applied strain ratio and the material model on the crack opening stress and the crack tip opening displacement is investigated. Therefore, a plane strain pennyshaped crack under large-scale yielding and four temperature-dependent viscoplasticity models with different numbers of backstresses with or without modification for an improved description of ratchetting are considered. The results show that crack closure is strongly determined by the TMF phase and not significantly affected by the strain ratio. Moreover, the plasticity model strongly influences the results, suggesting the need for the appropriate description of ratchetting effects and hardening behavior for large plastic strain ranges typically occurring at and around the crack tip
The trade-off between running economy and cumulative knee joint loading in running when systematically altering trunk lean angle
No full textGesetz über den rechtlichen Schutz von Design – Designgesetz (DesignG)
No full textKommentierung des Designrecht
Nature's lessons, AI's power: sustainable process design with generative AI
Get PDFIn the realm of process engineering, the pursuit of sustainability is paramount. Traditional approaches can be time-consuming and often struggle to address modern environmental challenges effectively. This article explores the integration of generative AI, as a powerful tool to generate solution ideas and solve problems in process engineering using a Solution-Driven Approach (SDA). SDA applies nature-inspired principles to tackle intricate engineering challenges. In this study, generative AI is trained to understand and use the SDA patterns to suggest solutions to complex engineering challenges
Evaluating AI-Generated Solution Ideas: A Comparative Study of AI and Human Assessments for Sustainable Process Design
No full textThe integration of generative artificial intelligence (AI) in sustainable process design has gained substantial traction, with AI increasingly employed to generate innovative solutions. However, the efficacy of these AI-generated ideas requires rigorous evaluation to ensure their quality. This study examines the dual role of GPT-4o in generating and evaluating solution ideas for sustainable process design at the concept development stage. Focusing on process engineering, the research applies these methods to a case study involving froth flotation for nickel recovery. By comparing AI-driven assessments with those from human experts, the research aims to determine the alignment between AI and human evaluations across key criteria: novelty, feasibility, usefulness, and sustainability. The results reveal strong alignment in most areas, though notable discrepancies in novelty suggest that human expertise remains essential for nuanced judgments on uniqueness. These findings highlight GPT-4o’s potential as a preliminary evaluation tool, while also underscoring the need for a hybrid approach that combines AI insights with human expertise
KINLI (Künstliche Intelligenz für Nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten)
No full textDas Forschungsprojekt KINLI (Künstliche Intelligenz für Nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten) zielt durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Aufzucht und Mast von Nutztieren sowie in der Verarbeitung von Fleisch auf eine nachhaltige Gestaltung von Lebensmittellieferketten ab. Neben der optimierten Gesundheit und dem Wohl von Nutztieren sollen auch Lebensmittelqualität und -sicherheit durch KI prädiktiv gefördert werden
Geschäftsmodelle vom Typ Anything-as-a-Service (XaaS) - Eine Analyse auf der Basis von Realoptionen
No full textIn der gegenwärtigen Phase der Digitalisierung breiten sich neue Geschäftsmodelle aus, die sich durch neue Produktzuschnitte von Dienstleistungen auszeichnen, wie etwa Cloud Computing, Web-basierte Anwendungen und ein Trend zu Plattformunternehmen im online-Geschäft. Amazon beispielsweise vereint sogar zugleich alle diese Trends mit Amazon Web Services und seiner marktführenden Verkaufsplattform. Schon lange etabliert sind Datenspeicher auf dieser Basis, wie etwa IBM storage as a service. Oft werden diese Angebote mit Kürzeln bezeichnet wie Software-as-a-service, Platform-as-a-service, Infrastructure-as-aservice oder allgemein mittlerweile auch einfach Anything-as-a-Service, kurz XaaS. Zentrales Kennzeichen dieser Konzepte ist eine erhöhte Skalierbarkeit und eine Verringerung von Eintrittsbarrieren in der Nutzung solcher Dienstleistungen. In ihrer ökonomischen Auswirkung gleichen solche Praktiken daher Realoptionen, die seit Langem in der Finanzwirtschaft der Unternehmen und in der Managementpraxis bekannt sind. Bei Realoptionen handelt es sich um Kaufund Verkaufsoptionen auf Vermögenswerte als Basiswerte, in Verallgemeinerung von Optionen, deren Basiswerte zunächst einmal Wertpapiere wie Aktien, Anleihen oder Rohstoffe sind. Dass die Basiswerte abstrakte Vermögenswerte oder Investitionsprojekte sind, keine physischen oder realwirtschaftlichen, spielt für die Bewertung keine Rolle
Machine learning-based models for self-learning indoor heat warning systems in households
No full textWith climate change and global rising temperatures heat health warning systems have become important in accurately predicting heat waves. However, most heat health warning systems rely on the ambient temperature forecast and do not take indoor building conditions into consideration. Moreover, a general heat warning system cannot accurately predict the heat stress conditions in individual buildings. To implement the prediction algorithms the study also proposes a Raspberry Pi based measurement system. Furthermore, to reduce the computational load on Raspberry Pi a Transfer learning technique is implemented from a pre trained Long Short-Term Memory (LSTM) neural network. The results show prediction accuracy of 97% with an RMSE of 0.218 for indoor temperature prediction
Dispositif de commande pour un support de circulation extracorporelle utilisant une bio-impédance
No full textThe invention relates to a method for controlling/regulating an extracorporeal circulatory support for a patient while taking into consideration bioimpedance and to corresponding devices and systems. Correspondingly, a method for controlling/regulating an extracorporeal circulatory support for a patient has the steps of: receiving (10) an EKG signal (22) of a patient being supported over a specified duration and evaluating the EKG signal in order to identify (16) at least one change in amplitude for a respective cardiac cycle, said change characterizing a cardiac cycle phase; receiving (12) a cardiological bioimpedance measurement (24) of the patient being supported over a specified duration in parallel to the EKG signal (22) and evaluating the bioimpedance measurement (24) in order to determine (18) at least one physiological characteristic (26A- 26D) of the patient; and providing (20) a trigger signal for the extracorporeal circulatory support and for the respective cardiac cycle according to the identified at least one change in amplitude. According to the invention, the trigger signal is additionally provided while taking into consideration the determined at least one physiological characteristic (26A-26D).Die vorliegende Erfindung betrifft Verfahren zum Steuern/Regeln einer extrakorporalen Kreislaufunterstützung eines Patienten unter Berücksichtigung von Bioimpedanz sowie entsprechende Vorrichtungen und Systeme. Entsprechend wird ein Verfahren zum Steuern/Regeln einer extrakorporalen Kreislaufunterstützung eines Patienten vorgeschlagen, umfassend die Schritte: Empfangen (10) eines EKG-Signals (22) eines unterstützten Patienten über einen vorgegebenen Zeitraum und Auswerten des EKG-Signals zum Identifizieren (16) mindestens einer für eine Herzzyklusphase charakteristischen Amplitudenänderung für einen jeweiligen Herzzyklus; Empfangen (12) einer kardiologischen Bioimpedanzmessung (24) des unterstützten Patienten über den vorgegebenen Zeitraum parallel zum EKG-Signal (22) und Auswerten der Bioimpedanzmessung (24) zum Bestimmen (18) mindestens einer physiologischen Eigenschaft (26A-26D) des Patienten; und Bereitstellen (20) eines Triggersignals für die extrakorporale Kreislaufunterstützung und für den jeweiligen Herzzyklus nach Maßgabe der identifizierten mindestens einen Amplitudenänderung. Erfindungsgemäß wird das Triggersignal weiterhin unter Berücksichtigung der bestimmten mindestens einen physiologischen Eigenschaft (26A-26D) bereitgestellt.L'invention concerne un procédé de commande/régulation d'un support de circulation extracorporelle pour un patient en tenant compte de la bio-impédance, ainsi que des dispositifs et des systèmes correspondants. Ainsi, un procédé de commande/régulation d'un support de circulation extracorporelle pour un patient comprend les étapes consistant à : recevoir (10) un signal ECG (22) d'un patient qui est pris en charge sur une durée spécifiée et évaluer le signal ECG afin d'identifier (16) au moins un changement d'amplitude pour un cycle cardiaque respectif, ledit changement caractérisant une phase de cycle cardiaque ; recevoir (12) une mesure de bio-impédance cardiologique (24) du patient pris en charge sur une durée spécifiée en parallèle du signal ECG (22) et évaluer la mesure de bio-impédance (24) afin de déterminer (18) au moins une caractéristique physiologique (26A1-26D) du patient ; et fournir (20) un signal de déclenchement pour le support de circulation extracorporelle et pour le cycle cardiaque respectif en fonction du ou des changements d'amplitude identifiés. Selon l'invention, le signal de déclenchement est en outre fourni en tenant compte de la ou des caractéristiques physiologiques déterminées (26A-26D)