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Smartwatches sind im Konsumentenbereich schon lange etabliert. Hierbei haben sich viele Einsatzszenarien, wie etwa das schnelle und unkomplizierte Lesen von Benachrichtigungen, das direkte Steuern von Musik oder das Tracken von Vitaldaten beim Fitness durchgesetzt.

Aber auch in der Industrie haben Wearables, im speziellen Smartwatches, großes Potential: Das Anzeigen bestimmter Maschinen KPIs, Wartungsaufträge sowie Benachrichtigungen bei Störungen sind nur ein paar der vorstellbaren Einsatzszenarien.

Im Rahmen der Thesis soll untersucht werden, wie Smartwatches im Kontext der Industrie 4.0 einen echten Mehrwert generieren können. Hierbei sollen Themen, wie kontextbasierte Informationsanzeige, UX-Design bei kleinen Displays (“handsfree” Interaktion) sowie mögliche Einsatzszenarien evaluiert werden.

Im Anschluss an die Evaluierung des Potenzials von Smartwatches im Produktionsprozess soll eines dieser Einsatzszenarien als Prototyp umgesetzt werden. Im Rahmen des AIT Smart Edge Projektes steht für diese Umsetzung ein Modell einer Taktstraße (IoT zum Anfassen – Taktstraße – AIT GmbH & Co. KG) zum Austausch von Informationen bereit.

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Internet of things ist ein Buzzword, das die Software Branche nun seit mehreren Jahren prägt. Nahezu jedes Unternehmen hat inzwischen unter diesem Deckmantel eine App entwickelt, Daten in der Produktion erfasst oder ganze Cloud-Plattformen ins Leben gerufen. Was vor einigen Jahren als Hype-Thema in die Unternehmen hereingetragen wurde, entwickelt sich mehr und mehr zum Must-Have.

Dabei steht jedoch zumeist die technische Umsetzung im Fokus und nicht der Wert der Lösung, was langfristig dazu führt, dass IoT Unternehmungen beendet werden, da sie nur Ressourcen verbrauchen und nicht den entsprechenden Mehrwert liefern.

Im Rahmen der Thesis soll daher “das Pferd von hinten aufgezäumt” – also die Frage gestellt werden, wie Geschäftsmodelle für IoT Lösungen aussehen können. Pay-per-Use-, Marketplace-, Hidden-Revenue-Generation- oder Ökosystem-Modell sind dabei nur eine kleine Auswahl an Möglichkeiten, die einem schnell über den Weg laufen. Aber welche Anforderungen stellt das Geschäftsmodell an die zu entwickelnde IoT Lösung? Was sind Erfolgsfaktoren und Entscheidungshilfen bei der Auswahl?

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Das Wichtigste für die erfolgreiche Umsetzung von IIoT-Szenarien ist eine solide Datenbasis. Dies ist nicht nur wichtig für die Visualisierung, sondern auch um weitere Erkenntnisse im Shopfloor abzuleiten. Maschinen und Anlagen liefern heute schon Daten über diverse Protokolle und Schnittstellen. Doch was passiert, wenn keine Schnittstelle vorhanden ist oder die Daten unzureichend sind?

Mit Retrofitting sollen Bestandsmaschinen und -anlagen fit für die digitale Zukunft gemacht werden. Dazu werden diese mit ergänzender Sensorik und Geräten ausgestattet, die vom Vibrationssensor bis zur Kamera sehr vielfältig sein können. Die darüber erhaltenen Daten, dienen dann als Input für Machine Learning. Mit Azure Percept wird ein Dev Kit bereitgestellt, welches sowohl Audio- als auch Videosignale verarbeiten und direkt offline mit vortrainierten AI-Modellen auswerten kann.

Im Rahmen der Thesis soll untersucht werden, wie Maschinen und Anlagen erweitert und welche zusätzlichen Informationen dadurch gewonnen werden können. Azure Percept soll dazu als vollumfängliche Lösung zum Einsatz kommen, um zu prüfen, welche Probleme und Herausforderungen dabei entstehen. Zusätzlich soll gezeigt werden, wie einfach Daten aus
Laborbedingungen auch im Shopfloor eingesetzt werden können.

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Chatbots erfreuen sich immer größerer Beliebtheit. In vielen Onlineshops finden sich heute kleine Dialogfenster, in denen sich ein Kunde informieren kann. Auch im Kundensupport werden heute schon Chatbots eingesetzt.
Ziel dieser Thesisarbeit ist es einen Chatbot zu entwickeln, der Arbeitssuchenden hilft eine Firma kennenzulernen. Dabei soll der Chatbot einfache Fragen beantworten, wie zum Beispiel zu Firmengröße, Adresse, usw. Darüber hinaus soll er auch Fragen an den
Arbeitssuchenden stellen können, um diesem die am besten passenden Stellenausschreibungen anzubieten.

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3D Visualisierungen helfen Designern, Ingenieuren, Ärzten und Studenten dabei bessere Entscheidungen zu treffen. Dazu müssen oft hochkomplexe CAD-Modelle auf Endgeräten, wie zum Beispiel Laptops, Mobiltelefonen oder MR/AR Geräten, angezeigt werden. Da diese Endgeräte über vergleichsweise geringe Rechenkapazitäten verfügen, müssen die CAD-Modelle häufig vereinfacht werden. Dieser oft manuelle Vereinfachungsprozess ist nicht nur aufwendig, sondern es gehen auch wichtige Details verloren. Im Rahmen dieser Thesis soll gezeigt werden, wie mit der HoloLens oder anderen AR Geräten komplexe Modelle dargestellt werden können und welche Techniken die besten Lösungen ermöglichen.

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Seit Erscheinen der HoloLens 2016 haben wir diese in mehreren Softwareprojekten eingesetzt. Ein Feature, das dabei immer wieder für Verwirrung gesorgt hat, ist die nicht intuitive Bedienung mittels Handgesten (z.B. Airtap). Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine Alternative zur Airtap-Geste für Anwendungen zu bieten, so dass jeder Anwender selbst entscheiden kann, ob er eine Airtap-Geste oder eine andere Form der Eingabe verwendet. Hilfreich kann dies insbesondere für alle Anwendungen sein, bei denen die Hände für andere Arbeiten gebraucht werden, wie zum Beispiel bei der Wartung und Instandhaltung von Maschinen. Eine Möglichkeit eine solche Alternative umzusetzen sind Kopfbewegungen. Dazu wird ein Kopfnicken oder -schütteln erkannt und in einen Airtap-Befehl umgesetzt…

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Ziel dieser Master-Thesis ist es, eine Basis für ein einheitliches System zu schaffen, in welchem Hersteller von Produkten standardisiert eine Klassifizierung der eigenen Produkte über Web-APIs anbieten können. Im ersten Schritt soll eine passende Architektur für eine dezentrale hierarchische Objektklassifizierung basierend auf Web-APIs entworfen werden. Im nächsten Schritt sollen die Services in dieser Architektur mit Hilfe von Microsoft Azure Cognitive Services und Microsoft Azure Machine Learning mit Funktionalität gefüllt werden.

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