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Beton
(2015)
Wettbewerbsregeln (§§ 24-27)
(2015)
Für die Erstellung von Maschinenbelegungsplanen wurden im Operations Research aufwendige Optimierungsverfahren konzipiert und entsprechende Programme entwickelt. Maschinenbelegungsprobleme sind klassische Vertreter der Klasse der np-vollständigen Probleme, also sichere Kandidaten für kombinatorische Explosion der Lösungsalternativen. Deshalb ist der Einsatz konventioneller Planungssysteme wegen der hohen Rechneranforderungen der gängigen Verfahren an die Hardware oft nicht praktikabel.
In der betrieblichen Entwicklungspraxis klaffen Anspruch und Realität bei der Gestaltung betrieblicher Softwareentwicklungsprozesse auseinander. Nicht selten werden „Vorgehensmodelle“definiert, jedoch nicht konsequent oder nicht mit dem erwünschten Erfolg eingesetzt. Die Modellierung der Entwicklungsabläufe garantiert nicht deren effektive und effiziente Umsetzung; dazu ist ein „Prozeßmanagement“erforderlich. Die verfügbaren Prozeßmanagementansätze eignen sich für unterschiedliche Anwendungsfelder und Organisationskulturen, sind dementsprechend auch auf die Softwareentwicklung übertragbar, adressieren jedoch nur bedingt den zentralen Erfolgsfaktor betrieblicher Softwareentwicklung: die Zufriedenheit der Anwender als Kunden der Softwareentwicklung.
Der Schlüssel für erfolgreiche Softwareentwicklungsprozesse liegt nicht im Prozeßmanagement allein, sondern in dessen Ausgestaltung mit Blick auf den Kunden. Ansatzpunkte für ein kundenorientiertes Softwareprozeßmanagement sind die Etablierung einer Kunden/Lieferantenbeziehung, die Fokussierung und Differenzierung der Entwicklungsprozesse, die Benutzerinvolvierung, Simultaneous Engineering und die gezielte Identifikation, Integration und Kooperation der „Stimme des Kunden“und der „Stimme des Ingenieurs“. Die Bewertung kundenorientierter Softwareprozesse wird diskutiert und Schlußfolgerungen für Forschung und Praxis skizziert.
Energietransparenz und optimierter Energieverbrauch durch ganzheitliche Automatisierungskonzepte
(2012)
Bussysteme
(2006)
RGB-D sensors such as the Microsoft Kinect or the Asus Xtion are inexpensive 3D sensors. A depth image is computed by calculating the distortion of a known infrared light (IR) pattern which is projected into the scene. While these sensors are great devices they have some limitations. The distance they can measure is limited and they suffer from reflection problems on transparent, shiny, or very matte and absorbing objects. If more than one RGB-D camera is used the IR patterns interfere with each other. This results in a massive loss of depth information. In this paper, we present a simple and powerful method to overcome these problems. We propose a stereo RGB-D camera system which uses the pros of RGB-D cameras and combine them with the pros of stereo camera systems. The idea is to utilize the IR images of each two sensors as a stereo pair to generate a depth map. The IR patterns emitted by IR projectors are exploited here to enhance the dense stereo matching even if the observed objects or surfaces are texture-less or transparent. The resulting disparity map is then fused with the depth map offered by the RGB-D sensor to fill the regions and the holes that appear because of interference, or due to transparent or reflective objects. Our results show that the density of depth information is increased especially for transparent, shiny or matte objects.