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Keywords
Generating synthetic LiDAR point cloud data for object detection using the Unreal Game Engine
(2024)
Object detection based on artificial intelligence is ubiquitous in today’s computer vision research and application. The training of the neural networks for object detection requires large and high-quality datasets. Besides datasets based on image data, datasets derived from point clouds offer several advantages. However, training datasets are sparse and their generation requires a lot of effort, especially in industrial domains. A solution to this issue offers the generation of synthetic point cloud data. Based on the design science research method, the work at hand proposes an approach and its instantiation for generating synthetic point cloud data based on the Unreal Engine. The point cloud quality is evaluated by comparing the synthetic cloud to a real-world point cloud. Within a practical example the applicability of the Unreal Game engine for synthetic point cloud generation could be successfully demonstrated.
Im Hinblick auf die Klimaziele der Bundesrepublik Deutschland konzentriert sich das Projekt Diggi Twin auf die nachhaltige Gebäudeoptimierung. Grundlage für eine ganzheitliche Gebäudeüberwachung und -optimierung bildet dabei die Digitalisierung und Automation im Sinne eines Smart Buildings. Das interdisziplinäre Projekt der FH Aachen hat das Ziel, ein bestehendes Hochschulgebäude und einen Neubau an klimaneutrale Standards anzupassen. Im Rahmen des Projekts werden bekannte Verfahren, wie das Building Information Modeling (BIM), so erweitert, dass ein digitaler Gebäudezwilling entsteht. Dieser kann zur Optimierung des Gebäudebetriebs herangezogen werden, sowie als Basis für eine Erweiterung des Bewertungssystems Nachhaltiges Bauen (BNB) dienen. Mithilfe von Sensortechnologie und künstlicher Intelligenz kann so ein präzises Monitoring wichtiger Gebäudedaten erfolgen, um ungenutzte Energieeinsparpotenziale zu erkennen und zu nutzen. Das Projekt erforscht und setzt methodische Erkenntnisse zu BIM und digitalen Gebäudezwillingen praxisnah um, indem es spezifische Fragen zur Energie- und Ressourceneffizienz von Gebäuden untersucht und konkrete Lösungen für die Gebäudeoptimierung entwickelt.
Die potenziellen Auswirkungen der Digitalisierung auf die Lehre sind seit langem Gegenstand ausführlicher Diskussionen innerhalb der Wirtschaftsinformatik (WI) (z. B. in Auth et al. 2021, Barton et al. 2019, Klotz et al. 2019). Nicht zuletzt der in nahezu allen Wirtschaftszweigen bestehende Mangel an qualifizierten Fachkräften lenkt den Diskurs auf einen verbesserten Zugang zu Bildung und gleichen Bildungschancen. Aus dieser Vision heraus und dem Schub der Digitalisierung entstehen Bildungskonzepte wie Open Educational Resources (OER), die gesellschaftlichen Problemen, wie dem des Fachkräftemangels, entgegenwirken sollen. Im Rahmen dieses Kurzbeitrags wird das Projekt WiLMo - "Wirtschaftsinformatik Lehr- und Lernmodule" vorgestellt. WiLMo wird im Rahmen von OERContent.nrw unter Beteiligung von sechs Hochschulen entwickelt und gefördert. Alle Projektbeteiligten arbeiten gemeinsam daran, einheitliche digitale Lehr- und Lernmaterialien im OER-Format für die Kernmodule der Wirtschaftsinformatik zu entwickeln und in garantiert hoher Qualität zur Verfügung zu stellen.
Open Data impliziert die freie Zugänglichkeit, Verfügbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Datensätzen. Obwohl hochwertige Datensätze öffentlich verfügbar sind, ist der Zugang zu diesen und die Transparenz über die Formate nicht immer gegeben. Dies mindert die optimale Nutzung des Potenzials zur Wertschöpfung, trotz der vorherrschenden Einigkeit über ihre Chancen. Denn Open Data ermöglicht das Vorantreiben von Compliance-Themen wie Transparenz und Rechenschaftspflicht bis hin zur Förderung von Innovationen. Die Nutzung von Open Data erfordert Mut und eine gemeinsame Anstrengung verschiedener Akteure und Branchen. Im Rahmen des vorliegenden Beitrags werden auf Grundlage des Design Science-Ansatzes eine Open Data Capability Map sowie darauf aufbauend eine Datenarchitektur für Open Data in der Luftfahrtindustrie an einem Beispiel entwickelt.
Digital start-ups are perceived as an engine for innovation and job promotor. While success factors for non-IT start-ups have already been extensively researched, this study sheds light on digital entrepreneurs, whose business model relies primarily on services based on digital technologies. Applying the Grounded Theory method, we identify relevant environmental success factors for digital entrepreneurs. The study’s research contribution is threefold. First, we provide 16 relevant and less relevant environmental success factors, which enables a comparison with prior identified factors. We found out that several prior environmental success factors, such as accessibility to transportation or the availability of land and facilities are less relevant for a digital entrepreneur. Second, we derive and discuss hypotheses for the influence of these factors on digital start-up success. Third, we present a theoretical model that lays the foundation for explaining the environmental influence on digital
entrepreneurship success.
Für die Herstellung von metallischen Bauteilen wird in der heutigen Zeit eine Vielzahl von Verfahren auf dem Markt angeboten. Dabei stehen die additiven im Wettbewerb zu den konventionellen Verfahren. Die erreichbaren Oberflächenqualitäten der additiven sind nicht mit denen spanender Verfahren vergleichbar. Für diesen Beitrag wurde analysiert, ob sich ein mittels Selektivem Laserschmelzen (SLM) additiv hergestellter Edelstahl hinsichtlich seiner Oberflächenqualität nach der Zerspanung von einem umgeformten konventionell hergestellten Edelstahl gleicher Sorte unterscheidet.
Wir stellen hier exemplarisch STACK Aufgaben vor, die frei von der Problematik sind, welche sich durch diverse Kommunikationswege und (webbasierte) Computer Algebra Systeme (CAS) ergibt. Daher sind sie insbesondere für eine Open-Book Online Prüfung geeignet, da eine faire Prüfungssituation gewährleistet werden kann.
Industrie 4.0 stellt viele Herausforderungen an produzierende Unternehmen und ihre Beschäf-tigten. Innovative und effektive Trainingsstrategien sind erforderlich, um mit den sich schnell verändernden Produktionsumgebungen und neuen Fertigungstechnologien Schritt halten zu können. Virtual Reality (VR) bietet neue Möglichkeiten für On-the-Job, On-Demand- und Off-Premise-Schulungen. Diese Arbeit stellt ein neues VR Schulungssystem vor, welches sich flexible an unterschiedliche Trainingsobjekte auf Grundlage von Rezepten und CAD Modellen anpassen lässt. Das Konzept basiert auf gerichteten azyklischen Graphen und einem Level-system. Es ermöglicht eine benutzerindividuelle Lerngeschwindigkeit mittels visueller Ele-mente. Das Konzept wurde für einen mechanischen Anwendungsfall mit Industriekomponen-ten implementiert und in der Industrie 4.0-Modellfabrik der FH Aachen umgesetzt.