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Häufig bremsen geringe IT-Ressourcen, fehlende Softwareschnittstellen oder eine veraltete und komplex gewachsene Systemlandschaft die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Robotic Process Automation (RPA) ist eine vielversprechende Methode, um Geschäftsprozesse oberflächenbasiert und ohne größere Systemeingriffe zu automatisieren und Medienbrüche abzubauen. Die Auswahl der passenden Prozesse ist dabei für den Erfolg von RPA-Projekten entscheidend. Der vorliegende Beitrag liefert dafür Selektionskriterien, die aus einer qualitativen Inhaltanalyse von elf Interviews mit RPA-Experten aus dem Versicherungsumfeld resultieren. Das Ergebnis umfasst eine gewichtetet Liste von sieben Dimensionen und 51 Prozesskriterien, welche die Automatisierung mit Softwarerobotern begünstigen bzw. deren Nichterfüllung eine Umsetzung erschweren oder sogar verhindern. Die drei wichtigsten Kriterien zur Auswahl von Geschäftsprozessen für die Automatisierung mittels RPA umfassen die Entlastung der an dem Prozess mitwirkenden Mitarbeiter (Arbeitnehmerüberlastung), die Ausführbarkeit des Prozesses mittels Regeln (Regelbasierte Prozessteuerung) sowie ein positiver Kosten-Nutzen-Vergleich. Praktiker können diese Kriterien verwenden, um eine systematische Auswahl von RPA-relevanten Prozessen vorzunehmen. Aus wissenschaftlicher Perspektive stellen die Ergebnisse eine Grundlage zur Erklärung des Erfolgs und Misserfolgs von RPA-Projekten dar.
Nacre-mimetic nanocomposites based on high fractions of synthetic high-aspect-ratio nanoclays in combination with polymers are continuously pushing boundaries for advanced material properties, such as high barrier against oxygen, extraordinary mechanical behavior, fire shielding, and glass-like transparency. Additionally, they provide interesting model systems to study polymers under nanoconfinement due to the well-defined layered nanocomposite arrangement. Although the general behavior in terms of forming such layered nanocomposite materials using evaporative self-assembly and controlling the nanoclay gallery spacing by the nanoclay/polymer ratio is understood, some combinations of polymer matrices and nanoclay reinforcement do not comply with the established models. Here, we demonstrate a thorough characterization and analysis of such an unusual polymer/nanoclay pair that falls outside of the general behavior. Poly(ethylene oxide) (PEO) and sodium fluorohectorite form nacre-mimetic, lamellar nanocomposites that are completely transparent and show high mechanical stiffness and high gas barrier, but there is only limited expansion of the nanoclay gallery spacing when adding increasing amounts of polymer. This behavior is maintained for molecular weights of PEO varied over four orders of magnitude and can be traced back to depletion forces. By careful investigation via X-ray diffraction and proton low-resolution solid-state NMR, we are able to quantify the amount of mobile and immobilized polymer species in between the nanoclay galleries and around proposed tactoid stacks embedded in a PEO matrix. We further elucidate the unusual confined polymer dynamics, indicating a relevant role of specific surface interactions.
Die autonome, unbemannte Luftfahrt ist einer der Schlüsselsektoren für die Zukunft der Luftfahrt. In diesem rasant wachsenden Bereich nehmen senkrecht startende und senkrecht landende Flugzeuge (Vertical Take-Off and Landing – VTOL) einen besonderen Platz ein. Ein VTOL-Flugzeug (manchmal auch „Transitionsfluggerät“ genannt) verbindet die Eigenschaft des Helikopters, überall starten und landen zu können, mit den Geschwindigkeits-, Reichweiten und Flugdauervorteilen des Starrflüglers. Grundsätzlich wird die Senkrechtstart- und -landefähigkeit sowohl von zivilen als auch von militärischen Betreibern unbemannter Fluggeräte (UAVs) gewünscht. Trotzdem bietet der Markt nur eine geringe Anzahl von VTOL-UAVs, da qualitativ hochwertige Entwürfe eine ausgesprochene Herausforderung in der Entwicklung darstellen. An der FH Aachen wird deshalb seit über 5 Jahren an der Auslegung und Analyse von solchen unbemannten VTOL Flugzeugen geforscht. Das neuste Projekt ist der Eigenentwurf einer großen, senkrechtstartenden Transportdrohne. Das „PhoenAIX“ getaufte Fluggerät wird von Falk Götten und Felix Finger im Rahmen einer EFRE-Förderung entwickelt.
Thematisch widmet sich das Projekt Coolplan- AIR der Fortentwicklung und Feldvalidierung eines Berechnungs- und Auslegungstools zur energieeffizienten Kühlung von Gebäuden mit luftgestützten Systemen. Neben dem Aufbau und der Weiterentwicklung von Simulationsmodellen erfolgen Vermessungen der Gesamtsysteme anhand von Praxisanlagen im Feld. Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Vermessung, Simulation und Integration rein luftgestützter Kühltechnologien. Im Bereich der Kälteerzeugung wurden Luft‐ Luft‐ Wärmepumpen, Anlagen zur adiabaten Kühlung bzw. offene Kühltürme und VRF‐ Multisplit‐ Systeme (Variable Refrigerant Flow) im Feld bzw. auf dem Teststand der HSD vermessen. Die Komponentenmodelle werden in die Matlab/Simulink‐ Toolbox CARNOT integriert und anschließend auf Basis der zuvor erhaltenen Messdaten validiert.
Einerseits erlauben die Messungen das Betriebsverhalten von Anlagenkomponenten zu analysieren. Andererseits soll mit der Vermessung im Feld geprüft werden, inwieweit die Simulationsmodelle, welche im Vorgängerprojekt aus Prüfstandmessungen entwickelt wurden, auch für größere Geräteleistungen Gültigkeit besitzen. Die entwickelten und implementierten Systeme, bestehend aus verschiedensten Anlagenmodellen und Regelungskomponenten, werden geprüft und dahingehend qualifiziert, dass sie in Standard- Auslegungstools zuverlässig verwendet werden können.
Zusätzlich wird ein energetisches Monitoring eines Hörsaalgebäudes am Campus Jülich durchgeführt, das u. a. zur Validierung der Kühllastberechnungen in gängigen Simulationsmodelle genutzt werden kann.
Im Projekt Coolplan‐ AIR geht es um die Fortentwicklung und Feld‐ Validierung eines Berechnungs‐ und Auslegungstools zur energieeffizienten Kühlung von Gebäuden mit luftgestützten Systemen. Neben dem Aufbau und der Weiterentwicklung von Simulationsmodellen erfolgen Vermessungen der Gesamtsysteme anhand von Praxisanlagen im Feld. Eine der betrachteten Anlagen arbeitet mit indirekter Verdunstung. Diese Veröffentlichung zeigt den Entwicklungsprozess und den Aufbau des Simulationsmodells zur Verdunstungskühlung in der Simulationsumgebung Matlab‐ Simulink mit der CARNOT‐ Toolbox. Das besondere Augenmerk liegt dabei auf dem physikalischen Modell des Wärmeübertragers, in dem die Verdunstung implementiert ist. Dem neuen Modellansatz liegt die Annahme einer aus der Enthalpie‐ Betrachtung hergeleiteten effektiven Wärmekapazität zugrunde. Des Weiteren wird der Befeuchtungsgrad als konstant angesehen und eine standardisierte Zunahme der Wärmeübertragung des feuchten gegenüber dem trockenen Wärmeübertrager angenommen. Die Validierung des Modells erfolgte anhand von Literaturdaten. Für den trockenen Wärmetauscher ist der maximale absolute Fehler der berechneten Austrittstemperatur (Zuluft) kleiner als ±0.1 K und für den nassen Wärmetauscher (Kühlfall) unter der Annahme eines konstanten Verdunstungsgrades kleiner als ±0.4 K.
We present an automated pipeline for the generation of synthetic datasets for six-dimension (6D) object pose estimation. Therefore, a completely automated generation process based on predefined settings is developed, which enables the user to create large datasets with a minimum of interaction and which is feasible for applications with a high object variance. The pipeline is based on the Unreal 4 (UE4) game engine and provides a high variation for domain randomization, such as object appearance, ambient lighting, camera-object transformation and distractor density. In addition to the object pose and bounding box, the metadata includes all randomization parameters, which enables further studies on randomization parameter tuning. The developed workflow is adaptable to other 3D objects and UE4 environments. An exemplary dataset is provided including five objects of the Yale-CMU-Berkeley (YCB) object set. The datasets consist of 6 million subsegments using 97 rendering locations in 12 different UE4 environments. Each dataset subsegment includes one RGB image, one depth image and one class segmentation image at pixel-level.
Exercise training effectively mitigates aging-induced health and fitness impairments. Traditional training recommendations for the elderly focus separately on relevant physiological fitness domains, such as balance, flexibility, strength and endurance. Thus, a more holistic and functional training framework is needed. The proposed agility training concept integratively tackles spatial orientation, stop and go, balance and strength. The presented protocol aims at introducing a two-armed, one-year randomized controlled trial, evaluating the effects of this concept on neuromuscular, cardiovascular, cognitive and psychosocial health outcomes in healthy older adults. Eighty-five participants were enrolled in this ongoing trial. Seventy-nine participants completed baseline testing and were block-randomized to the agility training group or the inactive control group. All participants undergo pre- and post-testing with interim assessment after six months. The intervention group currently receives supervised, group-based agility training twice a week over one year, with progressively demanding perceptual, cognitive and physical exercises. Knee extension strength, reactive balance, dual task gait speed and the Agility Challenge for the Elderly (ACE) serve as primary endpoints and neuromuscular, cognitive, cardiovascular, and psychosocial meassures serve as surrogate secondary outcomes. Our protocol promotes a comprehensive exercise training concept for older adults, that might facilitate stakeholders in health and exercise to stimulate relevant health outcomes without relying on excessively time-consuming physical activity recommendations.