(Anwendungs-)Projekte SE im Wintersemester 2024/25

Die Restauratoren der Münsterbauhütte müssen die Schäden an den zu restaurienden Gebäuden erfassen, um die Kosten und die Durchführung einer Restaurierung zu planen. Dabei wird Stein für Stein in Augenschein genommen und für jeden eine Menge an Daten erfasst, um den aktuellen Zustand und die notwendigen Restaurierungsarbeiten zu dokumentieren.

Um die sehr aufwändige Datenerfassung mit Fotoapparat, Papier und Bleistift zu verbessern, wurde in vergangenen Projekten eine Windows-App entwickelt, die es ermöglicht, die Daten direkt am Tablett zu erfassen. Dabei werden die Kamera des Tabletts benutzt, um Fotos zu machen, diese mit einer Stifteingabe zu markieren und zu bearbeiten. Zurück im Büro, werden die so integriert erfassten Daten direkt mit der zentralen Datenbank abgeglichen.

Nachdem im vergangenen Jahr die App "aufgeräumt" wurde und einige Teile modernisiert wurden, steht im Wintersemester die Entwicklung von neuen Anforderungen wie z.B. Verwaltung von "ToDos", "komplexeres Rechtekonzepte" usw. an. Diese müssen teilweise zunächst in Zusammenarbeit mit Mitarbeitern der Bauhütte definiert bzw. verfeinert werden.

Die App ist in C# entwickelt worden.

Ansprechpartner:

• Alexander Raschke, Uni Ulm

In der Wissenschaft ist es üblich, zu Beginn eines neuen Projekts, einer Abschlussarbeit oder einer Publikation mit einer umfangreichen Literatur-Recherche zu beginnen, um einen Überblick über das Forschungsfeld und verwandte Arbeiten zu erhalten. Diese Recherche kann entweder unsystematisch oder systematisch erfolgen. Der systematische Ansatz wird allgemein als Systematic Literature Review, kurz SLR, bezeichnet. Dabei gibt es verschiedene Methoden, wie beispielsweise Systematic Database Query oder Snowballing, welche auch oft kombiniert werden. Im Falle des Snowballings werden, von einem initialen Startset von Papern ausgehend, in mehreren Iterationen zitierte als auch referenzierende Paper erfasst. Die gefundenen Paper werden hinsichtlich ihrer behandelten Themen bewertet, ob sie in der Menge bleiben oder nicht.

Bisher ist dieser Prozess mit sehr viel Handarbeit verbunden, da alle notwendigen Daten per Hand zusammengetragen werden müssen. Im Rahmen dieses Projekts soll daher eine frei zugängliche Anwendung entstehen, welche Forscherinnen und Forscher (aber auch Studierende) dabei unterstützt, kollaborativ eine SLR mittels Snowballing durchzuführen. Es sollen verschiedene frei zugängliche Literatur-Datenbanken, wie CrossRef, OCI oder SemanticScholar, abgefragt und die erhaltenen Daten zusammengeführt werden. Auch die manuelle Eingabe von Papern bzw. deren Meta-Daten soll möglich sein. Abschließend sollen alle beteiligten Personen die Möglichkeit haben, die erfassten Paper zu bewerten und/oder zu diskutieren. 

In einem früheren Projekt wurde eine erster Prototyp dazu entwickelt, dessen Frontend in diesem Semester deutlich verbessert (bzw. ggf. neu entwickelt) werden soll. Auch im Backend sind einige Verbesserungen wie z.B. KI Unterstützung denkbar.

Voraussetzungen

• Gute Programmierkenntnisse in aktuellen Webtechnologien zur Entwicklung einer Client-Server-Anwendung.

Literatur

• Systematic Literature Review (SLR) allgemein
  https://www.elsevier.com/__data/promis_misc/525444systematicreviewsguide.pdf
• Snowballing
  https://dl.acm.org/doi/10.1145/2601248.2601268
• Beispiel für SLR bestehend aus Database Query und Snowballing
  https://link.springer.com/article/10.1007/s10270-018-0675-4

Ansprechpartner:

• Alexander Raschke, Inst. für Softwaretechnik und Programmiersprachen

Kontext

Moderne Autos müssen inzwischen viele IT-Sicherheitsrichtlinien erfüllen. Dazu gehört, das Auto auf Cybersicherheit zu prüfen und zu (Pen-)Testen. Ein Teiler dieser Prüfung ist eine Architekturanalyse. Dabei wird die Netzwerktopologie des Autos betrachtet und mögliche Angriffspfade von Eintrittspunkten (wie WiFi, BT, …) zu möglichen Zielen (sog. Critical Elements) ermittelt. Es kommen noch weitere Aspekte, wie eine TARA, Systemanalyse, etc.. dazu, aber diese sind für das Projekt nicht relevant. Mit Hilfe der Architekturanalyse wird dann mit den Security Architekten ein Scope für den Pentest festgelegt; und unsere Pentester versuchen dann über die ermittelten Angriffspfade das Auto zu hacken. Wir, ein Team bei Mercedes-Benz Tech Innovation (MBTI), übernehmen diese Aufgabe von der Mercedes-Benz AG. Weitere Details und z.B. eine Führung durch unsere Hackingwerkstatt gibt es dann für die interessierte Gruppe.

Aufgabe/Ziel:

Momentan wird händisch aus einem PDF-Diagramm, ein Netzwerkdiagramm in Visio gezeichnet, eingefärbt und ein kleine Python Script übernimmt eine simple Angriffspfadanalyse.

• Eure Aufgabe ist sich erst mal verschiedene Diagramm-Tools (Visio, Draw.io, TMT, etc…) anzuschauen und ein passendes Auswählen.
• Dann müsst ihr die Informationen aus dem PDF mit Bilderkennung herausholen. Ein Weg ist mit OpenCV, aber ihr könnt zusätzlich gerne noch mit anderen AI Lösungen experimentieren.
• Auf Basis der Informationen, soll dann ein eingefärbtes/formatiertes Netzwerkdiagramm gezeichnet werden, sowie dieses dann automatisch mit den Angriffspfaden analysiert werden.
• Als Zusatzaufgabe, sollen auch .arxml Dateien geparst werden und mit dem Informationen ebenso das Netzwerkdiagramm erstellt und analysiert werden.

Technologien:

• Die Programmiersprache sollte Python sein, ist jedoch nicht zwingend erforderlich.
• OpenCV
• Andere AI frameworks/libraries
• XML Parsing
• Graphentheorie
• Attack Path Analysis
• Eine UI ist Optional, welche dürft ihr aussuchen; also egal ob Web, Node.Js., Tkinter, PyGui, …

Ansprechpartner

• Michael Wolf, Mercedes Benz Tech Innovation (MBTI)

Projektbeschreibung

Waddle ist ein Programmierlernspiel (ähnlich zu Scratch), bei dem Schüler:innen ab der 6. Klasse, Stück für Stück an die Grundkonzepte des Programmierens herangeführt werden. Sie durchlaufen dabei immer schwierigere Level, bei denen Sie mithilfe von selbstgeschriebenen Programmen (in einer eigenen DSL, Aufgaben erfüllen müssen. Besonders ist hierbei, dass alle interaktiven Elemente ebenfalls in der selben DSL vorgegeben sind, sodass die Schüler:innen gezielt existierenden Code lesen und verstehen müssen, um die Aufgaben zu meistern.

Waddle kann unter https://sp2.informatik.uni-ulm.de/waddle ausprobiert werden.

Aktueller Stand

Waddle besitzt aktuell:

• eine eigene DSL mit Monaco (VSCode Editor) Unterstützung durch Langium
• einen stepwise, time-travelling Debugger
• eigene Pixelart für alle Spielemente
• eine Vielzahl an Leveln mit Spielelementen wie Boxen, Wasser, Knöpfen, Stacheln und Pinguinen.

Waddle ist in TypeScript implementiert.

Ziel

Im Anwendungsprojekt ist das Ziel, ganz allgemein, Waddle um diverse Features zu erweitern, wobei die konkrete Auswahl und Ausprägung in einem ersten Treffen zu Beginn des Projektes gemeinsam festgelegt wird:

• Einen Level-Editor um einfacher neue Level zu erstellen
• Neue Spielelemente wie z.B. Teleporter, Nebel, etc.
• Neue Sprachelemente wie objektorientierte und funktionale Konzepte (wie auch Ausbau des Typsystems, der Programm-Analysen, ...)
• Verbesserung der eingebauten Tutorials (z.B. durch eine interaktive Heranführung)
• Erweiterung um neue Level
• Integration von Blockly als alternative Programmierschnittstelle
• Verbesserung der Usability und Mehrbenutzerleistung
• Umsetzung als Desktop-Anwendung (z.B. mit Electron)

Ansprechpartner

• Florian Sihler, Inst. für Softwaretechnik und Programmiersprachen

Die immersight GmbH entwickelt mit dem 3D-Showroom eine Cloud-Lösung für Virtuelle Ausstellung und mit dem 3D-Workroom zur Baustellendokumentation und -kommunikation. Die Kunden sind Handwerker oder Bauunternehmen, welche Räume sanieren und Material und Produkte verbauen.

Ein spannendes Feld sind Produktkonfiguratoren, welche es dem Endkunden ermöglichen, das gewünschte Produkt in seinen speziellen Ausprägungen zu konfigurieren. Ein weiteres spannendes Feld sind digitale Bauanleitungen, welche es dem Endkunden und/oder dem Monteur ermöglichen, das Produkt aus Einzelteilen einfach aufzubauen.

In diesem Projekt soll ein Lego-Klo aus ca. 20 Teilen als Übungsobjekt dienen, um sich den beiden spannenden Feldern zu nähern. Einerseits handelt es sich um ein Produkt, welches aus Einzelteilen zusammengebaut wird, andererseits könnte man aus den Einzelteilen auch ein anderes Produkt bauen (konfigurieren). In diesem Projekt wird sich auf eine Bauvariante (eine Konfiguration beschränkt), jedoch sollen die Einzelteile als 3D-Modell so angelegt sein, dass man auch jederzeit eine weitere Konfiguration erstellen könnte.

Der Fokus liegt auf dem Zusammenbauen der einen Konfiguration aus ca. 20 Teilen. Der Nutzer soll mittels AR-Technologie unterstützt werden. Die Anwendung soll eine Web-AR Anwendung sein, sodass man sie einfach per QR-Code / Link aufrufen kann. Bevorzugt soll ThreeJS genutzt werden. Eine Nutzung mittels AR-Brille ist nicht direkt vorgesehen, darf aber auch funktionieren (insofern die AR-Brille WebAR unterstützt).

Ausgestaltung

In der aller einfachsten Lösung wird eine Web-AR-Anwendung gebaut (bevorzugt mit ThreeJS) welche das fertig zusammengebaute Lego-Klo erkennt und dem Nutzer Feedback gibt (Lego-Klo erkannt, korrekt zusammengebaut, Merkmale des Klos als AR-Textfield).

Für eine gute Lösung wird eine Web-AR-Anwendung gebaut (bevorzugt mit ThreeJS) welche eine interaktive Anleitung bietet, wie man das Lego-Klo aus ca. 20 Teilen Schritt für Schritt zusammenbaut. Nach dem Zusammenbauen kann die Anwendung das Lego-Klo erkennen und dem Nutzer Feedback geben (Lego-Klo erkannt, korrekt zusammengebaut, Merkmale des Klos als AR-Textfield).

In einer erweiterten Lösung wird eine Web-AR-Anwendung gebaut (bevorzugt mit ThreeJS), welches den aktuellen Bauzustand erkennt (z.B. nach 12 korrekt verbauten Teilen) und dem Nutzer auf dem (nicht fertig gebauten Klo) visualisiert, welches Teil als nächstes verbaut wird. Nach dem Zusammenbauen kann die Anwendung das Lego-Klo erkennen und dem Nutzer Feedback geben (Lego-Klo erkannt, korrekt zusammengebaut, Merkmale des Klos als AR-Textfield).

In einer übertrieben guten Lösung wird eine Web-AR-Anwendung gebaut (bevorzugt mit ThreeJS), welche die ca. 20 Einzelteile auf dem Tisch liegend erkennt und identifiziert und dem Nutzer eine interaktive Anleitung bietet, welches Teil er als nächstes wie verbauen muss. Das gesuchte Einzelteil wird mit AR-Visualisierung markiert und dem Nutzer so gezeigt, welches Einzelteil er als nächstes verbauen soll. Desweiteren wird beim Betrachten des aktuellen Bauzustandes durch die Anwendung erkannt, in welcher Bauphase sich das Klo befindet und es wird das nächste Teil auf den aktuellen Bauzustand mittels AR projiziert. Nach dem Zusammenbauen kann die Anwendung das Lego-Klo erkennen und dem Nutzer Feedback geben (Lego-Klo erkannt, korrekt zusammengebaut, Merkmale des Klos als AR-Textfield).

Ansprechpartner

• Fabian Weiß, immersight GmbH

In Familien mit Kindern fallen Aufgaben an, die mit Älterwerden der  Kinder immer mehr unter allen Familienmitgliedern verteilt werden. Im Rahmen dieses Projekts soll  diese familieninterne Aufgabenkoordination mit einem, im Rahmen  des Projekts zu entwickelnden  Werkzeug unterstützt werden. Das Werkzeug soll sich einige  Konzepte aus KANBAN zu Nutze machen und die Transparenz bzgl. der Familienaufgaben erhöhen. Darüber hinaus soll das Werkzeug Anreize schaffen, sich an den Familienaufgaben zu beteiligen.

Adesso bietet den Kindern seiner Mitarbeiter:innen bereits heute das Portal „adessini“ (https://www.adessini.de) an, über welches die angemeldeten Kinder kleine Aufgaben erfüllen,  Spiele spielen und zu besonderen Anlässen kleine Aufmerksamkeiten bekommen können. „adessini“ soll durch das Nachfolgeprojekt „Cosmic Coders“ (App) abgelöst werden. Die im Rahmen dieses Projekts entwickelte Lösung „Family- Kanban“ soll sich möglichst in die Cosmic Coders App integrieren lassen.

Anforderungsrahmen

• Transparenz schaffen via Kanban-Board (-artiger) Darstellung
• Konfigurierbarkeit des Boards („Spalten“)
• Flexible Aufgabenerstellung (auch „besondere“ Aufgabenkategorien wie regelmäßig wiedergehrende Aufgaben)
• Unterstützung des „Pull- Prinzips“: Kinder lernen, Verantwortung zu übernehmen, indem sie sich selbst Aufgaben „ziehen“
• Alle „Teilnehmer“ von Family- Kanban benötigen einen eigenen Account (Accountverwaltung bei Integration in Cosmic Coders bereits vorhanden und soll dann genutzt werden)
  • Kinderaccounts werden von den Eltern verwaltet
  • Accounts sind Familiengemeinschaften zugeordnet
• Optional: Ein Board soll von mehreren Clients parallel genutzt werden können (Kinder-Tablet, Eltern-Smartphone, Familientablet in der Küche am Kühlschrank o. Ä.)
• Optional: Es soll eine Art „Belohnungssystem“ o. Ä. integriert sein, um die Motivation zur Mitwirkung an Familienaufgaben zu steigern (-> Gamification)
• Die Gestaltung soll kindgerecht sein, sodass die Hauptfunktionen des Werkzeugs auch bereits von Kindern im Vorschulalter genutzt werden können
• Bzgl. der Gestaltung und weiterer Vorschläge – etwa zusätzlichen Funktionen - darf/soll sich das Projektteam kreativ einbringen
• Inspiration: https://kanban.family

Technischer Rahmen

• Integrierbar in Cosmic Coders App
• React Native
• Angelehnt an UI/UX- Design der Cosmic Coders App

Ansprechpartner

• Moritz Moll, adesso SE, Ulm
• Kai Freissler, adesso SE, Ulm
• Heiner Schöllkopf, adesso SE, Ulm

Problemstellung

Bei der itestra GmbH spielt der Wissensaustausch eine große Rolle. Jeden Monat werden Exchange Days veranstaltet, bei denen verschiedene Workshops und Trainings (z.B.: SQL Workshop, Requirements Engineering Training etc.) angeboten werden. Um die Qualität dieser Events zu sichern und kontinuierlich zu verbessern, ist das Einholen von Feedback von den Teilnehmenden entscheidend. Bisher erfolgt die Feedback-Erfassung manuell und dezentral, was zu einer unübersichtlichen Datensammlung und ineffizienten Auswertung führt.

Aufgabe

Das Tool soll dazu beitragen, die Exchange Days effizienter zu organisieren, die Teilnehmerzufriedenheit zu steigern und die Qualität der Veranstaltungen kontinuierlich zu verbessern.

Hauptfeatures:

• Anzeige aller kommenden Exchange Days und der geplanten Workshops an unseren verschiedenen Standorten
• Möglichkeit sich zu Workshops und Trainings anzumelden
• Automatische Benachrichtigungen und Erinnerungen an bevorstehende Veranstaltungen
• Einfache Möglichkeit nach jedem Workshop den entsprechenden QR-Code zu scannen oder über eine Workshop ID Feedback zu geben
• Benutzerfreundliche Formulare zur Erfassung von Bewertungen und Kommentaren sowie Möglichkeit der Anonymität
• Übersichtliche Darstellung der gesammelten Feedback-Daten in Form eines Analyse Dashboards

Mögliche Zusatzfeatures:

• Diskussionsforum für den Austausch vor und nach den Workshops
• Vorschläge für zukünftige Workshops basierend auf Feedback und Teilnahmeverhalten
• Belohnungssystem mit Punkten und Abzeichen sowie ein Leaderboard für aktive Teilnehmer
• Ressourcenmanagement und Trainer-Profile mit Bewertungen und Feedback

Die Technologien können frei gewählt werden, optional kann es als Odoo-Plugin umgesetzt werden.

Ansprechpartner

• Annika Bindereif, itestra GmbH, Stuttgart
• Dr. Tobias Walter, itestra GmbH, Stuttgart

Die Firma eXXcellent solutions GmbH hat vor längerer Zeit shared desks eingeführt. Die Mitarbeitenden buchen sich hierfür manuell einen Platz über Desk.ly. Jedoch wird dieser manuelle Check-In Prozess längst nicht von allen Mitarbeitenden genutzt. Um einen echten Nutzen aus shared desks zu ziehen, ist es jedoch erforderlich, dass alle Mitarbeitenden, die an einem bestimmten Tag im Büro sind, in Desk.ly eingetragen sind. Beispielsweise kann so sichergestellt werden, dass niemand alleine im Büro sitzen muss.

Ziel dieses Projekts ist ein automatischer Check-In Prozess aller Mitarbeitenden mittels automatischer Personenerkennung. Hierfür könnten Kameras an der Eingangstür sowie in den einzelnen Büros installiert werden. Die Anwendung könnte dieses Videomaterial in Echtzeit auswerten, die Gesichter ankommender Mitarbeitender erkennen und diese der jeweils passenden Person zuordnen. Anschließend könnte es verschiedene mögliche Schritte geben, die die Anwendung als nächstes vornimmt:

• Die erkannte Person ist in jedem Fall im Büro
• Durch Kameras in den Büros kann festgestellt werden, in welchem Bereich sich der Mitarbeitende aufhält
• Bestmöglich erkennt die Anwendung nun, an welchem Arbeitsplatz der Mitarbeitende arbeitet
• Diese Information(en) werden dann in Desk.ly gespeichert

Projektumfang:

• Architekturkonzept: Es soll eine tragfähige Architektur inkl. Architekturdiagramm entworfen werden
• Evaluation geeigneter KI-Modelle: Es muss ein geeignetes KI-Modell ausgewählt und trainiert werden
• Implementierung: Ein proof-of-concept der Anwendung soll implementiert werden. Die Studierenden können weitgehend frei entscheiden, welche Frameworks/Programmiersprachen etc. hierfür geeignet sind. Zumindest der KI Teil sollte allerdings in Python implementiert werden.
• Test: Ein realer EndToEnd Test soll stattfinden (mit Kameras, Personenerkennung und Arbeitsplatzbuchung)

Mögliche Erweiterungen:

• Modell-Update: Ein neuer Mitarbeitender muss vom Modell erkannt werden

Stichwörter:

• KI
• Computer Vision
• Python
• Arbeitsplatzbuchung

Ansprechpartner:

• Maximilian Fürst, eXXcellent solutions GmbH

Kontext

Digitalisierung ist in Deutschland lange noch nicht in allen Bereichen angekommen. Vor allem im Handwerk mangelt es an Digitalisierung. Auftragserstellung und Verwaltung könnte durch Digitalisierung effizienter und teils automatisiert gestaltet werden. Darüber hinaus sind vor allem manuelle Arbeiten wie das Aufmaß einer Fassade sehr fehleranfällig, da verschiedene Methoden verwendet werden. Obwohl es bereits einige ERP Systeme für Handwerker gibt, fehlt es an verlässlichen Gesamtlösungen, die vom Vermessen über die Auftragserstellung bis zur Auftragsverwaltung alle Schritte abdecken.

Aufgabe/Ziel

Das Hauptziel des Projekts ist es, eine mobile App für iOS und Android zu entwickeln, die Fassaden vermessen kann. Dazu sollen Möglichkeiten zur präzisen Vermessung von großen Gegenständen wie Fassaden, zB mittels KI Algorithmen, untersucht werden. Je nach Teamgröße wird das System mit einem Web Dashboard zur Auftragsverwaltung erweitert.

Herausforderungen

• Entfernungen der Objekte und Maßstab: Die Hauptaufgabe besteht darin, eine präzise Vermessung für Objekte in verschiedener Entfernung und Größe zu entwickeln, die mit verschiedenen Maßstäben umgehen kann.
• Interaktionsdesign: Die mobile App soll von Menschen mit wenig Technik Erfahrung benutzt werden. Der Fokus liegt auf einfachem und intuitivem Interaktionsdesign.

Technologien

• mobile App: frei wählbar
• Dashboard: Vue.js

Ansprechpartner

• Magdalena von Schwerin, Inst. für Datenbanken und Informationssysteme

Im Rahmen des Projekts soll ein Chatbot weiterentwickelt werden, der natürlichsprachige Prozessbeschreibungen in grafische Modelle transformieren kann. Dies erfolgt auf Basis eines Large Language Models (LLM). Ziel ist es, die Transformationen zu optimieren und Aspekte wie Pools, Lanes und Ereignisse korrekt abzubilden. Desweiteren soll auch die umgekehrte Richtung - Model to Text - ergänzt werden.  Ein besonderer Fokus liegt auf der Optimierung des Layouts der generierten grafischen Modelle, um eine klare und verständliche Darstellung sicherzustellen.

Im Verlauf des Projekts werden die Studierenden Kenntnisse in der Anwendung und Feintuning von LLMs sowie in der Nutzung von Open Source Tools zur grafischen Prozessmodellierung erwerben. Sie entwickeln innovative Ansätze zur bidirektionalen Transformation zwischen Text und grafischen Modellen und sammeln praktische Erfahrung in der Entwicklung komplexer Software-Anwendungen.

Abhängig von der Teilnehmendenzahl entwickeln wir ggf. auch noch eine App-Version des Chatbots.

Ansprechpartner

• Luca Hörner, Inst. für Datenbanken und Informationssysteme
• Maximilian Möller, Inst. für Datenbanken und Informationssysteme

Kontext

Heutige Produktionsmaschinen bestehen aus mehreren tausend Komponenten und Sub-Komponenten. Anders als viele Konsumgeräte werden diese Maschinen oftmals Jahrzehnte lang eingesetzt, gewartet und verbessert. Oft werden Wartungsbücher auf Papier oder in vielen verteilten Einzelsystemen geführt. Mitarbeiter, die nicht mit der spezifischen Maschine vertraut sind, müssen oft mehrere Stellen anfragen und Informationsfragmente zusammensetzen. Diese Informationen sind allerdings von hoher Bedeutung, wenn es darum geht, ob eine Maschine weiterbetrieben, umgebaut oder vollständig ersetzt wird. Darüber hinaus werden historische Daten einzelner Komponenten (z. B. Event Logs) genutzt, um deren Performance rasch einschätzen und Abweichungen oder Probleme früher erkennen zu können.

Ziel

Ziel des SE-Projekts ist es, die technische Grundlage für das o.g. System zu liefern. Hierbei kann entweder die 3D-Darstellung oder die Versionierung der Daten für die einzelnen Wartungsschritte priorisiert werden. Konkret soll es mittels 3D-Engine möglich gemacht werden, CAD-Dateien grafisch anzuzeigen sowie Bereiche im CAD-Modell anzuzeigen, die zu einer Komponente gehören. Ebenso sollen Wartungsinformationen für jede Komponente angezeigt werden. Um diese Wartungsinformationen nutzbar zu machen, benötigt das System eine Möglichkeit, diese kollaborativ zu versionieren und zugänglich zu machen. Je nach Größe des Teams sind hier weitere Features wie das Einbinden von Echtzeitdaten aus IoT Geräten möglich.

Projektaufgaben

• Auswahl einer passenden Architektur und 3D Engine für ein kollaboratives System
• Visualisierung von CAD-Dateien
• Darstellung von mehreren CAD-Dateien als eine Maschine / Erstellung eines Editors für die Definition von Komponenten in CAD-Dateien
• Kollaboratives System zur Ablegung von Wartungsdaten
• Mögliche Erweiterung: Einbinden, Speichern und/oder Darstellen von Echtzeitdaten der Maschine

Ansprechpartner

• Pascal Schiessle, Inst. für Datenbanken und Informationssysteme

Manufacturing Execution Systems (MES) are software solutions used to manage and monitor the production process in a manufacturing environment. They help to track and optimize the production process by providing real-time data on the status of machines, inventory levels, and workforce productivity.
MES are used in a variety of industries including automotive, aerospace, and pharmaceuticals. They are used to improve efficiency, reduce waste, ensure product quality, and increase profitability. As they are predominantly used on the shopfloor, a good internationalization is crucial, especially because many operators are not familiar with English. This includes both the texts of the out of the box user interface and the texts generated by users within the system (like customer specific worker instructions).
The goal of this project is to develop a reuseable translation module/service that enables the MES solution developed by Carl-Zeiss MES Solutions, to provide texts to users in their native language. Starting point will be to translate from German to English, keeping the reusability for other languages in mind. To achieve that, the ability of the currently existing generative AI solutions like ChatGPT need to be evaluated.

Used Technologies

• Tech stack of choice: Development of the translation service
• NATS bus: asynchronous communication
• REST API: synchronous configuration
• Docker & docker-compose: Artifact creation.
• Helm: Integration into a Kubernetes cluster.

Prerequisites

• Experience in development with an object-oriented language, e.g., Java, C#
• Fluent in English & German

Contact

• Stefan Höppner, Carl-Zeiss MES Solutions