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AnthroWorks3D: Digitalisierung von Skelettfundstücken und die virtuell osteologische Untersuchung
(2021)
In der Anthropologie werden körperliche Überreste von Menschen historischer und rezenter Zeiträume mit dem Ziel der Aufdeckung ihrer Lebensumstände untersucht. Das Projekt AnthroWorks3D der Hochschule Mittweida verbindet Methoden der Videospielentwicklung und Osteologie, um das Knochenmaterial schonend und hoch-auflösend durch eine 3D-Scanpipeline zu digitalisieren und virtuell, ortsunabhängig und parallel zu vermessen mit dem Ziel, den Verschleiß am Knochenmaterial zu minimieren und die Fundstücke möglichst vielen Forschen-den zugänglich zu machen. Die virtuelle Vermessung wurde in einem ersten Test in Zusammenarbeit der Abtei-lung für historische Anthropologie und Humanökologie des Johann-Friedrich-Blumenbach-Instituts für Zoologie und Anthropologie der Universität Göttingen evaluiert. Dabei schätzen über die Hälfte der befragten Anthropo-logen den Prototypen als Alternative zur physischen Untersuchung ein, besonders in Anwendungsfeldern, in denen das Knochenmaterial nur schwer zugänglich ist.
Das am LHM etablierte Verfahren des Mikro-SLM ist eine Weiterentwicklung des bereits seit mehreren Jahren in der Industrie etablierten „makroskopischen“ Selektiven Laserschmelzen (SLM). Unter Verwendung von idealen Parametern wurden unter Zuhilfenahme der VDI3405 Bauteile, Teststrukturen unterschiedlicher Art und Struktur und ein Demonstrator aus den Edelstahlpulvern 316L und 17-4PH angefertigt. Die Besonderheiten des Verfahrens sind der geringe Fokusdurchmesser von <30 μm und die geringen Pulverkorngrößen von <10 μm. Dadurch können Bauteile mit extrem kleinen Strukturauflösungen realisiert werden.
Die nutzerorientierte Arbeitsplatzgestaltung der Zukunft erfordert auf Grund großer Diversität von Tätigkeitsfeldern sowie individuell geprägten Voraussetzungen jedes Arbeitnehmers die exklusiv auf jede Person angepasste Bewertung von psychischen und physischen Beanspruchungslagen. Als Grundlage dafür dienen in den vorliegenden Untersuchungen die in der Gesellschaft mittlerweile weit verbreitete Wearables. Diese erfassen
Vitaldaten in Echtzeit, welche anschließend in einer eigens entwickelten Applikation unter Einhaltung der geltenden Datenschutzvorgaben verarbeitet werden. Über diese Daten sind, wie die in Durchführung befindlichen Versuche zeigen, Rückschlüsse auf physischer und psychischer Fehlbeanspruchungen des Nutzers möglich. Weiterhin werden mittels maschinellen Lernens erstellte Trendauswertungen, beispielsweise zur Darstellung von Erholungsfähigkeit oder vitaler Arbeitsfähigkeit, dargestellt. So wird der Arbeitnehmer im Bereich der Gesundheitskompetenz sensibilisiert und kann somit das persönliche Wohlbefinden steigern. Weiterhin können Vorgesetzte oder Arbeits- bzw. Prozessplaner pseudonymisierte und anonymisierte Gruppenauswertungen, beispielweise aus einer Abteilung, einsehen. Durch resultierende prospektive Arbeitsgestaltung können lern- und persönlichkeitsförderliche Arbeitsbedingungen gestaltet aber auch die Motivation für Leistung und Lernen erhöht werden.
Safety, quality, and sustainability concerns have arisen from global supply chains. Stakeholders incur risk regarding these factors, given their significance and complexity. Thus, each business's supply chain risk management must prioritize product characteristics. Accordingly, an effective traceability solution that can monitor and regulate product and supply chain aspects is crucial, especially in a given scenario. This re-search paper elucidates the potential of smart contracts in blockchain to enhancing the efficacy of business transactions and ensuring comprehensive traceability within the supply chain of paper-based coffee cups The improved levels of transaction transparency and security in traditional supply chains have been achieved through the digitization of supply chain ecosystem interactions and transactions. This approach makes verifying sources, manufacturing procedures, and quality standards easier in complex supply chains. Accordingly, the integration helps stakeholders monitor and track the whole ecosystem, promoting transparency, predictability, and dependability.
At a global level, different studies disclose that transport systems are responsible for 25% of CO2 emissions. In the context of sustainable mobility, one of the challenges in the short term is associated with the research and improvement of alternative fuels, which should allow a fast decrease in the generation of greenhouse gases due to sustainable transport means. In this sense, green hydrogen can play a fundamental role. Green hydrogen is the basis for producing synthetic fuels, which can replace oil and its derivatives. Synthetic fuels or e-fuel are hydrocarbons produced from carbon dioxide (CO2) and green hydrogen (H2) as the only raw materials. H2 or efuel could be used in many sectors (manufacturing, residential, transportation, mining and other industries). In this study, different applications of hydrogen are evaluated by techno-economic analysis. The main variable that affects the production of hydrogen and its derivatives is the cost of electricity. Considering the renewable energy potential of Chile, it is feasible to develop in Chile the green hydrogen production as an energy vector, which would be technically and economically viable, together with the environmental benefits
Laser welding of hidden T-joints, connecting the web-sheet through the face-sheet of the joint can provide advantages like increased lightweight potential in manufacturing sandwich structures with thin-walled cores. However, maintaining the correct positioning of the beam relative to the joint is challenging. A method to reduce the effort of positioning is using optical coherence tomography (OCT), that interferometrically measures the reflection distance inside of the keyhole during laser deep penetration welding. In this study new approaches for targeted data processing of the OCT-signal to automatically detect misalignments are presented. It is shown that considering multiple components from the inference pattern and the respective signal intensities improve the detection accuracy of misalignments.
Smart Devices versprechen die ständige Erhebung und Kopplung von Daten mit vielfältigen Sensoren.
Mit Geräten der Gruppe für „Vital- und Ambiente-Monitoring“ lassen sich formal große Teile der Arbeitsanalytik abdecken. Auf Grund ihrer Mobilität, der Möglichkeit Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und für
Auswertungen über eigene Rechenkapazität und individualisierte Anzeigemöglichkeiten zu verfügen, erscheinen „Smart Devices“ als ideale Ergänzung für die Analyseaufgaben für arbeitsmedizinische oder arbeitshygienische Aufgabenstellungen. Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer entsprechenden Studie vor. Es wurden Geräteklassifikationen erarbeitet, welche die Anwendungen für verschiedene Einsatzszenarien unterstützen. Als klassische Kriterien werden die Einordnung in Abhängigkeit des Mobilitätsgrades oder die verbaute Sensortechnologie und deren Messbereich betrachtet