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Key performance indicators form the basis for controlling large production systems and enable decision-makers to derive appropriate measures. Currently, large production companies are implementing extensive digitization measures for the collection and visualization of these key performance indicators. However, the potential of predictive analytics and automated decision-making has only been exploited in isolated cases. The potential for improving the quality and efficiency of decision-making processes is not being exploited. This means that an opportunity to reduce production costs remains untapped. In addition, existing approaches are limited to individual solutions that are poorly scalable, adaptable, and reusable. The problem is solved by developing a methodology using the design science research approach. In a requirements analysis, the findings from the literature review are compared with the practical requirements of large production systems in order to create a detailed catalog of requirements. Based on this, the sub-steps of the methodology are developed and orchestrated into an overall methodology. Validation is carried out through the implementation of concrete use cases, comparison with predefined success criteria, and incorporating expert feedback. The methodology is used to develop forecasting capabilities and decision automation and integrate them into the daily routine of production control in order to optimize the cost efficiency of production. The scalability and reusability of the applications developed with it enable their cross-plant introduction and uniform adaptability. As the first use case, an automated cloud-based end-to-end data pipeline for container prediction is being developed in the supply centers of the BMW plant in Munich, enabling dynamic personnel planning and cost optimization.

Die Arbeit befasst sich mit der Erstellung eines Prototyps für einen Meister für Produktionsüberwachung und -steuerung. Als Grundlage dienten Kundeninterviews, in denen die Anforderungen an das System gesammelt wurden. Bei der Umsetzung wurde das Prinzip der menschenzentrierten Systemgestaltung berücksichtigt. Am Ende wurde ein Ergebnis - ein Cockpit erstellt, das die identifizierten Kundenanforderungen erfüllt.

Die Aus- und Weiterbildung von medizinischem Personal sollte nicht ausschließlich in theoretischer Form gestaltet werden, da praktisches Training vor allem in diesem Bereich sehr nachhaltig ist, um komplexe Handgriffe oder OP-Techniken schneller und sicherer durchführen zu können. Aus diesem Grund gibt es eine Vielzahl an Simulatoren, an denen man ohne Patientengefährdung medizinische Eingriffe üben kann. Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Optimierung eines Trainingssimulators für die perkutane Nephrolithotomie (PCNL). Dafür sollen die Herstellungsschritte kritisch hinterfragt und bei Bedarf überarbeitet werden, da die Qualität der Ultraschallblöcke bei vermeintlich gleicher Herstellung nicht konstant ist. Verschiedene Silikon-Zusammensetzungen des Moduls wurden getestet, um die Einflüsse der einzelnen Komponenten zu untersuchen. Dabei sind eine geeignete Zusammensetzung gefunden und Fehlerquellen im Produktionsprozess detektiert worden. Weiterhin soll der Trainer in seiner Funktion erweitert werden. Bisher war ausschließlich die Simulation einer PCNL in Bauchlage (prone Lagerung) möglich. Da die OP auch in Rückenlage (supine Lagerung) durchgeführt wird, benötigt es für diese Lagerung ebenfalls eine Trainingsmöglichkeit. Es wurden hierfür Anforderungen diskutiert und 3D-Modelle für einen Prototypen konstruiert.

Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Konzeption und der prototypischen Entwicklung einer Softwarelösung für das Gefahrstoffmanagement in einem Gesundheitsunternehmen. Ausgehend von der Problemstellung eines fehleranfälligen, manuellen Managements auf Basis von Excel-Tabellen wird das Ziel verfolgt, die Prozess- und Revisionssicherheit durch einen zentralen, datenbankgestützten Ansatz zu erhöhen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Implementierung der Zusammenlagerungsregeln gemäß TRGS 510, wofür eine Software nach dem Model-View-Controller-Muster mit Python, SQLAlchemy und einer SQLite-Datenbank entwickelt wurde. Diese Anwendung automatisiert die Prüfung der Zusammenlagerung von Gefahrstoffen, verwaltet relevante Dokumente und protokolliert alle Datenänderungen revisionssicher. Das Ergebnis ist ein funktionaler Prototyp, der nachweist, dass die Digitalisierung das Risiko menschlicher Fehler bei der Einlagerung minimiert und durch eine zentrale Datenhaltung die Nachvollziehbarkeit aller Prozesse gewährleistet. Die Arbeit bestätigt somit den signifikanten Beitrag der entwickelten Softwarelösung zur Steigerung der betrieblichen Sicherheit.

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein qualitativer Vergleich zwischen einer kommerziellen und mehreren innovativen Aktivkohlen zur Anwendung in der Druckwechseladsorption durchgeführt. Die Druckwechseladsorption ist ein etabliertes Verfahren zur Gasaufbereitung und ein Baustein in der Wasserstoffwirtschaft. Dazu wurden Durchbruchversuche an einer Versuchsanlage durchgeführt, welche die wesentlichen Prozessschritte der Druckwechseladsorption durchgeht. In den Versuchen wurden die Parameter Gaszusammensetzung, Druck und Volumenstrom variiert, um die Beladungskapazitäten der Materialien zu bestimmen. Die Ergebnisse zeigen, dass zwei der drei innovativen Aktivkohlen höhere Beladungskapazitäten als die kommerzielle Referenz aufweisen. Die dritte innovative Aktivkohle erreicht nur vergleichbare Ergebnisse zur kommerziellen Aktivkohle. Die Untersuchung verdeutlicht das Potenzial innovativer Aktivkohlen für den Einsatz in PSA-Prozessen, macht jedoch auch die Notwendigkeit weiterer Optimierungen deutlich. Besonders im Hinblick auf die Reduzierung des Abriebs ist eine Weiterentwicklung erforderlich, um eine ausreichende mechanische Stabilität im industriellen Maßstab zu gewährleisten. Zukünftige Untersuchungen an einer erweiterten Versuchsanlage mit vier Kolonnen sollen das Verhalten der Aktivkohlen unter praxisnäheren Bedingungen und höheren Drücken aufzeigen.