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Die vorliegende Arbeit wurde initiiert durch das Fehlen einer adäquaten Datenarchitektur für die neu etablierte Fertigungslinie Thermomanagement im Volkswagen Motorenwerk Chemnitz, welche für die Produktion von Thermomodulen zur Kühlung von Autobatterien zuständig ist. Das Hauptziel dieser Arbeit bestand darin, eine passende Datenarchitektur zu entwickeln, die die Erfassung, Verwaltung, Auswertung und Darstellung der sogenannten Bauzustandsdaten effizient bewältigen kann. Zudem sollte die Architektur eine einfache Erweiterungsmöglichkeit bieten, um zukünftig auch andere Datentypen oder Fertigungslinien integrieren zu können. Mit dem exponentiellen Wachstum von Daten im Kontext von Big Data stoßen jedoch lokale Produktionssysteme und Datenarchitekturen zunehmend an ihre Kapazitätsgrenzen. Sie verfügen oft nicht über die erforderlichen Ressourcen, um Daten gewinnbringend zu verarbeiten. Die Fachliteratur und aktuelle Entwicklungen weisen darauf hin, dass Cyber-Physische Produktionssysteme sowie cloudbasierte Datenarchitekturen wie die Cloud Data Platform vielversprechende Lösungen bieten. Diese Architektur basiert auf der bekannten Data-Lake-Architektur und ist unter anderem in der Lage, Daten unabhängig von ihrer Struktur zu erfassen, zu transformieren, zu verarbeiten und kontextübergreifend zu analysieren, und profitiert dabei von den nahezu unbegrenzten und skalierbaren Ressourcen von Cloud-Anbietern wie Amazon Web Services (AWS). Das konkrete Ziel war es, die Cloud Data Platform über den Plant Connectivity Service (PCS) in der Digitalen Produktionsplattform des Volkswagen Konzerns zu implementieren. Aufgrund des Umbaus der Fertigungslinie während des Bearbeitungszeitraums war es notwendig, die Entwicklung der Datenarchitektur durch eine Virtuelle Inbetriebnahme zu ergänzen, die den Fertigungsprozess simulieren kann, um Testdaten generieren zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wurden zunächst die theoretischen Grundlagen und Konzepte zu Cyber-Physischen Produktionssystemen, Virtueller Inbetriebnahme, Cloud Computing sowie cloudbasierten Datenarchitekturen erarbeitet. Dabei wurden auch die im Verlauf aufgetretenen relevanten Themen wie Digitaler Schatten und Digitaler Zwilling umfassend behandelt. Für die Virtuelle Inbetriebnahme wurde ein generisches Drei-Ebenen-Architekturmodell in JavaScript entwickelt. Jeder Prozessschritt ist durch verschiedene Parameter konfigurierbar, sodass Aspekte wie die zeitliche Abfolge oder die Zusammensetzung von Referenznummern berücksichtigt werden können. Die durch jeden Prozessschritt erzeugten Datentelegramme konnten anschließend über den im Verlauf instanziierten PCS-Service in unter einer Sekunde in die entwickelte Datenarchitektur, die Cloud Data Platform, übertragen werden. Die Datenarchitektur wurde mithilfe des AWS Cloud Development Kit realisiert. Die zentralen Komponenten umfassen vier Datenbanktabellen, einen Archivspeicher sowie eine Step Function und eine Lambda Function. Diese Architektur ermöglicht es, jedes Datentelegramm innerhalb von 2 Millisekunden zu verarbeiten und anschließend parallel sowohl im Ursprungsformat im Archiv abzulegen als auch transformiert in die entsprechende Datenbanktabelle zu speichern. Zusätzlich wurde eine Dashboard-Anwendung entwickelt, die mithilfe einer weiteren Lambda Function die Datensätze aller Datenbanktabellen mit einer durchschnittlichen Lesegeschwindigkeit von 1500 Millisekunden tabellarisch und farblich darstellt, wobei verschiedene Analysefilter genutzt werden können. Zusammenfassend konnte durch diese Arbeit mit der Cloud Data Platform eine äußerst flexible und einfach erweiterbare cloudbasierte Datenarchitektur implementiert werden. Diese Architektur erfüllt nicht nur alle aktuellen Anforderungen, sondern bietet auch vielfältige Möglichkeiten für zukünftige Big-Data-Analysen. Darüber hinaus gelang es, die Entwicklungskosten um 95% und die Betriebskosten um 20% im Vergleich zu äquivalenten On-Premise-Lösungen zu senken.

Gamification spielt eine zentrale Rolle in der Rehabilitation, insbesondere für die Wiederherstellung der oberen Extremitäten. Durch den Einsatz von spielerischen Elementen können die motorischen und kognitiven Fähigkeiten gefördert werden. Gleichzeitig wirkt Gamification motivierend und steigert das Engagement der Patienten, was zu einer schnelleren Genesung beiträgt. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist die Entwicklung eines Gamification-Ansatzes für die Rehabilitation der oberen Extremitäten. Durch den Einsatz eines Sensorgriffes für den Mobilizer® soll ein Ansatz entwickelt werden, der sowohl motorische als auch kognitive Fertig-keiten der Patienten fördert. Dieser Ansatz soll motivierend wirken und dadurch das Engagement der Patienten in der aktiven Rehabilitation erhöhen, um eine schnelle Genesung zu erzielen. Zunächst wurden drei verschiedene Spielkonzepte entworfen. Diese Konzepte wurden bewertet, und eines davon wurde zur Weiterentwicklung ausgewählt. Das ausgewählte Konzept wurde anschließend programmiert. Dabei wurde der verwendete Sensorgriff an das bestehende System angeschlossen. Aus der Entwicklung entstand die Anwendung „Farb-Koordination“. In dieser Anwendung müssen die Patienten verschiedenen Farben bestimmte Aktionen mit dem Sensorgriff zuweisen. Dies fördert nicht nur die physischen Aspekte, sondern auch die kognitiven Fähigkeiten der Patienten. Die Anwendung wurde auf die Funktionalität der einzelnen Komponenten sowie auf den Motivationsaspekt getestet. Die Testergebnisse zeigen, dass alle Komponenten funktional sind und die Anwendung motivierend auf die Patienten wirkt. Die Ergebnisse belegen, dass die Einbindung von Gamification-Elementen in die Rehabilitation sinnvoll ist. Die entwickelte Anwendung kann weiter ausgebaut und erweitert werden, um eine noch breitere Patientengruppe anzusprechen. Dies unterstreicht das Potenzial von Gamification in der medizinischen Rehabilitation und deren positive Auswirkungen auf den Genesungsprozess der Patienten.