Physikalische Technik, Informatik
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Die Arbeit befasst sich mit der Konzeption und Durchführung von Lasttests für die WebSocket- und REST-Schnittstellen der Finanzmanagement-Software MACH Finanzplus. Ziel der Arbeit ist es, das Performance- und Stabilitätsverhalten ausgewählter REST- und WebSocket-Schnittstellen der Software MACH Finanzplus unter unterschiedlichen Lastbedingungen systematisch zu analysieren und deren Belastungsgrenzen zu identifizieren.
Hierzu wurde ein praxisnahes Testkonzept entwickelt und mit dem Werkzeug Apache JMeter umgesetzt, das Load-, Stress- und Soak-Szenarien umfasst und sowohl kurzzeitige Lastspitzen als auch länger andauernde Belastungen abbildet. Neben klassischen REST-basierten Anfragen wurde auch die WebSocket-Kommunikation berücksichtigt, um das Verhalten persistenter Echtzeitverbindungen unter paralleler Nutzung zu bewerten.
Die Auswertung der Testergebnisse erfolgte anhand zentraler Leistungskennzahlen wie Antwortzeiten, Durchsatz, Fehlerraten sowie Tail-Latenzen (P95). Die Analyse zeigt, dass das System unter geringer bis moderater Last stabil arbeitet, bei steigender Anzahl gleichzeitiger Anfragen jedoch klare Kapazitäts- und Stabilitätsgrenzen erreicht werden.
Insbesondere unter Stressbedingungen treten zunehmende Antwortzeiten und Fehlerraten auf. Unter Dauerlast zeigen sich hingegen stabile, jedoch teilweise erhöhte Antwortzeiten, die auf potenzielle Engpassbereiche in der Serverarchitektur hinweisen. Die gewonnenen Ergebnisse liefern eine fundierte Grundlage für die Bewertung der aktuellen Systemleistung und unterstützen zukünftige Entscheidungen im Bereich Kapazitätsplanung, Skalierung und Performance-Optimierung der MACH-Finanzplus-Serverinfrastruktur.
Das Unternehmen MKLogic in Zwickau verwendet für den Zertifizierungsprozess von Z-Wave-Geräten ein eigens entwickeltes Compliance-Testsystem. Die durchgeführten Zertifizierungstests basieren dabei auf einer unternehmensspezifischen, proprietären Skriptsprache. Diese stößt zunehmend an funktionale Grenzen, und eine Erweiterung der Sprache ist im Unternehmen aufgrund des erwünschten Umfangs und des damit verbundenen Entwicklungs- und Wartungsaufwands nicht erstrebenswert. Stattdessen wird ein Wechsel auf die Skriptsprache Python angestrebt, da diese auch in Zukunft mehr Flexibilität bietet.
Ziel dieser Arbeit ist die Migration der bestehenden Skriptsprache zu Python, um die Erweiterbarkeit, Wartbarkeit und Zukunftsfähigkeit des Testsystems zu verbessern. Dazu wird im Rahmen dieser Arbeit zunächst die Funktionalität der Ausgangssprache in Python umgesetzt. Aufbauend auf dem dabei entstehenden Framework wird ein Konvertierungstool entwickelt, um eine automatische Überführung der existierenden Skripte zu ermöglichen. Abschließend werden Ansätze zur Überprüfung der funktionalen Gleichwertigkeit des migrierten Codes untersucht, sowie die Testbarkeit des neu entstandenen Frameworks evaluiert.
Die Ergebnisse umfassen ein vollständiges Python-Framework, ein Konvertierungstool mit hoher Abdeckung der Ausgangssprache (ca. 90%), sowie ein Konzept zur Validierung der Gleichwertigkeit der generierten Skripte. Diese Ergebnisse legen die Grundlage für eine vollständige Migration des Systems und der zugehörigen Skripte.
Diese Arbeit beschreibt die Konzeption, Implementierung und Evaluation einer spezialisierten Softwarelösung zur automatisierten Generierung von XYZ-Tiles aus georeferenzierten Bilddaten. Im Anwendungskontext des Produkts NET-Scan werden Baufortschritte und offene Gräben in der Telekommunikationsinfrastruktur aus der Vogelperspektive erfasst. Die dabei entstehenden Bilddaten müssen in ein Kachelformat überführt werden, um eine interaktive kartografische Visualisierung in Webkarten zu ermöglichen. Die bisher eingesetzte kommerzielle Standardsoftware MapTiler weist mit steigender Kernanzahl ein abnehmendes Skalierungsverhalten auf und bietet keine Möglichkeit zur Integration in die interne Systemlandschaft.
Ziel der Arbeit ist es daher, eine auf den konkreten Anwendungsfall zugeschnittene Lösung zu entwickeln, die eine effizientere Nutzung der verfügbaren Rechenressourcen ermöglicht. Die entwickelte Anwendung ist als plattformübergreifende C#-Konsolenanwendung auf Basis von .NET 10 realisiert. Sie liest PNG- und PGW-Dateipaare sowie GeoTIFF-Dateien ein, führt die Reprojektion von EPSG:4326 nach EPSG:3857 durch und erzeugt XYZ-Tiles in konfigurierbaren Zoombereichen. Die Architektur basiert auf einer Pipeline-Struktur mit parallelisierter Tile-Erzeugung und Backpressure-Mechanismus zur Steuerung des Speicherverbrauchs. Die Evaluation unter kontrollierten Bedingungen zeigt, dass der TileGenerator mit steigender Kernanzahl deutlich besser skaliert als MapTiler. Ab 16 logischen Kernen ist der TileGenerator in allen untersuchten Szenarien schneller. Im größeren Testdatensatz ergibt sich ein Geschwindigkeitsvorteil um den Faktor 1,87. Zusätzlich erzeugt die entwickelte Lösung eine um 17% kleinere Ausgabedatenmenge. Die Software befindet sich im produktiven Einsatz und hat MapTiler in diesem Anwendungsfall abgelöst.
Kostengünstige, modulare Biosignal-Sensoren wie das BITalino-Board werden zunehmend in der Forschung eingesetzt. Sie dienen als Alternative zu etablierten Messsystemen, die oftmals mit hohen Kosten und begrenzter Mobilität verbunden sind, weisen allerdings nicht immer eine den Anforderungen wissenschaftlicher Forschung genügende Messqualität auf.
Ziel dieser Arbeit ist es, die Signalqualität des BITalino EKG-Sensors zu untersuchen und dessen Eignung für zukünftige Forschungsprojekte einzuschätzen. Dafür wurde die Störanfälligkeit der Herzfrequenz im Vergleich zum klinischen Referenzsystem Dräger Infinity M540 unter verschiedenen Einsatzbedingungen untersucht, ergänzt durch eine Analyse der Herzfrequenzvariabilität. Zur Verarbeitung der gemessenen Rohdaten wurde eine Signalverarbeitungskette in Python implementiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass der BITalino unter stabilen Bedingungen eine hohe Übereinstimmung mit dem Referenzsystem aufweist, wohingegen Bewegung und Muskelzittern zu hohen Ausreißer führen. Die qualitative HRV-Analyse ergab außerdem physiologisch erwartbare Veränderungen nach Belastung.
Insgesamt verdeutlicht die Arbeit damit als Vorstudie das Potential des BITalino-Boards für Forschungsanwendungen und zeigt gleichzeitig seine Grenzen auf.
Accurate monitoring of the hydrogen concentration is critical for optimizing fuel cell performance, minimizing purge losses, and reducing long-term degradation. Conventional hydrogen sensors often rely on catalytic materials and face limitations such as the need of oxygen purging when operated in fuel cell environments. Here, we report the discovery of a novel hydrogen-sensing mechanism based on organic molecules, without the use of catalytic metals. The sensor is based on a typical vertical stack geometry, containing Alq3 as active organic material. Upon exposure to hydrogen, the device shows an increase in resistivity, yielding a reliable sensor signal that varies linearly with hydrogen concentration, temperature, and humidity, and exhibits a relative response of up to 3.5 % at 100 %vol hydrogen. By exposing the sensor to an external magnetic field, the rise and fall times of the sensor response were found to be tunable. This novel organic sensor demonstrates sensitivity across a wide range of hydrogen concentrations under fuel cell-relevant conditions and beyond. This new class of hydrogen sensors with high miniaturization potential and cost efficiency paves the way for real-time hydrogen monitoring and advanced control strategies in fuel cells, the chemical industry, or energy storage applications.
Lange Wartezeiten in stationären Krankenhausaufnahmen stellen ein bekanntes organisatorisches Problem dar, das die Patientenzufriedenheit, die Prozessqualität und die effiziente Ressourcennutzung negativ beeinflusst. Die vorliegende Bachelorarbeit adressiert den konkreten Aufnahmeprozess eines städtischen Krankenhauses der Schwerpunktversorgung, in dem empirisch belegte Wartezeiten von durchschnittlich 30 Minuten sowie Spitzenwerte von über 80 Minuten dokumentiert wurden.
Ziel der Arbeit ist die systematische Erhebung der Anforderungen an ein IT-gestütztes Warteschlangen- und Patientenweiterleitungssystem als formale Grundlage für eine öffentliche Ausschreibung gemäß Sächsischem Vergabegesetz.
Methodisch orientiert sich die Arbeit am Requirements-Engineering-Prozess nach Rupp et al. und kombiniert eine Dokumentenanalyse, einen Stakeholder-Workshop, zwei Systemanbieterpräsentationen sowie ein ergänzendes Leitfadeninterview. Die Anforderungserhebung umfasst eine Rahmenbedingungsanalyse, eine Stakeholder-Analyse sowie eine abschließende Validierung durch den Auftraggeber. Als Ergebnis wurden insgesamt 29 funktionale und 24 nicht-funktionale Anforderungen erhoben, klassifiziert und in einem Lastenheft dokumentiert.
Die Diskussion reflektiert methodische Grenzen sowie die im Projektverlauf beobachtete Diskrepanz zwischen einem strukturierten Requirements-Engineering-Prozess und dem praxisbedingten Handlungsdruck der Einrichtung.
Seit mehreren Jahren wird innerhalb der Stadt Zwickau die Einführung eines digitalen Veranstaltungskalenders diskutiert, der von allen Zwickauer Kulturstätten und Veranstaltern gemeinsam genutzt werden kann. Hintergrund ist das Fehlen einer zentralen Abstimmungsmöglichkeit zwischen Veranstaltungsstätten und Veranstaltern, wodurch Terminüberschneidungen bislang nur unzureichend vermieden werden können.
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen polar1
ein solcher digitaler Veranstaltungskalender konzipiert und implementiert. Ausgangspunkt bildet eine Analyse bestehender Systeme im Bereich digitaler Veranstaltungskalender. Darauf aufbauend werden die Systemarchitektur entworfen sowie die Umsetzung der Anwendung geplant.
Ergebnis der Arbeit ist eine auf Java Spring Boot basierende Anwendung, die Nutzern die Verwaltung und Einsicht von Veranstaltungen ermöglicht und darüber hinaus weitere definierte Systemanforderungen erfüllt.
Fiber access networks form the operational foundation of modern broadband services, yet their deployment and lifecycle management frequently suffer from persistent discontinuities between planning, construction, and maintenance. While AI offers significant potential to optimize these phases, many current approaches assume ideal data conditions and largely ignore the realities of fragmented documentation, semantic drift, and brownfield constraints. This thesis investigates the strategic potential, deployability, and governance of AI in fiber network lifecycle management through a structured literature synthesis, grounded in the operational context of Tele-Kabel-Ingenieurgesellschaft mbH (TKI) Chemnitz.
To operationalize the analysis, the study proposes a comprehensive System Backbone an end-to-end reference workflow spanning from the initial Area of Interest (AOI) definition to the final investment decision. This workflow integrates validation checkpoints, including a Freshness Gate and an Existing Line Audit, which feed into a Decision Confidence simulator. This mechanism explicitly quantifies the epistemic uncertainty arising from outdated geospatial data and incomplete telemetry, ensuring decision-makers are aware of underlying risks before committing to a course of action.
The thesis also establishes a conceptual distinction between AI models, which generate signals and predictions, and AI agents, which execute closed-loop decisions. Candidate technologies are evaluated against integration friction, accountability, and assurance constraints rather than algorithmic performance alone. The findings show that the strategic value of AI is determined less by model sophistication than by continuous lifecycle data alignment. Transitioning from analytical models to autonomous agents requires intent-based policies, digital twin integration, and continuous verification to prevent error propagation and support sustainable broadband operations.
The shift of Non-Financial Reporting Directive (NFRD) to the Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) is a paradigm shift in corporate accountability, where the voluntary, investor-centric regime of disclosure is replaced by the mandatory, multi-stakeholder regime based on the principle of Double Materiality. This thesis explores the operationalization of this regulatory change in the German automotive industry, a sector under the twin agendas of decarbonization and digital transformation. Specifically, it explores the way the Double Materiality Assessment (DMA) changes the power relationship between Original Equipment Manufacturers (OEMs) and their various stakeholders.
Using a qualitative, interpretivist research design, the study adopts a multiple-case study approach regarding three top German OEMs: Volkswagen Group, Mercedes-Benz Group AG, and BMW Group. The methodology is a triangulation of an analytical content analysis of 2023/2024 corporate sustainability reports with semi-structured professional interviewing of sustainability advisors and industry auditors. The study is contextualized in theoretical underpinnings of Stakeholder Theory, Legitimacy Theory, and Institutional Theory to examine the conflict between regulatory compliance and strategic adaptation.
The results indicate a large operationalization gap. Although the CSRD has effectively broadened the stakeholder identification practice to incorporate previously silent stakeholders such as nature and deep-tier suppliers, the engagement mechanisms are predominantly extractive for data collection, though increasingly supplemented by active validation events and digital monitoring. The research reveals a pivotal supply chain data trap wherein the OEMs are dependent on secondary data and estimates instead of direct interaction with the upstream actors and ultimately silencing the most at risk stakeholders. Moreover, prioritization of material topics is also often an indication of a financial override, with topics of high financial materiality (Outside-In) receiving preference over those of impact materiality (Inside-Out) in the name of holistic sustainability.
The research concludes that the CSRD has compelled the structural addition of sustainability governance, but the genuine empowerment of the stakeholders is limited by resource intensity and absence of standardized impact methodologies.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Methode zur direkten Vermessung von Photonic Jets untersucht. Photonic Jets sind hochlokalisierte Lichtintensitätsverteilungen, die häufig auf Basis numerischer Simulationen beschrieben werden, während experimentelle Nachweise meist nur indirekt über ihre Wirkung erfolgen. Eine direkte Charakterisierung des Strahlprofils realer Photonic-Jet-Endoptiken stellt daher weiterhin eine Herausforderung dar.
Ziel der Arbeit war die Entwicklung eines einfachen experimentellen Verfahrens zur direkten Erfassung des durch Photonic-Jet-Faserendoptiken erzeugten Strahlprofils. Hierzu wurde ein geeigneter Messaufbau realisiert, der eine mikroskalierte, ortsaufgelöste Aufnahme der Intensitätsverteilung ermöglicht.
Dies gelang durch die räumliche, systematische Abrasterung des Faserausgangs mittels piezoelektrischer Positionierstufen (Piezo Stages).
Die Ergebnisse zeigen, dass eine direkte Vermessung des Strahlprofils mit dem gewählten Ansatz möglich ist. Es können Rückschlüssen über die 3-dimensionale Intensitätsverteilung, sowie die Leistungsdichten für Parallel zum Faserausgang stehende Ebenen gezogen werden.
Die entwickelte Methode stellt somit einen einfachen und praktikablen Ansatz zur experimentellen Charakterisierung von Photonic-Jet-Faserendoptiken dar und kann als Grundlage für weiterführende Untersuchungen und Anwendungen dienen.
This thesis investigates heterogeneity in OPC UA data structures, which include different companion specifications, nonstandardised telegrams, and inconsistencies in security and naming conventions, thereby hindering the reuse, analytics, maintenance, and scaling of IIoT integration across multiple locations of Meleghy Automotive. A detailed survey of existing OPC UA structures across all plants was carried out. The survey documented features such as servers, endpoints, security profiles, namespaces, information models, companion specifications, and transport bindings. Telegrams were reverse-engineered to create a detailed catalogue documenting which telegrams are in use and identifying structural inconsistencies. A thorough comparative analysis of the selected industrial communication protocol widely used was conducted to establish best practices for different
use cases.
Based on the survey, heterogeneity in namespaces, security profiles and telegram modelling was found across all production locations. Constraints also found in the network analysis. The results provide harmonized target information model and was recommended to be published using the selected communication protocol.
The suggested model and governance will ensure semantic interoperability and scalability of IIoT integrations across all locations. Recommendations for the selection of a standardised information model and protocol were discussed for future objectives.
Existing facilities in shared environments are hardly capable of sensing washing machine operations, making it necessary for the users to physically verify machine status. This often leads to inefficient machine utilisation and missed completion events. This paper aims to design and implement a non-invasive solution for monitoring and detecting different phases of washing machine operations in shared laundry facilities using Internet of Things (IoT) technology. With an aim to alleviate these everyday hurdles while using traditional washing machines, an Analog Device ADXL345 triaxial accelerometer was mounted on a Miele PW 6065 professional-grade washing machine. It senses vibration data signals at 200 Hz via an ESP32-S3 microcontroller.
A seven-phase classification pipeline covering data collection across 36 wash cycles, feature extraction, normalisation, and multi-model training was valuated against firmware deployment constraints. The Decision Tree classifier was found to be the only model satisfying all three deployment criteria, such as meeting flash limit requirements, sufficient accuracy, and reliable idle class detection. This model is deployed directly on the ESP32-S3 as a C++ header, achieving 95.18% test accuracy with sub-millisecond per-window inference and no cloud dependency for classification. A three-phase Finite State Machine (FSM) filters raw per-window predictions before confirmed phase transitions are written to a Firebase Firestore backend. This triggers Firebase Cloud Messaging (FCM) push notifications to a Flutter Android application upon wash cycle completion. The test cycles demonstrate an end to-end notification with an average latency of 0.87 seconds and 100% multi-user claim consistency, thereby accounting for the reliability of the proposed solution. The results reveal that it is very much possible to accomplish accurate, real-time appliance phase monitoring fully based on commodity embedded hardware without cloud-based inference. This study has thus created a reproducible and extensible blueprint for vibration-based monitoring systems in resource-constrained environments.
