Entwicklung einer übersichtlichen, verständlichen und einfach zu bedienenden App zur Konfiguration von IT-Dienstleistungen und RZ-Ressourcen

Dieses Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Web-App, um die Konfiguration verschiedener Rechenzentrumsdienstleistungen zu vereinfachen und intuitiver zu gestalten. Es wird in Kooperation mit dem regionalen IT-Dienstleister NCS Netzwerke Computer Service GmbH durchgeführt.

IoT Smart Energy  - Erfolgreich ins Internet der Dinge – Prototyp für smarte und zukunftsfähige Produkte

Bei IoT Smart Energy geht es darum, die selbst generierte grüne Energie aus der eigenen Photovoltaik-Anlage automatisiert effizient im Haushalt zu nutzen. Hierzu wird ein Prototyp für vernetzte Produkte entwickelt. Mitunter werden Mikrocontroller (z.B. ESP 32) und eine State-of-the-Art Cloud-Infrastruktur eingesetzt. Es gilt verschiedenen Komponenten wie Wärmepumpe, E-Ladestationen und Hausspeicherzellen zu verknüpfen und zu koordinieren.

Umsetzung der Zeiterfassung bei der Feuerwehrstruktur 

Dieses Projekt fokussiert auf die Entwicklung eines Tools zur Zeiterfassung, welches Besonderheiten der Feuerwehrstruktur (Gleitzeit, Urlaub, Krankmeldungen und T-Zug-Tage) berücksichtigt. Das Projekt wird zusammen mit den Projektpartnern Federal Mogul und Tenneco durchgeführt.

Digital Sports: On-Field Play Mining 

Künstliche Intelligenz und speziell Machine Learning bieten für die Datenanalyse im Sport richtungsweisende Potenziale. Im Rahmen dieses Projektseminars wird eine Machine Learning basierte Optimierung für Tennisspieler entwickelt, welche Spielzüge auswertet und in einer Simulation das effektivste Spieldesign gegen einen definierten Gegner ermittelt.

Machine Learning Algorithmen zur Pünktlichkeitsvorhersage im ÖPNV  

Basierend auf den historischen Tram- und Busbewegungen der SWA, sowie externen Faktoren ein wird ein Prognosemodell für die Vorhersage der An- und Abfahrtzeiten entwickelt. Dabei kann bereits auf bestehende Vorverarbeitungen aufgebaut werden, sodass die Auswahl, Modellierung und Implementierung verschiedener ML-Algorithmen im Vordergrund steht.

3D-Gebäudemodellerweiterung 

Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer skalierbaren Datenstrecke, die Dachaufbauten in 3D-Gebäudemodelle integriert, die aus einer Reihe von Geodaten wie Luftbildbildern, Katasteramtsdaten und 3D-Oberflächenscans konstruiert werden.

3D-Roomscan mit Apple Roomplan

Mit 3D-Roomscan wird eine App entwickelt, durch die mit der Hilfe eines Iphones oder Ipads Räume bzw. Wohnungen gescannt, 3D Modelle erstellt, gespeichert und angesehen werden können. Die Scans sind maßgetreu und können so z.B. beim Einrichten der Wohnung helfen.

BI-Architektur: Von den Rohdaten bis zum Self-Service

Eine BI-Architektur zu entwickeln, um ein Reporting Self-Service mit Microsoft Power BI zu ermöglichen, ist Ziel dieser Projektgruppe. Daten werden hierzu aus unterschiedlichen Datenquellen extrahiert, transformiert und in einem Data Warehouse bereitgestellt.