Umsetzung eines geförderten Projekt mit dem Namen Mamoc (Maschine Learning Application for Motion Capture) im Rahmen des Horizon2020 Programmes der EU.
Das Thema ist Motion Capturing für Zeiterfassungssystem an Handarbeitsplätzen.
Die angedachte Lösung kombiniert klassische visuelle Objekterkennung mit CNNs und Hand Posen Erkennung mit Open Source Software. Die zusammengeführten Daten sollen genutzt werden, um ein weiteres neuronales Netz anzutrainieren um komplexe Bewegungsabläufe zu erkennen.
Fördersumme max 60tsd EUR.
Hierbei geht es um die Koordination des Projektteams, Teambildung, Projektfortschritts- und Abschlussberichtserstellung. Vorstellung und Abschluss des Projekt vor dem Projektträger. Das Projektteam umfasst zeitweise bis zu 3 Entwickler und konnte mit einer sehr guten Bewertung abgeschlossen werden.
Erstellung eines Förderantrags im Rahmen des BMWF Förderprojekts KI4KMU.
Das Thema ist die Weiterentwicklung des MAMOC Projekt zum Reifegrad TRL 7. Hierbei soll die Lösung MAMOC zum modularen Framework mit ensprechenden Anpasssungsmöglichkeiten weiter entwickelt werden, damit effektiv und effizient mögliche Kundenprojekte umgesetzt werden können.
Fördersumme ca. 90tsd EUR
Der Kunde in Rotterdam hat besondere Anforderungen an die Überwachung von Warenumschlagsplätzen mit Kameras unter herausforderden Witterungsbedingungen. Hierbei soll Thermographie-Kameras mit Objekterkennungsfunktionen ausgestattet werden, so das auch bei Dunkelheit und bspw. Nebel gewünschte und unerwünschte Objekte im Sichtbereich der Kamera unterschieden wird. Das System soll für erweiterte Maßnahmen zum Personenschutz eingesetzt werden. Bei dem Projekt ging es um die Erhebung aller relevanten Anforderungen. Eine Evaluation aller am Markt verfügbaren Technologien wurde durchgeführt. Eine Technische Machbarkeitsstudie und ermittlung einer wirtschaftlichen Lösung für den Kunden wurde durchgeführt.
Erstellung eines Förderantrags im Rahmen des Horizon2020 Programmes der EU.
Das Thema ist Motion Capturing für Zeiterfassungssystem an Handarbeitsplätzen.
Die angedachte Lösung kombiniert klassische visuelle Objekterkennung mit CNNs und Hand Posen Erkennung mit Open Source Software. Die zusammengeführten Daten sollen genutzt werden, um ein weiteres neuronales Netz anzutrainieren um komplexe Bewegungsabläufe zu erkennen.
Fördersumme max 60tsd EUR.
Technische Beratung für die Umsetung eines Smart Update Produkts.
Das Projekt wurde exemplarisch agil, SCRUM-basiert durchgeführt. Jedoch war der Produkt Owner lediglich remote Verfügbar. Das Projektreporting sollte mit Redmine durchgeführt werden. Hierfür wurde ein speziellen Redmine-Projekt aufgesetzt, damit die Anforderungen an die SCRUM-Methode, insbesondere eine elektronisches SCRUM-Board, umgesetzt werden konnte. Abschließend wurde die do's and don't bei agilen Projekten in eine Leitfaden für das Unternehmen dokumentiert.
Projektteam: 8 Mitarbeiter
Ein Demonstrator zur veranschaulichung der Entwicklungskompetenzen eines KMU sollte erstellt werden und auf diversen Messen ausgestellt werden.
Die Aspekte Hardware und Softwareentwicklung mit Schwerpunkt autonomer Geräte, Edge-Computing, künstliche Intelligenz, Betriebsdatenerfassung, visueller Wahrnehmung und Cloud-Anbindung sollten dargestellt werden.
Letztendlich wurde ein Bastelroboter mit einer Stereo-Kamera ausgestattet. Der Live-Videostream wurde auf einer KI-fähigen Hardware weiterverarbeitet. Dort wurde mit einen Convolutional Neural Network (CNN) das Firmenlogo erkannt. Unter zuhilfenahme der Tiefeninformationen (Entfernung) zum erkannten Objekt konnte eine 3D-Position in Bezug zum Roboterarm ermittelt werden. Nun wurde die die ein autonomer Steuerungsalgorithmus programmiert, so dass der Roboter das erkannte Objekt verfolgt (in den Bildmittelpunkt bringt). Der Roboter war nun in der lage autonom zu agieren und konnte, berührungslos, nur durch vorhalten des Firmenlogos gesteuert werden. Der Roboterarm wurde an ein Edge-Gerät angeschlossen auf diesem sämtliche Betriebsdaten lokal angezeigt wurden. Desweiteren wurden die Betriebsdaten auch in einer proprietären Cloud-Lösung integriert. In einer letzten Iteration wurden diverse Umgebungssensoren in die Lösung integriert, so das in weiteren Schritten eine Big-Data-Lösungs für anschauliche Predictive Maintenance Beispiele implementiert werden können, die korrelationen zwischen Betriebs- und Umgebungdaten analysiert.
Die Hauptaufgaben waren:
Einarbeitung und Evaluierung eines angepassten Hardware-In-The-Loop Teststands für System on Chips (SoC) (insbesondere Motorsteuerung und Batteriemanagement)
Die Hauptaufgaben war die Leitung eines kleinen Projektteams von zeitweise bis zu 3 Entwicklern für ein Kundenprojekt. Darüberhinaus wurde der Kunde in dem Thema Projektleitung und Hardware-Entwicklung beraten. Thematisch handelte das Projekt von einzelnen Programmieraufgaben der autonomen Steuerung einer Drohne, Funk-Kommunikation, Kollisionserkennung über Ultraschallsensorik, Objekterkennung über Videostream, Integration von Kamera's und KI-Beschleunigung auf der Drohne. Abschließend wurde ein Konzept für eine, an die Kundenbedürfnisse angepasste, HW-Neuentwicklung erarbeitet.
Eine Lösung für intelligente und entfernte Software Aktualisierung für heterogene Maschinen im Bereich des Shopfloor von Maschinenbauern wurde konzipiert. Es wurde der Ansatz des modellbasierten Anforderungsmanagements mit der UML 2.0 gewählt. Zu Beginn wurden natürlich sprachliche Anforderungen aufgenommen und mit selbst angepassten Vorlagen für strukturierte Sprache in eine strukturierte Sprache überführt. Zusätzliche wurden User Stories erfasst und zu Use Cases hin verfeinert. Ein Domänenmodell wurde erstellt und vom Computational Independend Model (CIM) zu einem Platform Independend Model (PIM) verfeinert. Dabei wurde das Werkzeug Enterprise Architekt genutzt. In diesem Projekt wurden weiteren Mitarbeitern die konzeptionellen Eigenschaften von strukturierter Sprache, Use Cases, User Stories und Domänenmodelle beigebracht.
Projektteam: 3 Mitarbeiter
In einem Großkundenprojekt musste die Arbeitsmenge von 2 FTE in ein Nearshore Development Center ausgelagert werden. Die Aufgaben waren hier:
Projektteam: 4 lokal, 2 Nearshore
Konzeption der Konfiguration von Redmine für ein KMU mit Definition des Rollenkonzepts und Anpassung an interne Workflows und Kundenprozesse. Projektleitung bis zur Inbetriebnahme und Schulungen der Administratoren und Mitarbeiter.
Projektteam: 3 Mitarbeiter
Fachliche Leitung im interdisziplinären und international verteilten Projektteam mit bis zu 10 Mitarbeitern. Design und Konzeption der Funktionalität auf Basis abstrakter Anforderungen
Projektmanagement von der Anforderung bis zur Freigabe
Das Projekt bestand aus der Planung und Konzeption der Gesamtlösung. Die Lösung bestand aus verschiedenen Modulen von acht verschiedenen Zuliefern, die teils vorhanden waren, angepasst werden mussten oder neu entwickelt wurden. Module waren, FW für den Baseboard Managemet Controller, Updatesoftware und Updatepakete für einzelnen HW-Komponenten und Installationsverwaltungssoftware. Die Spezifikation der Neuentwicklungen wurde durchgeführt. Aussteuerung und Synchronisation der einzelnen international verteilten Entwicklungsteams, die jeweils eine eigene Projektleitung hatten, war die Hauptaufgabe und mündete in einem übergeordneten Projektplan. Anschließend wurden die Module zur Gesamtlösung integriert und mit Hilfe eines Testplans qualitätsgesichert. Das Projekt wurde bis zur Kundenfreigabe begleitet.
Die Hauptaufgaben im Projekt lagen bei :
Ziel war die Neuentwicklung der Server-Management-Schnittstelle auf Basis den Common Information Models (CIM).
Die Schnittstelle wurde modellgetrieben mit UML und UML-Profilen im Werkzeug Enterprise Architect von Sparx Systems entwickelt. Aufgrund der Größe des Projekts wurde der ein Entwicklungsprozess und Testkonzept definiert, so dass weitere Entwickler die Entwicklung unterstützen konnten. Es wurde das Automatisierungspotenzials der modellbasierten Spezifikation ausgenutzt indem vorlagenbasierten Generierung von Entwicklungs-Artefakten, der Spezifikationsdokumente und der Testfälle implementiert wurden. Ich war hauptverantwortlicher für das Anforderungs-, Projekt- und Test-Management.
Verbesserung der rein natürlichsprachen Spezifikationsdokumente für die Server-System-Entwicklung mittels:
ISTQB Certified Tester ? Foundation Level
Dissertation: Situationsgerechte Methodenweiterentwicklung auf Basis von MetaMe am Beispiel der Server-System-Entwicklung (Juni 2015)
Projektleiter, technischer Projektleiter, System Architect
Umsetzung eines geförderten Projekt mit dem Namen Mamoc (Maschine Learning Application for Motion Capture) im Rahmen des Horizon2020 Programmes der EU.
Das Thema ist Motion Capturing für Zeiterfassungssystem an Handarbeitsplätzen.
Die angedachte Lösung kombiniert klassische visuelle Objekterkennung mit CNNs und Hand Posen Erkennung mit Open Source Software. Die zusammengeführten Daten sollen genutzt werden, um ein weiteres neuronales Netz anzutrainieren um komplexe Bewegungsabläufe zu erkennen.
Fördersumme max 60tsd EUR.
Hierbei geht es um die Koordination des Projektteams, Teambildung, Projektfortschritts- und Abschlussberichtserstellung. Vorstellung und Abschluss des Projekt vor dem Projektträger. Das Projektteam umfasst zeitweise bis zu 3 Entwickler und konnte mit einer sehr guten Bewertung abgeschlossen werden.
Erstellung eines Förderantrags im Rahmen des BMWF Förderprojekts KI4KMU.
Das Thema ist die Weiterentwicklung des MAMOC Projekt zum Reifegrad TRL 7. Hierbei soll die Lösung MAMOC zum modularen Framework mit ensprechenden Anpasssungsmöglichkeiten weiter entwickelt werden, damit effektiv und effizient mögliche Kundenprojekte umgesetzt werden können.
Fördersumme ca. 90tsd EUR
Der Kunde in Rotterdam hat besondere Anforderungen an die Überwachung von Warenumschlagsplätzen mit Kameras unter herausforderden Witterungsbedingungen. Hierbei soll Thermographie-Kameras mit Objekterkennungsfunktionen ausgestattet werden, so das auch bei Dunkelheit und bspw. Nebel gewünschte und unerwünschte Objekte im Sichtbereich der Kamera unterschieden wird. Das System soll für erweiterte Maßnahmen zum Personenschutz eingesetzt werden. Bei dem Projekt ging es um die Erhebung aller relevanten Anforderungen. Eine Evaluation aller am Markt verfügbaren Technologien wurde durchgeführt. Eine Technische Machbarkeitsstudie und ermittlung einer wirtschaftlichen Lösung für den Kunden wurde durchgeführt.
Erstellung eines Förderantrags im Rahmen des Horizon2020 Programmes der EU.
Das Thema ist Motion Capturing für Zeiterfassungssystem an Handarbeitsplätzen.
Die angedachte Lösung kombiniert klassische visuelle Objekterkennung mit CNNs und Hand Posen Erkennung mit Open Source Software. Die zusammengeführten Daten sollen genutzt werden, um ein weiteres neuronales Netz anzutrainieren um komplexe Bewegungsabläufe zu erkennen.
Fördersumme max 60tsd EUR.
Technische Beratung für die Umsetung eines Smart Update Produkts.
Das Projekt wurde exemplarisch agil, SCRUM-basiert durchgeführt. Jedoch war der Produkt Owner lediglich remote Verfügbar. Das Projektreporting sollte mit Redmine durchgeführt werden. Hierfür wurde ein speziellen Redmine-Projekt aufgesetzt, damit die Anforderungen an die SCRUM-Methode, insbesondere eine elektronisches SCRUM-Board, umgesetzt werden konnte. Abschließend wurde die do's and don't bei agilen Projekten in eine Leitfaden für das Unternehmen dokumentiert.
Projektteam: 8 Mitarbeiter
Ein Demonstrator zur veranschaulichung der Entwicklungskompetenzen eines KMU sollte erstellt werden und auf diversen Messen ausgestellt werden.
Die Aspekte Hardware und Softwareentwicklung mit Schwerpunkt autonomer Geräte, Edge-Computing, künstliche Intelligenz, Betriebsdatenerfassung, visueller Wahrnehmung und Cloud-Anbindung sollten dargestellt werden.
Letztendlich wurde ein Bastelroboter mit einer Stereo-Kamera ausgestattet. Der Live-Videostream wurde auf einer KI-fähigen Hardware weiterverarbeitet. Dort wurde mit einen Convolutional Neural Network (CNN) das Firmenlogo erkannt. Unter zuhilfenahme der Tiefeninformationen (Entfernung) zum erkannten Objekt konnte eine 3D-Position in Bezug zum Roboterarm ermittelt werden. Nun wurde die die ein autonomer Steuerungsalgorithmus programmiert, so dass der Roboter das erkannte Objekt verfolgt (in den Bildmittelpunkt bringt). Der Roboter war nun in der lage autonom zu agieren und konnte, berührungslos, nur durch vorhalten des Firmenlogos gesteuert werden. Der Roboterarm wurde an ein Edge-Gerät angeschlossen auf diesem sämtliche Betriebsdaten lokal angezeigt wurden. Desweiteren wurden die Betriebsdaten auch in einer proprietären Cloud-Lösung integriert. In einer letzten Iteration wurden diverse Umgebungssensoren in die Lösung integriert, so das in weiteren Schritten eine Big-Data-Lösungs für anschauliche Predictive Maintenance Beispiele implementiert werden können, die korrelationen zwischen Betriebs- und Umgebungdaten analysiert.
Die Hauptaufgaben waren:
Einarbeitung und Evaluierung eines angepassten Hardware-In-The-Loop Teststands für System on Chips (SoC) (insbesondere Motorsteuerung und Batteriemanagement)
Die Hauptaufgaben war die Leitung eines kleinen Projektteams von zeitweise bis zu 3 Entwicklern für ein Kundenprojekt. Darüberhinaus wurde der Kunde in dem Thema Projektleitung und Hardware-Entwicklung beraten. Thematisch handelte das Projekt von einzelnen Programmieraufgaben der autonomen Steuerung einer Drohne, Funk-Kommunikation, Kollisionserkennung über Ultraschallsensorik, Objekterkennung über Videostream, Integration von Kamera's und KI-Beschleunigung auf der Drohne. Abschließend wurde ein Konzept für eine, an die Kundenbedürfnisse angepasste, HW-Neuentwicklung erarbeitet.
Eine Lösung für intelligente und entfernte Software Aktualisierung für heterogene Maschinen im Bereich des Shopfloor von Maschinenbauern wurde konzipiert. Es wurde der Ansatz des modellbasierten Anforderungsmanagements mit der UML 2.0 gewählt. Zu Beginn wurden natürlich sprachliche Anforderungen aufgenommen und mit selbst angepassten Vorlagen für strukturierte Sprache in eine strukturierte Sprache überführt. Zusätzliche wurden User Stories erfasst und zu Use Cases hin verfeinert. Ein Domänenmodell wurde erstellt und vom Computational Independend Model (CIM) zu einem Platform Independend Model (PIM) verfeinert. Dabei wurde das Werkzeug Enterprise Architekt genutzt. In diesem Projekt wurden weiteren Mitarbeitern die konzeptionellen Eigenschaften von strukturierter Sprache, Use Cases, User Stories und Domänenmodelle beigebracht.
Projektteam: 3 Mitarbeiter
In einem Großkundenprojekt musste die Arbeitsmenge von 2 FTE in ein Nearshore Development Center ausgelagert werden. Die Aufgaben waren hier:
Projektteam: 4 lokal, 2 Nearshore
Konzeption der Konfiguration von Redmine für ein KMU mit Definition des Rollenkonzepts und Anpassung an interne Workflows und Kundenprozesse. Projektleitung bis zur Inbetriebnahme und Schulungen der Administratoren und Mitarbeiter.
Projektteam: 3 Mitarbeiter
Fachliche Leitung im interdisziplinären und international verteilten Projektteam mit bis zu 10 Mitarbeitern. Design und Konzeption der Funktionalität auf Basis abstrakter Anforderungen
Projektmanagement von der Anforderung bis zur Freigabe
Das Projekt bestand aus der Planung und Konzeption der Gesamtlösung. Die Lösung bestand aus verschiedenen Modulen von acht verschiedenen Zuliefern, die teils vorhanden waren, angepasst werden mussten oder neu entwickelt wurden. Module waren, FW für den Baseboard Managemet Controller, Updatesoftware und Updatepakete für einzelnen HW-Komponenten und Installationsverwaltungssoftware. Die Spezifikation der Neuentwicklungen wurde durchgeführt. Aussteuerung und Synchronisation der einzelnen international verteilten Entwicklungsteams, die jeweils eine eigene Projektleitung hatten, war die Hauptaufgabe und mündete in einem übergeordneten Projektplan. Anschließend wurden die Module zur Gesamtlösung integriert und mit Hilfe eines Testplans qualitätsgesichert. Das Projekt wurde bis zur Kundenfreigabe begleitet.
Die Hauptaufgaben im Projekt lagen bei :
Ziel war die Neuentwicklung der Server-Management-Schnittstelle auf Basis den Common Information Models (CIM).
Die Schnittstelle wurde modellgetrieben mit UML und UML-Profilen im Werkzeug Enterprise Architect von Sparx Systems entwickelt. Aufgrund der Größe des Projekts wurde der ein Entwicklungsprozess und Testkonzept definiert, so dass weitere Entwickler die Entwicklung unterstützen konnten. Es wurde das Automatisierungspotenzials der modellbasierten Spezifikation ausgenutzt indem vorlagenbasierten Generierung von Entwicklungs-Artefakten, der Spezifikationsdokumente und der Testfälle implementiert wurden. Ich war hauptverantwortlicher für das Anforderungs-, Projekt- und Test-Management.
Verbesserung der rein natürlichsprachen Spezifikationsdokumente für die Server-System-Entwicklung mittels:
ISTQB Certified Tester ? Foundation Level
Dissertation: Situationsgerechte Methodenweiterentwicklung auf Basis von MetaMe am Beispiel der Server-System-Entwicklung (Juni 2015)
Projektleiter, technischer Projektleiter, System Architect
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