@techreport{ZengelerGrimmArntzetal.2019,
  author    = {Nico Zengeler and Matthias Grimm and Alexander Arntz and Dustin Ke{\"s}ler and Marc Jansen and Sabrina Eimler and Uwe Handmann and Klaus Hermsen and Christian Grubert},
  title     = {DamokleS 4.0},
  series = {Interner Report},
  volume    = {2019},
  journal    = {Dynamisches, adaptives und mobiles System zur kontextbasierten und intelligenten Unterst{\"u}tzung von Mitarbeitern/Innen in der Schwerindustrie 4.0},
  edition   = {1. Auflage},
  organization    = {Hochschule Ruhr West},
  issn      = {2199-9937},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:1393-opus4-5752},
  pages     = {59},
  year      = {2019},
  abstract  = {Dieser interne Bericht beschreibt die Zielsetzung, Durchf{\"u}hrung und Auswertung des Projektes Damokles 4.0. Das Projekt zielt darauf ab, neue, digitale Technologien in die Schwerindustrie einzuf{\"u}hren um Produktionsprozesse zu modernisieren. Unter Einsatz neuer Technologien, insbesondere mobiler Ger{\"a}te, soll ein cyberphyiskalisches System (CPS) eine kontextbasierte und k{\"u}nstlich intelligente Unterst{\"u}tzung der Mitarbeiter in den Bereichen der Schwerindustrie erm{\"o}glichen. Hierzu werden typische Anwendungsf{\"a}lle und die damit verbundenen Szenarien zur Unterst{\"u}tzung der Mitarbeiter auf Basis von neuen, flexiblen, adaptiven und mobilen Technologien, wie Augmented Reality und k{\"u}nstlicher Intelligenz, modelliert. Um den Prototypen einer AR-Anwendung und einer kamerabasierte Personenverfolgung zu entwickeln, hat die Hochschule Ruhr West im kleinen Technikum am Campus Bottrop eine entsprechende industrielle Umgebung simuliert. Die Projektergebnisse zeigen die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Softwareans{\"a}tze und die Ergebnisse einer Untersuchung der psychologischen Einfl{\"u}sse auf die Mitarbeiter.},
  language  = {de}
}