Projekt: Innovationsassistent für Self-Customizing

Der Innovationsassistent soll die Integration von Web-Technologien zur Konfiguration statistischer Algorithmen in Detact prüfen, prototypisch umsetzen und testen, um Self-Service-Funktionen für Domänenexperten zu ermöglichen.

• Das Projekt „Innovationsassistent für Self-Customizing“ entwickelte Methoden und architekturelle Grundlagen für Self-Customizing-Analyseverfahren. Hauptfokus lag auf der Programmierung von Single-Page-Anwendungen, Backend-Diensten und reaktiven Architekturen zur effizienten Datenverarbeitung. Der Innovationsassistent erwarb Kenntnisse in Webtechnologien wie TypeScript und Vue.js und trug zur Erweiterung und Skalierbarkeit der Detact-Plattform bei.

14. August 2024 – Mit dem Abschluss des SAB-Projekts „Innovationsassistent für Self-Customizing“ wurden sowohl methodische als auch implementierungstechnische Grundlagen für die Entwicklung von Applikationen für ein Self-Customizing von Analyseverfahren geschaffen. Damit sollten unterschiedliche Aufgabenstellungen wie Parameterüberwachung für ein Condition Monitoring erreicht werden.
Zudem wurden neuartige Single-Page-Anwendungen und entsprechender Backend-Dienste und der Kommunikation mit den Schnittstellen der Detact Kernanwendung möglich, was zu einer erheblichen Ausweitung des Funktionsumfangs führen soll. Dies implizierte die Entwicklung von Benutzeroberflächen, die zugrundeliegenden Datenbank- und Anwendungslayer für die Verarbeitung der relevanten Datenmengen und die Nutzung verfügbarer theoretischer, methodischer Methoden aus den Bereichen der Stochastik und statistischen Modellbildung.
Im Projektzeitraums konzentrierten sich die Entwicklungsarbeiten primär auf die Programmierung von Single-Page-Anwendungen und die Implementierung entsprechender Backend-Dienste sowie die Integration mit den Schnittstellen der Detact-Kernanwendung. Diese Auf- gaben beinhalteten die Gestaltung und Umsetzung von Benutzeroberflächen, die Entwicklung von Datenbank- und Anwendungsschichten zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen, sowie die Anwendung theoretischer und methodischer Konzepte aus den Disziplinen der Stochastik und der statistischen Modellierung. Im Rahmen dieser Arbeiten wurden ebenfalls Konzepte der reaktiven Programmierung angewandt, um eine effiziente und skalierbare Verarbeitung der Datenströme zu gewährleisten. Die funktionale Integration reaktiver Technologien wird nicht allein eine Steigerung der Benutzererfahrung auf der GUI-Ebene bewirken, sondern darüber hinaus neue Potenziale für die asynchrone Verarbeitung umfangreicher Datenvolumina erschließen.
Im Rahmen des Projektvorhabens wurden umfangreiche theoretische und praktische Herausforderungen bewältigt. Dies umfasste die vertiefte Auseinandersetzung mit der Architektur von Detact sowie die Erarbeitung technologischer Schnittstellen für die Implementierung reaktiver Programmierung. Zum Test der technischen Machbarkeit wurde kontinuierlich an entwicklungsbegleitenden Tests und dem Aufbau automatisierter Tests anhand von Beispiel- und Echtdaten sowie verschiedensten Anwendungsfällen gearbeitet.
Im Zuge des Projekts erwarb der Innovationsassistent fundierte Kenntnisse in der praktischen Umsetzung von reaktiven Architekturen unter Verwendung asynchroner Datenstromsysteme, insbesondere im Kontext von Single-Page-Applications und Webentwicklungstechnologien wie TypeScript und Vue.js. Der Entwicklungsprozess umfasste die Bereitstellung von Labormustern mittels einer methodischen Herangehensweise, die der Innovationsassistent schrittweise aufbaut. Dabei werden Inkremente der Labormuster nahtlos in eine Entwicklungsumgebung von Detact integriert. Dieser Demonstrator wird genutzt, um die regelbasierte Selbstanpassung zu realisieren, welche ein wesentlicher Aspekt des Projekts ist. Zur Erreichung dieses Ziels ist eine enge Zusammenarbeit zwischen dem Innovationsteam und verschiedenen anderen Entwicklungsabteilungen innerhalb von Detact erforderlich. Letztendlich zielte dieses Vorhaben darauf ab, die Skalierbarkeit von Detact durch kontinuierliche Verbesserungsmaßnahmen zu erhöhen.

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Dr. Martin Juhrisch
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