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In previous studies of linear rotary systems with active magnetic bearings, parametric excitation was introduced as an open-loop control strategy. The parametric excitation was realized by a periodic, in-phase variation of the bearing stiffness. At the difference between two of the eigenfrequencies of the system, a stabilizing effect, called anti-resonance, was found numerically and validated in experiments. In this work, preliminary results of further exploration of the parametric excitation are shared. A Jeffcott rotor with two active magnetic bearings and a disk is investigated. Using Floquet theory, a deeper insight into the dynamic behavior of the system is obtained. Aiming at a further increase of stability, a phase difference between excitation terms is introduced.
Arbeitspaket 3: Ausschöpfung des Innovationspotentials von smarten Technologien - FH Vorarlberg
(2022)
Hallo. Ich bin Lio.
(2022)
Von Assistenzrobotern im Pflegebereich erhofft man sich Unterstützung in vielfacher Weise: Sie sollen zur Erleichterung für das Pflegepersonal führen (z.B. durch Handreichung von Gegenständen), mehr Sicherheit bringen (z.B. indem sie Nachschauen, sobald Auffälliges registriert wird) und zu einem gesunden Altern (z.B. körperliche Aktivierung) und zu mehr Teilhabe (z.B. psychosoziale Aktivierung) beitragen. Ihre Funktionen versprechen daher einerseits Assistenz für Pflege- und Betreuungspersonal (z.B. Transport- und Serviceaufgaben) und andererseits soziale Assistenz für Senior:innen in Pflegesituationen (z.B. Unterhaltung, Aktivierung).
In dem Projekt PUR (Pflegeunterstützende Robotik) wurde der Roboter Lio der Firma F&P Robotics AG über einen Zeitraum von 22 Monaten in Wohnbereichen in zwei Pflegeeinrichtungen in Konstanz und Schaffhausen getestet und situationsangepasst weiterentwickelt. Mit Unterstützung des Personals und der Bewohner:innen vor Ort wurde Lio anhand der Kriterien Usability, User Experience, Akzeptanz sowie seinen Nutzen für die Organisation evaluiert. Neben den Befragungen der Akteur:innen in den beiden Einrichtungen erfolgte eine systematische Erfassung und Analyse von Informationen und Daten anhand von Logfiles und Dokumenten in welchen Nutzungsdauer und -häufigkeit sowie Fehlerraten erfasst wurden.
Es wurde deutlich, dass Lio sich noch hinsichtlich aller Kriterien verbessern muss um die hohen Erwartungen bezüglich einer wahrnehmbaren Entlastung des Pflegepersonals bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung oder Verbesserung der Lebensqualität der Bewohner:innen erfüllen zu können. Als Schlüsselfunktion für eine optimierte Usability und User Experience wird die Bedienbarkeit über Sprache betrachtet. Zum einen aus Sicht der Pflege- und Betreuungskräfte die Lio z.B. in hektischen Situationen in der Nachtschicht schnell und einfach in seinem Autonomiemodus (z.B. Desinfizieren von Türen) unterbrechen müssen. Zum anderen aus Sicht der Bewohner:innen die ihn ansprechen, aber nicht verstanden werden, womit das aktivierende Potential, das in Lio steckt, nicht ausgeschöpft wird.
Eine routinemäßige Einbindung von Assistenzrobotern wie Lio in die Pflege- und Betreuungspraxis erfordert neben der Lösung von technischen Problemen (wie zuverlässige Navigation, Sprachinteraktion) auch geeignete Beteiligungsansätze der Akteuer:innen. Diese sind so zu gestalten, dass nicht nur die technikaffinen Personen abgeholt werden, sondern allen ein entsprechendes Angebot gemacht wird, den Umgang mit dem technischen System zu erproben und in der Kontrolle und Bedienung Sicherheit zu erlangen.
Die befragten Akteur:innen sehen eine Zukunft für Assistenzroboter sofern sie autonom, zuverlässig und jederzeit gut kontrollierbar funktionieren und stehen dem digitalen Transformationsprozess in der Pflege größtenteils sehr offen gegenüber.
Trotz der Relevanz von Partizipationsprozessen in Unternehmen und deren belegte Auswirkungen zeigt sich ein deutliches Ungleichgewicht zwischen der aufgezeigten Bedeutung von Beteiligungsprozessen und dem gleichzeitig geringen Umsetzungsstand in Betrieben. Deshalb soll geprüft werden, inwiefern sich die Erwartungen jüngerer Mitarbeiter:innen mit ihrer erlebten Arbeitsrealität decken. Dazu wurden 459 Personen (59,5% Frauen) im Alter zwischen 16 und 35 Jahren zu allgemeinen Partizipationsmöglichkeiten und zu flexiblen Arbeitsbedingungen befragt. Es zeigen sich signifikante Unterschiede in beiden Teilbereichen der Partizipation zwischen den Erwartungen der Arbeitnehmer:innen und deren erlebter Realität in den Unternehmen. Über Angleichung der betrieblichen Realitäten der Partizipation könnten Unternehmen und Mitarbeiter:innen auf verschiedenen Ebenen gewinnen.
Gewalt in der Pflege
(2021)
Studien zeigen, dass das medizinisch/pflegerische Personal nach Polizei und Sicherheitsleuten unter allen Berufen am zweithäufigsten am Arbeitsplatz von Aggressions- und Gewaltereignissen betroffen sind und dies hat einen negativen Einfluss auf die Berufszufriedenheit und die Gesundheit der betroffenen Mitarbeiter:innen.
Die Studie „Gewalt in der Pflege“ begründet auf repräsentativer Basis ein Monitoring über das Ausmaß von Gewalt gegenüber Pflegenden in Vorarlberger Pflege- und Betreuungseinrichtungen. Für die Analyse wurde in Anlehnung an bestehende Erhebungsinstrumente in verbale Gewalt (inkl. Drohungen), körperliche Gewalt und sexuelle Gewalt unterschieden.
80 % der Befragten gaben an bereits mindestens einmal in ihrem Berufsleben mit Gewalt konfrontiert gewesen zu sein. 44,1 % von ihnen waren Opfer körperlicher Gewalt in verschiedenen Schweregraden. Auch die Prävalenz von sexueller Gewalt ist in den Pflegeheimen als hoch einzustufen, wobei der Großteil der betroffenen Mitarbeiter:innen Frauen sind. Die Hauptquelle der Gewalt sind die Bewohner:innen, gefolgt von den Angehörigen. Es können verschiedene Gründe und Ursachen für die Gewalt ausgemacht werden. Da sind zunächst gesellschaftliche Entwicklungen, wie ein gesteigerter Erwartungsdruck an die Pflegequalität bei gleichbleibenden Rahmenbedingungen, das zunehmende schwerere Krankheitsbild Bewohner:innen von Alters- und Pflegeheimen, sowie eine hohe Belegungszahl zu nennen. Gewalterfahrungen egal welcher Art sind eine Belastung für das Pflegepersonal.
Vast amounts of oily wastewater are byproducts of the petrochemical and the shipping industry and to this day frequently discharged into water bodies either without or after insufficient treatment. To alleviate the resulting pollution, water treatment processes are in great demand. Bubble column humidifiers (BCHs) as part of humidification–dehumidification systems are predestined for such a task, since they are insensitive to different feed liquids, simple in design and have low maintenance requirements. While humidification in a bubble column has been investigated plentiful for desalination, a systematic investigation of oily wastewater treatment is missing in literature. We filled this gap by analyzing the treatment of an oil–water emulsion experimentally to derive recommendations for future design and operation of BCHs. Our humidity measurements indicate that the air stream is always saturated after humidification for a liquid height of only 10 cm. A residual water mass fraction of 3.5 wt% is measured after a batch run of six hours. Furthermore, continuous measurements show that an increase in oil mass fraction leads to a decrease in system productivity especially for high oil mass fractions. This decrease is caused by the heterogeneity of the liquid temperature profile. A lower liquid height mitigates this heterogeneity, therefore decreasing the heat demand and improving the overall efficiency. The oil content of the produced condensate is below 15 ppm, allowing discharge into various water bodies. The results of our systematic investigation prove suitability and indicate a strong future potential for the use of BCHs in oily wastewater treatment.
Industrial demand side management has shown significant potential to increase the efficiency of industrial energy systems via flexibility management by model-driven optimization methods. We propose a grey-box model of an industrial food processing plant. The model relies on physical and process knowledge and mass and energy balances. The model parameters are estimated using a predictive error method. Optimization methods are applied to separately reduce the total energy consumption, total energy costs and the peak electricity demand of the plant. A viable potential for demand side management in the plant is identified by increasing the energy efficiency, shifting cooling power to low price periods or by peak load reduction.
A trend from centralized to decentralized production is emerging in the manufacturing domain leading to new and innovative approaches for long-established production methods. A technology supporting this trend is Cloud Manufacturing, which adapts technologies and concepts known from cloud computing to the manufacturing domain. A core aspect of Cloud Manufacturing is representing knowledge about manufacturing, e.g., machine capabilities, in a suitable form. This knowledge representation should be flexible and adaptable so that it fits across various manufacturing domains, but, at the same time, should also be specific and exhaustive. We identify three core capabilities that such a platform has to support, i.e., the product, the process and the production.We propose representing this knowledge in semantically specified knowledge graphs, essentially creating three through features interconnected ontologies each representing a facet of manufacturing. Finally, we present an exemplary implementation of a Cloud Manufacturing platform using this representation and its advantages.