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An international study summarizes the threat situation in the OT environment under the heading "Growing security threats" [1]. According to this study, attacks on automation systems are likely to increase in the future. Accordingly, an automation system must be able to protect the integrity of the transmitted information in the future. This requirement is motivated, among other things, by the fact that the network-side isolation of industrial communication systems is no longer considered sufficient as the sole protective measure. This paper uses the example of PROFINET to show how the future requirements for a real-time communication protocol can be met and how they can be derived from the IEC 62443 standard.
Selbsttests in Lernmanagementsystemen (LMS) ermöglichen es Studierenden, den eigenen Lernfortschritt einzuschätzen. Im Gegensatz zur Einreichung und Korrektur vollständig ausformulierter Aufgabenlösungen nutzen LMS überwiegend die Eingabe der Lösung im Antwort-Auswahl-Verfahren (Single-Choice). Nach didaktischen Ansatz „Physik durch Informatik“ geben die Lernenden stattdessen ihre Aufgabenlösungen in einer Programmiersprache ins LMS ein, was eine automatisierte Rückmeldung erleichtert und das Erreichen einer höheren Kompetenzstufe fördert. Es wurden zehn LMS-Selbsttests erstellt, bei denen die Lösungen zu einer Lehrbuch-Aufgabenstellung jeweils durch Eingabe in einer Programmiersprache und von einer Kontrollgruppe im Antwort-Auswahl-Verfahren abgefragt wurden. Ergebnisse aus dem ersten Einsatz dieser Selbsttests für die Lehrveranstaltung Physik im Studiengang Biotechnologie werden vorgestellt.
Mathematik lässt sich in vielen Objekten finden. Sei es die lineare Steigung eines Handlaufs zum Schulgebäude oder die nahezu zylindrische Form einer Litfaßsäule in der Innenstadt. Das Bestreben, Schüler*innen diese Zusammenhänge entdecken zu lassen, steht im Zentrum des MathCityMap Projekts (Ludwig et al., 2013). Auf sogenannten mathematischen Wanderpfaden (bzw. Mathtrails) werden Schüler*innen durch eine App zu Mathematikaufgaben an realen Objekten bzw. in realen Situationen ihrer Umwelt geleitet. Um die Aufgaben zu lösen, werden Daten erhoben, z. B. durch Messungen oder Zählen. Entscheidend ist, dass die Aufgaben so gestellt sind, dass der Schritt der Datenbeschaffung nur vor Ort stattfinden kann und somit direkt mit dem Objekt bzw. der Situation verknüpft wird.
Voice User Experience
(2023)
Sprachassistenten wie Alexa, Google Assistant, Siri, Cortana, Magenta und Bixby erfreuen sich dank ihrer intuitiven, schnellen und bequemen Interaktionsmöglichkeiten zunehmender Beliebtheit und bieten deshalb spannende Möglichkeiten für die Weiterentwicklung des digitalen Kundendialogs. Doch ob die Technologie wirklich breite Akzeptanz finden wird, hängt nicht nur mit ihrer technischen Qualität oder Usability zusammen. Auch die User Experience, die neben den Reaktionen der Nutzer*innen während der Anwendung auch ihre Erwartungen und Wahrnehmungen vor und nach der Anwendung umfasst, spielt eine zentrale Rolle. Die Messung der Qualität der Voice User Experience (Voice UX) ist daher von großem Interesse für die Bewertung und Optimierung von Sprachapplikationen. Die Frage, wie die Voice UX von sprachgesteuerten Systemen gemessen werden kann, ist jedoch noch offen. Aktuelle Methoden stützen sich häufig auf UX-Forschung zu grafischen Benutzeroberflächen, obwohl die sprachbasierten Interaktionsformen in der Regel weder visuell noch haptisch greifbar sind. In unserem Beitrag möchten wir den aktuellen Status quo der deutschen Voice User Experience untersuchen. Folgende Fragen stehen dabei im Mittelpunkt: Wie können Sprachanwendungen zu einem erfolgreichen Kundendialog beitragen? Welche Nutzerirritationen treten aktuell bei der Anwendung von Sprachassistenten auf? Mit welchen Methoden lässt sich die Voice User Experience messen?
Kundendaten im E-Commerce – Optimierungspotenzial im Checkout-Prozess des deutschen Online-Handels
(2023)
Die Gestaltung eines benutzungsfreundlichen Checkout-Prozesses ist für den Erfolg des E-Commerce von großer Bedeutung. Die Abfrage der Kundendaten bildet einen wichtigen Teil der Customer Journey. Auf der einen Seite wollen die Handelsunternehmen so viel wie möglich über ihre Kundschaft erfahren, um möglichst zielgenaue Angebote und Marketingmaßnahmen ausspielen und das perfekte Einkaufserlebnis generieren zu können. Auf der anderen Seite möchten sich die Kundinnen und Kunden beim Online-Shopping auf den Kauf konzentrieren und erwarten einen reibungslosen Ablauf. Der Checkout-Prozess ist in diesem Zusammenhang ein kritischer Punkt. Dies spiegelt sich auch in den hohen Warenkorbabbruchraten wider. Um Online-Shoppende nachhaltig zu begeistern, gibt es noch viel Raum für Verbesserungen. Mit dem Ziel, den Status quo im deutschen Online-Handel besser zu verstehen und Usability und User Experience für eine höhere Konvertierungsrate zu optimieren, untersuchte die hier vorgestellte Forschungsarbeit den Anmelde- und Checkout-Prozess der 100 umsatzstärksten Online-Shops in Deutschland. Es werden die Ergebnisse der Studie präsentiert und aufgezeigt, an welchen Stellen Optimierungspotenzial besteht – bspw. bei zu komplizierten Formularen, unnötigen Datenabfragen oder erzwungenen Registrierungen – sowie Vorschläge für die Praxis des Online-Handels diskutiert.
Evaluierung von Kalman Filter Konfigurationen zur Roboterlokaliserung mittels Sensordatenfusion
(2023)
In dieser Arbeit werden drei verschiedene Konfigurationen der von Tom Moore, für das Robot Operating System, entwickelte Kalman-Filter vorgestellt. Diese bilden die Grundlage für eine Lokalisierung mittels Sensorfusion in dem verwendeten ROS-Framework. Ziel dieser Arbeit ist der Aufbau und die Verifikation einer Lokalisierung für ein mobiles Robotersystem Husky A200 der Firma Clearpath Robotics. Hierzu wurden die Möglichkeiten des bestehenden Systems untersucht und mehrere Versionen von Lokalisierungsfiltern konfiguriert. Am an Ende, wird eine Verifikation der Ergebnisse in verschiedenen Szenarien gegeneinandergestellt. Hierzu werden die Ergebnisse einer Variante des Extended Kalman-Filters in 2D (EKF2D), eine Variante des Unscented Kalman-Filter in 2D (UKF2D) und eine Variante des Extended Kalman-Filters in 3D (EKF3D) verifiziert und verglichen. Die Untersuchungen ergaben das der EKF2D die besten und robustesten Ergebnisse für eine Lokalisierung erbringt, trotz, im Vergleich zu der UKF2D Variante, 17,3 % höhere Endpositionsabweichung aufweist. Die in diesem Projekt gewählte EKF3D Konfigurationsvariante eignet sich, wegen seinen starken Ungenauigkeiten in der Höhenbestimmung nicht für eine aussagekräftige Positionsbestimmung.
Die Positionierung mobiler Systeme mit hoher Genauigkeit ist eine Voraussetzung für intelligentes autonomes Verhalten, sowohl in der Feldrobotik als auch in industriellen Umgebungen. Dieser Beitrag beschreibt den Aufbau einer Roboterplattform und ihre Verwendung für den Test und die Bewertung von Kalman-Filter-Konfigurationen. Der Aufbau wurde mit einem mobilen Roboter Husky A200 und einem LiDAR-Sensor (Light Detection and Ranging) realisiert. Zur Verifizierung des vorgeschlagenen Aufbaus wurden fünf verschiedene Szenarien ausgearbeitet. Mit denen wurden die Filter auf ihre Leistungsfähigkeit hinsichtlich der Genauigkeit der Positionsbestimmung getestet.