Arealplus
Expertensystem für Gemeinden zur Beurteilung nachhaltiger Innenverdichtung
Die Planung und Bewertung von Innenentwicklungsprojekten ist komplex und herausfordernd, speziell für kleine und mittlere Gemeinden. Im Forschungsprojekt ArealPlus (gefördert durch Innosuisse) entsteht ein digitaler Leitfaden, mit dem einfach und intuitiv nachhaltige und zielführende Strategien zur Verdichtung des Innenraums entwickelt werden können.
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Entwickelt mit:
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PowerApps, Power Automate und Dataverse von Microsoft
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Camunda
Student
Rating App
DiskussionsBEITräge bewerten
Lebhafte Diskussionen zu ausgewählten Themen: Studierende eines Moduls bereiten sich zu einem vorgegebenen Thema vor, das dann im Plenum diskutiert wird. Diskussionsbeiträge der Studierenden werden von einem oder mehreren Dozierenden "on the fly" bewertet. Die Be- und anschliessende Auswertung erfolgt über eine Tablet App, die den Dozierenden minimal ablenkt; er kann sich auf die Moderation der Diskussion konzentrieren.
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Entwickelt mit:
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Microsoft Power Apps / Power BI
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Einbindung Backend REST / oauth2 / Azure
e-Business Challenge
app für die JuryARBEIT
Die eBusiness Challenge ist ein jährlich stattfindender Schülerwettbewerb. Die entwickelten Ideen der Schüler-Teams werden jeweils in einem "Elevator Pitch" vor einer Jury vorgetragen. Für einen effizienten Ablauf des Juryprozesses wurde die Jury-App entwickelt - die Einzigartigkeit einer präsentierten Idee kann jeweils einfach bewertet werden. Die abschliessende Auswertung zur Ermittlung der besten Teams erfolgt über eine zweite Auswertungs-App.
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Entwickelt mit:
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Microsoft Power Apps
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Microsoft SharePoint
BOOTSNUTZUNG ERKENNEN
MACHINE LEARNING AUF BASIS VON SIMULATIONSDATEN
Wie kann man Produkte individualisieren und auf spezifische Gegebenheiten des Kunden hin trainieren, bevor diese beim Kunden zum Einsatz kommen? In diesem Beispiel wurde ein Gerät zur Detektion des Zustandes eines Boots entwickelt, dass Aufgrund einfacher Beschleunigungssensoren erkennt, ob jemand das Boot unbefugt betritt, oder sich eine Leine gelöst hat. Um die künstliche Intelligenz dieses Systems zu trainieren, wurde dazu auf Simulationsdaten zurückgegriffen. So kann das System auf verschiedenste Bootstypen hin trainiert werden, bevor es installiert wird. Die komplette Kette von der Simulation über das Trainieren eines Algorithmus bis hin zur Ausleitung eines trainierten Modelles in Embedded Code für die Hardware und dem Testen der realen Hardware im Loop mit der Simulation konnte mit Low-Code Technologien erzielt werden.
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Entwickelt mit:
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Edge Impulse / TinyML
SPESENERFASSUNG
StandardSPESEN automatisiert erfassen
Zugfahrten müssen in der OST als Spesen erfasst werden. Um für die Mitarbeitenden den etwas umständlichen Vorgang zu beschleunigen, wird mittels Robotic Process Automation (RPA) die Spesenerfassung automatisiert: Persönliche SBB Tickets werden durch die RPA von sbb.ch heruntergeladen, auf dem Desktop zwischengespeichert und über die SAP Protime Spesenerfassung verarbeitet.
Entwickelt mit:
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Microsoft Power Automate For Desktop
Antrags-Management
Lernmaterial für die
Smart Factory
Dozierende der OST haben die Möglichkeit für die Smart Factory Lehr- und Lernmaterialien zu kreieren. Damit für solche Materialien Ressourcen zu Verfügung gestellt werden können müssen Dozierende einen Antrag ausfüllen. Für einen einfachen Ansatz wurde deshalb eine App entwickelt, welche einerseits die Anträge entgegennimmt und anderseits das Management von diesen für die Verantwortlichen ermöglicht. Die beiden Apps greifen hier auf die gleichen Daten zurück mit unterschiedlichen Berechtigungen.
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Entwickelt mit:
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Microsoft Power Apps
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Microsoft Power Automate
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Microsoft SharePoint
Vernetzung von Mitarbeitenden
Zufallsgenerator für Teams-Calls
Durch das vermehrte Homeoffice findet die Vernetzung von Mitarbeitenden immer mehr auch digital statt. Damit nicht lediglich alte Bekanntschaften gepflegt werden, wird mit PowerApps und dem Zugriff auf das Active Directory der Hochschule zufällig ein Personenpaar erstellt, welches im Anschluss eine E-Mail mit der zugewiesenen Person erhält.
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Entwickelt mit:
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Microsoft PowerApps
Gaming mit
Low Code
Spiel für eine Schatzsuche
Mit Low Code lassen sich nicht nur Business Cases entwickeln, sondern es können auch Apps für Freizeitaktivitäten erstellt werden. Die Administratoren können Stationen in der Schatzsuche festlegen, welche dann von den Nutzenden abgelaufen werden können.
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Entwickelt mit:
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Microsoft Power Apps / BingMaps / ActiveDirectory
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Sharepoint
Serienmail mit Anhang
Versenden von E-Mails mit individuellen Anhängen
Aktuell ist es nicht möglich, Serienmails zu verfassen, welche individuelle Anhänge beinhalten. Mittels RPA konnte ein Prozess erstellt werden, welcher dies nun ermöglicht und den jeweiligen Empfängern der E-Mails individuelle Dateien zusendet.
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Entwickelt mit:
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OpenRPA
KINOs Finden mit ONline KarTE
Thematische Onlinekarte mit LowCode bauen
Georeferenzierte Informationen lassen sich über OpenStreetMap Low Code-basiert visualisieren, wie z.B. alle Kinos in der Schweiz mit ihren Programmen, Anfahrtsmöglichkeiten u.s.w. Weitere Beispiele auf dem Lernportal OpenSchoolMaps.
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Entwickelt mit:
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uMap / OpenStreetMap
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Overpass Wizzard / OpenStreetMap
Vacation Leave Request
Als CASE im Unterricht zum Stichwort Prozessdigitalisierung
Studierende implementieren Lösungen für das Beantragen und Freigeben von Ferien unter Nutzung verschiedener Low Code Plattformen
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Eingesetzte Plattformen:
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ServiceNow
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Microsoft Power Apps / Power Automate
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und weitere (AppGyver/SAP, Mendix, Flowable)
Leandro C., Michael B.
Remo F., Marcel J., Pascal
Low-Coded Berufsberater Chatbot
Mit Low Code und Prompt Engineering einen digitalen Berufsberater bauen
Spezialisierte Low Code Ansätze erlauben die Generierung spezieller Anwendungstypen. Microsoft's Power Virtual Agents z.B. ermöglicht den Aufbau von Chatbots. Im illustrierten Beispiel wird ein Berufsberater-Chatbot aufgebaut. Um den Match 'Meine Interessen / was ich gerne mache' vs 'Empfohlenes Berufsbild' zu realisieren, wird aus der Low Code Umgebung heraus ein AI-getriebenes Large Language Model (ChatGPT) aufgerufen. Der dabei verwendete Prompt ist sehr umfangreich (mehr als 6000 Zeichen) und so gestaltet, das ein JSON Ausdruck zurückgegeben wird, der in der Low Code Umgebung einfach weiterverarbeitet werden kann.
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Entwickelt mit:
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Microsoft Power Virtual Agents
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Microsoft Power Automate
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Microsoft Dataverse
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ChatGPT 3.5
Digital Business
Digitaler
Berufsberater
