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Das Organische Qualitätsmanagement (OQM) hat seine Wurzeln in der "Natürlichen Gemeindeentwicklung" (NGE). Der evangelische Theologe Christian A. Schwarz und der Diplompsychologe Christoph Schalk gingen im Rahmen eines internationalen Forschungsprojektes der Frage nach, ob es universell gültige Prinzipien für das qualitative und quantitative Wachstum von Kirchengemeinden gibt. Diese Studie wurde zu einem der größten Forschungsprojekte, das jemals über das Wachstum von Gemeinden durchgeführt wurde. Bis Februar 2011 wurden in über 70 Ländern 71.512 Profile für Kirchengemeinden unterschiedlichster Prägung und Konfession erstellt.
Das Ergebnis dieser fortschreitenden Studie bietet eine wissenschaftlich zu verifizierende Antwort auf die Frage: "Was sind die Wachstumsprinzipien, die unabhängig von Kultur, theologischer Prägung und Frömmigkeitsrichtung gelten und können sich diese Prinzipien auch positiv auf Non Profit Organisationen und säkulare Wirtschaftsunternehmen anwenden lassen? Kapitel 1 beschreibt zunächst die Entstehung, Herkunft und Entwicklung des OQM, d.h. den Übertragungsprozess aller Erkenntnisse aus der Entwicklung von Kirchengemeinden auf die Realität von kirchlichen Organisationen und später auf die Anforderungen eines Wirtschaftsunternehmens. Kapitel 2 geht ausführlich auf die Beschreibung der acht Qualitätsmerkmale ein. Hierbei stehen weniger die Substantive (Leitung, Mitarbeiter, Strukturen, Beziehungen etc.) im Mittelpunkt, als vielmehr die Adjektive (bevollmächtigend, gabenorientiert, zweckmäßig, vertrauensvoll etc.). Sie beschreiben, auf was es in Veränderungsprozessen wirklich ankommt.
Zu Beginn des Projektes war nicht abzusehen, ob und in welcher Weise sich die Qualitätsmerkmale und die christlichen Sozialprinzipien als Erfolgsfaktoren auch in anderen Unternehmensformen beweisen können. In Kapitel 3 werden Praxisbeispiele zeigen, dass ein dialogisch arbeitendes OQM nicht nur Kirchengemeinden sondern auch caritativen Unternehmen und sogar Wirtschaftsunternehmen helfen kann zu wachsen und somit erfolgreich zu sein.
Im Vergleich zu herkömmlicher Computergrafik (perspektivische Projektion) bietet Raytracing entscheidende Vorteile, die hauptsächlich in der vergleichsweise hohen physikalischen Korrektheit der Methode begründet sind. Die Schwächen liegen hingegen im immensen Rechenaufwand.
Ein Raytracer ist vergleichsweise so rechenintensiv, weil für jeden Pixel mindestens ein Strahl verschickt werden muss. Dieser muss gegen alle Objekte im Raum geschnitten werden. Hinzu kommen noch die Strahlen, die entstehen, wenn Strahlen an Objekten reflektiert werden (Rekursion). Um diesen Rechenaufwand zu verkleinern und zusätzlich ein besseres Bild zu erzeugen, soll der adaptive Sampler den Raytracer unterstützen. Der adaptive Sampler soll während des Rendervorgangs den progressiven Fortschritt in der Bildgenerierung beobachten und Pixel von der weiteren Berechnung ausschließen, für die sich ein zusätzliches Verschießen von Strahlen nicht mehr lohnt.
Anders als der rein progressive Raytracer hört der adaptive Sampler mit dem Konvergieren des Bildes auf zu rechnen. Der adaptive Sampler soll so dafür sorgen, dass schneller ein besseres Bild erzeugt wird und somit die Performanz gesteigert wird. Insgesamt erwartet man sich vom adaptiven Sampler Vorteile bei der Berechnung von bestimmten Szenen. Unter anderem eine Verbesserung bei Szenen mit rein diffus beleuchteten Bildbereichen, sowie eine Verbesserung bei Szenen mit unterschiedlich rechenintensiven Bildbereichen. Ein normaler Raytracer kann nicht beurteilen, wie sinnvoll seine Schüsse sind. Er kann nur mehr Strahlen verschießen, in der Hoffnung, das Bild damit effektiv zu verbessern.
Es gibt jedoch viele Szenarien, bei denen eine linear steigende Schussanzahl pro Pixel keine gleichmäßige Verbesserung im Bild erzeugt. Das bedeutet, dass Bereiche im Bild schon gut aussehen, während andere noch sehr verrauscht sind. Man möchte nun Bildbereiche, die bereits konvergiert sind, in denen sich ein weiterer Beschuss also nicht mehr bemerkbar macht, ausschließen und die Rechenleistung dort nutzen, wo man sie noch braucht.
Wichtig dabei ist, dass Pixel nicht ungewollt zu früh von der Berechnung ausgeschlossen werden, die nicht weit genug konvergiert sind. Der adaptive Sampler soll so lange arbeiten, bis jeder Pixel dauerhaft keine Änderungen mehr vorweist. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit für eine signifikante Farbänderung eines Pixels durch Verschießen eines Strahls (bei mehreren Lichtquellen in RenderGin mehrere Strahlen pro Pixel) klein genug ist. Es wird zwar intern keine Wahrscheinlichkeit berechnet, jedoch bekommt der Raytracer eine Art Gedächtnis: Er speichert die Veränderungen im beleuchteten Bild und deren Verlauf in eigenen Gedächtnisbildern. Das "Gedächtnis" für das alte Bild (Zustand des Bildes in der letzten Iteration über die Pixel) repräsentiert dabei das Kurzzeitgedächtnis. Es ist absolut genau. Das Langzeitgedächtnis wird von drei verschiedenen Bildern repräsentiert. Das erste gibt die Anzahl der verschossenen Strahlen pro Pixel an. Das zweite ist ein Wahrheitswertebild, das für jeden Pixel angibt, ob dieser noch in die Berechnung einbezogen werden soll. Das dritte Bild gibt an, wie oft jeder Pixel eine Farbänderung vollzogen hat, die geringer ist als der geforderte Maximalabstand eines Pixels zu sich selbst (vor und nach dem Verschießen eines weiteren Strahls).
Mit diesen drei Bildern ist es möglich, zusätzliche quantitative Informationen zu den qualitativen Informationen des Vergleichs vom neuen und alten Bild zu berücksichtigen.
In dieser Arbeit kläre ich die Frage, ob die gewünschten Effekte eintreten und ob bei Integration in die bestehende Struktur von RenderGin ein Performanzgewinn möglich ist. Die Umsetzung eines adaptiven Samplers ist als Plug-In in der Software RenderGin von Numenus GmbH geschehen. RenderGin ist ein echtzeitfähiger, progressiver Raytracer, der sich durch seine Performanz auszeichnet. Die Bildgenerierung geschieht allein auf der CPU, die Grafikkarte wird lediglich zur Anzeige des erzeugten Bildes benötigt.
Die Umsetzung und Programmierung des Plug-Ins ist in Microsoft Visual Studio 2010 geschehen unter Verwendung des RenderGin SDK der Numenus GmbH.
Um den wachsenden Anforderungen an die Automobilindustrie gerecht zu werden, reduzieren Automobilhersteller stetig die Fertigungstiefe und verlagern wertschöpfende Anteile zunehmend auf die Zulieferer. Dies macht es erforderlich, dass Unternehmen enger zusammenarbeiten und fördert die Entstehung komplexer Logistiknetzwerke.
Um den damit einhergehenden Anforderungen an den Informationsaustausch zu begegnen, wurde 2009 das Projekt RFID-based Automotive Network (RAN) ins Leben gerufen. Die Initiative hat sich zum Ziel gesetzt, eine standardisierte Architektur für eine effiziente Materialflusssteuerung entlang der gesamtem Supply Chain zu schaffen. Kernkomponente dieser Architektur ist der Infobroker, eine Informationseinheit, die über Auto-ID-Technologie erfasste Daten aus dem Materialfluss automatisiert an Teilnehmer der Supply Chain kommuniziert. Die Abschlussarbeit beschäftigt sich in Kooperation mit der IBS AG, einem Softwareunternehmen und Konsortialpartner im Projekt, mit einem Teilbereich des Austausches von Warendaten.
Zunächst werden theoretische Grundlagen geschaffen, indem auf Merkmale einer Supply Chain eingegangen und anschließend Standardisierungsbestrebungen beschrieben werden. Um den Bezug zum Projekt herstellen zu können, wird im Supply Chain Kapitel näher auf die Automobilindustrie und Trends in diesem Sektor eingegangen. Im Bereich der Standardisierung werden Standards im elektronischen Datenaustausch vertiefend dargestellt, um auch hier eine Überleitung zum Infobroker-Konzept zu schaffen. Im Analyseteil werden zu Beginn Projekte mit ähnlicher Problemstellung wie bei RAN vorgestellt und durch die Beschreibung von Gemeinsamkeiten und Unterschieden ein Bezug hergestellt. Daraufhin werden anhand von Projektdokumenten Anforderungen an das System beschrieben und mehrere Modelle zur Problemstellung entworfen. Mit Rich Pictures werden die IST-Problematik und der SOLL-Zustand zunächst beschrieben. Darauf aufbauend wird der Fluss von Warendaten zwischen zwei Unternehmen veranschaulicht und die Funktion des Infobrokers beim Informationsaustausch verdeutlicht. Ziel ist die Schaffung eines Verständnisses für die Herausforderungen des Projektes und wie die vorgeschlagenen Konzepte der RAN-Initiative zur Optimierung einer Automotive Supply Chain beitragen können.
Für die Planung von Wegen eines Gespanns sind komplexe Bewegungen verschiedener Bezugspunkte des Fahrzeugs zu beachten. Um die Betrachtung dieser Bewegungen zu vereinfachen, wird eine Fahrt in elementare Fahrbewegungen aufgeteilt, diese werden als Manöver bezeichnet. Ein Manöver besteht in diesem Zusammenhang aus zwei Elementen. Zum einen werden Pfade für bestimmte Bezugspunkte konstruiert, zum anderen wird das Gespann während der Manöverausführung von einem Korridor umschlossen. Die Pfade des Fahrzeugs müssen dabei fahrbar sein, das heißt, sie müssen die kinematischen Einschränkungen des Fahrzeugs beachten. Der Manöverkorridor kann als Grundlage verwendet werden, um die Kollisionsfreiheit zu garantieren. Während des Manövers verlässt kein Fahrzeugteil den Korridor. Es gibt verschiedene Manövertypen. Derzeit werden das Kurvenmanöver, das Wendemanöver und die Geradeausfahrt unterschieden. Außerdem kann ein Manöver zur Zeit mit zwei unterschiedlichen Konstruktionsmethoden erstellt werden, der konventionellen und der iterativen Methode.
In dieser Diplomarbeit wird eine Datenstruktur entworfen und implementiert, die ein Manöver konstruiert. Diese Datenstruktur wird in ein schon bestehendes Werkzeug integriert. Dabei kann der Benutzer mit der Software interagieren, um verschiedene Parameter eines Manövers zu verändern. Das Manöver wird daraufhin auf der Grundlage dieser Parameter konstruiert. Dazu gehört auch eine Visualisierung innerhalb der Software, in der die Bestandteile eines Manövers dargestellt werden können. Die Visualisierung kann in eine Bilddatei exportiert werden.