Team von Q-Perior gewinnt SAP-Hackathon

HFTM Grenchen will Problem gefrorener Weichen lösen

Die Entwickler der HFTM Grenchen wollen die Wartung gefrorener Weichen erleichtern.
Quelle:

SAP

Mit Hightech wollte die Gruppe der HFTM Grenchen das lästige und teure Problem eingefrorener Weichen lösen. Sensoren messen an den Weichen die Temperatur. Unterschreitet diese einen Schwellenwert, wird über die Cloud bei den SBB (oder anderen Bahnbetreibern) Alarm ausgelöst.
Diese wissen dann, an welchen Ort in ihrem weit verzweigten Schienennetz Techniker die Weichen warten müssen. Über Datensammlung zu Wetter und Klima berechnet im Hintergrund ein Algorithmus die Wahrscheinlichkeit für einen Einsatz. Das soll zusätzlich bei der Einsatzplanung helfen.

Faire Kleidung dank ZHAW

Studierende der ZHAW entwickelten zwischen Montag und Mittwoch eine einsatzfähige Lösung für die Nachverfolgung der Wertschöpfungskette bei der Produktion von T-Shirts. Dabei scannt beispielsweise der interessierte Kunde mit seinem Handy und einer App im Ladengeschäft einen QR-Code am Waschzettel eines T-Shirts und erhält alle in einer Blockchain gespeicherten Daten über den Produktionsweg des Hemds.
Das Team der ZHAW zeigte, wie man die Wertschöpfungskette von T-Shirts nachverfolgen kann.
Quelle:

NMGZ

Mit der App könnte endlich dem Missbrauch in der Bekleidungsindustrie ein Riegel vorgeschoben werden. Es wäre klar, ob die Baumwolle von einer Plantage stammt wo die Pflücker fair bezahlt wurden und keinen verbotenen Pflanzenschutzmitteln ausgesetzt wurden. Kunden wüssten, ob ihre Kleidung aus menschenwürdiger Produktion stammt oder aus einer Fabrik in Bangladesch, die nur auf den nächsten Brand oder gar ihren Einsturz wartet.
Verkäufer in Ladengeschäften könnten argumentieren, weshalb ihre fair produzierten Kleider vermeintlich so teuer sind. Unterm Strich wäre ein Mehrwert für alle Produzenten, Zulieferer, Händler und Kunden geschaffen.

Q-Perior vereinfacht die Schadensmeldung

Ein Szenario: Man fährt mit dem Auto an ein Sommerfest. Dort wird man von einem Hagelschauer überrascht und der Wagen sieht aus wie die Spenglerarbeit eines Anfängers.
Was folgt ist ein bürokratischer Aufwand. Bilder machen, die Versicherungsnummer heraussuchen, Kontakt mit dem Agenten aufnehmen, etc. Weshalb nicht einfach das demolierte Auto mit dem Handy fotografieren, das Bild über den Facebook Messenger an die Versicherung senden mit einem kurzen Text was passiert ist und für den Kunden ist alles erledigt.
Für den Versicherer wird die Arbeit ebenfalls leichter, da ein Machine-Learning-System das Bild bereits analysiert hat und gleich die wahrscheinliche Schadenssumme nennt. Dieses Szenario könnte Realität werden, wenn es nach dem Team von Q-Perior geht.

Datavard baut Datenbank für Autos

Dem Auto widmete sich auch die Gruppe von Datavard. Sie entwickelten auf Basis von Blockchain, Sensordaten von Autos und Schnittstellen zu Gebrauchtwagenplattformen eine Software. Diese zeigt einem potenziellen Autokäufer, Verkäufer oder Versicherer an, ob und wie gut der Wagen in Schuss ist und wie hoch sein Wert ist.
Dass die Entwickler die richtige Idee hatten, lässt sich auch daran messen, das bereits IT-Anbieter mit Hochschulen an vergleichbaren Lösungen forschen. Eine Firma ist Adnovum mit ihrem Car-Dossier.

Inpeek und die intelligente Müllentsorgung

Die Müllentsorgung verbessern will Inpeek. Die Entwickler präsentierten der Jury ein System, das mittels Sensoren in Mülleimern den Füllstand misst. Die volle Mülltonne wird auf einer Karte in einer App angezeigt.
Nutzer können sich melden und die Tonne leeren. Auf diese Weise werden nur Tonnen geleert, die auch wirklich voll sind und über Belohnungen könnten Bürger motiviert werden, sich an der Müllentsorgung zu beteiligen.


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