Vergleichende Untersuchung von Reifegradmodellen der Industrie 4.0 und deren Übertragbarkeit auf das Smart Health Fallbeispiel der nicht-invasiven Messung des intrakraniellen Drucks (ICP)

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In dieser Studie werden erstmals Ansätze und Vorgehensmodelle der Industrie 4.0 auf ein neurologisches Fallbeispiel übertragen. Die multidisziplinäre Betrachtung der Reifegrad-Modelle der Industrie 4.0 aus der Perspektive der Wirtschaftsinformatik und Informatik sowie des Smart Health Fallbeispiels aus den Bereichen Wirtschaftsinformatik, Informatik und Medizin schafft den Innovationsgehalt dieser Arbeit. Der integrierte Ansatz der Industrie 4.0 Modelle ist ideal für Smart Health Anwendungen, da durch Datenintegration ein Modell entsteht, in das Informationen aus verschiedenen Quellen fließen. In der praktischen Umsetzung werden durch die Kombination von Datenquellen wie Sensoren Informationen zur Prozessüberwachung in Echtzeit generiert, die die Effizienz und Effektivität von Abläufen steigern. Im Smart Health Fallbeispiel werden sensorische Daten zur Überwachung der Prozesse im menschlichen Gehirn erfasst, insbesondere die Veränderungen des intrakraniellen Drucks. Ein Hochpräzisions-Sensorprototyp mit vier Kanälen wurde erprobt, um die Druckveränderungen in den verschiedenen Hemisphären separat zu messen. Die erfassten Signale zeigten Ähnlichkeiten zu Hirndruckkurven. Die Modelle der Industrie 4.0 und Smart Health sind geeignet, standardisierte Vorgehensweisen zu definieren, die auch auf andere Anwendungsfälle übertragbar sind. Das TEA-SH-Transformationsmodell fördert diese Übertragbarkeit. Der Ansatz zur Messung über Schlüs