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In einer Welt, die von Daten, Komplexit\u00e4t und wichtigen Entscheidungen bestimmt wird, reicht \u201cLernen durch Lesen\u201d nicht mehr aus. Wir brauchen \u201cLearning-by-doing\u201d. Dies ist die Dom\u00e4ne von Simulationen<\/b> und Seri\u00f6se Spiele<\/b>. Dabei handelt es sich nicht um \u201cSpiele\u201d im herk\u00f6mmlichen Sinne der \u201cUnterhaltung\u201d. Es sind hochkomplexe, datengesteuerte, interaktive Modelle<\/i> von realen Systemen, die f\u00fcr einen einzigen Zweck entwickelt wurden: um lehren, trainieren, testen oder vorhersagen.<\/b><\/p>\n
Ein \u201cSerious Game\u201d kann einem Medizinstudenten beibringen, einen \u201cvirtuellen Patienten\u201d durch die Analyse von (simulierten) Daten zu diagnostizieren. Eine \u201cErweiterte Simulation\u201d kann eine gesamte<\/i> das \u201cLogistik-Netz\u201d der Stadt, das es einem \u201cCity-Planer\u201d erm\u00f6glicht, die Auswirkungen einer \u201cneuen Autobahn\u201d zu \u201ctesten\u201d vor<\/i> $1 Milliarde f\u00fcr seinen Bau ausgeben. Dies ist der \u201cDigitale Zwilling\u201d - eine lebende, atmende, datengesteuerte \u201cKopie\u201d eines realen Verm\u00f6genswerts, einer Person oder eines Systems, die in einer \u201cGame-Engine\u201d (wie Einigkeit<\/b> oder Unreal<\/b>) zum Zweck von \u201cSafe-Fail\u201d-Experimenten.<\/p>\n
Unser Studio ist ein spezialisiertes Fortgeschrittene Simulation & Serious Games<\/b> Entwicklungshaus. Wir sind nicht<\/i> ein \u201cCorporate VR\u201d-Unternehmen (wie an anderer Stelle beschrieben). Unser Fokus liegt auf der Daten<\/i>, die Modell<\/i>, und die Lernziel<\/i>-auf den am besten zug\u00e4nglichen Plattformen bereitgestellt werden: PC, Mac, WebGL (Browser) und Mobile<\/b>. Wir sind ein gemischtes Team von \u201cPh.D-level\u201d Daten-Modellierer<\/b>, \u201cExperte\u201d Instruktionsdesigner<\/b>, und \u201cVeteran\u201d Spiele-Entwickler<\/b>. Wir bauen interaktive \u201cDigital-Labore\u201d f\u00fcr Hochschulen, Gesundheitswesen, Industrie, Logistik und Wissenschaft\/Forschung.<\/b><\/p>\n
Dieses Dokument bietet einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber unsere \u201cSerious-Game\u201d-Dienstleistungen. Wir werden unsere \u201cData-first\u201d-Entwicklungsphilosophie, unseren Prozess zur \u201cGamifizierung\u201d komplexer Lernziele, unsere Expertise bei der Erstellung von \u201cDigital-Twins\u201d und \u201cMikrosimulationen\u201d f\u00fcr die Datenanalyse und die Engagement-Modelle, die wir f\u00fcr Partnerschaften mit den weltweit f\u00fchrenden \u201cInstitutionen\u201d und \u201cIndustrien\u201d nutzen, untersuchen.\u201d<\/p>\n
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Unsere Philosophie ist, dass ein \u201cSerious Game\u201d ein \u201cFront-End\u201d f\u00fcr ein \u201ckomplexes Datenmodell\u201d ist. Das \u201cSpiel\u201d ist das \u201cUser-Interface\u201d, das die \u201cDaten\u201d interaktiv macht.<\/p>\n
1.1. Der \u201cModel-First\u201d-Ansatz:<\/b><\/p>\n Traditionelle Spiele-Entwicklung:<\/b> Beginnt mit einem \u201cGDD\u201d (Game Design Doc).<\/p>\n<\/li>\n Unser \u201cSerious-Game\u201d Dev:<\/b> Beginnt mit einem \u201cDatenmodell\u201d oder \u201cLernziel\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Beispiel (Logistik-Sim):<\/b><\/p>\n Der Kunde (eine Port-Beh\u00f6rde):<\/b> \u201cWir m\u00fcssen unsere \u201cDisponenten\u201d schulen, um den \u201cFluss\u201d von 10.000 \u201cContainern\u201d vom \u201cSchiff\u201d zum \u201cLkw\u201d zum \u201cZug\u201d zu \u201coptimieren\u201d.\u201c<\/p>\n<\/li>\n Unser \u201cModell\u201d (Phase 1):<\/b> Wir \u201czeichnen\u201d keinen \u201cLastwagen\u201d. Wir bauen ein \u201cmathematisches Modell\u201d (in Python oder C#). Wir bauen \u201cAgenten\u201d (den \u201cLastwagen\u201d, den \u201cKran\u201d). Wir definieren \u201cVariablen\u201d (z.B., Unser \u201cFront-End\u201d (Phase 2):<\/b> Wir erstellen eine \u201c2D\u201d- oder \u201c3D\u201d-Visualisierungsschicht (in Einigkeit<\/b> oder WebGL<\/b>), die dieses \u201cModell\u201d \u201cvisualisiert\u201d. Der \u201cDisponent\u201d (Auszubildender) kann nun die \u201cvirtuellen Lastwagen\u201d per \u201cdrag-and-drop\u201d verschieben. Wenn sie auf \u201cPlay\u201d klicken, wird unser \u201cmathematisches Modell\u201d l\u00e4uft im Hintergrund<\/i>, und die \u201cvirtuellen Lastwagen\u201d umziehen<\/i> entsprechend den \u201crealen\u201d (simulierten) Daten.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n Die \u201cGamification\u201d:<\/b> Wir f\u00fcgen diesem \u201cModell\u201d \u201cGameloops\u201d hinzu. Der Auszubildende erh\u00e4lt eine \u201cPunktzahl\u201d auf der Grundlage \u201cechter\u201d Metriken (z. B. \u201cDurchschnittliche LKW-Wartezeit\u201d, \u201cEingesparte Kraftstoffkosten\u201d).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n 1.2. \u201cInstructional-Design\u201d ist das \u201cGame-Design\u201d:<\/b> Wir wollen keinen \u201cSpa\u00df\u201d, sondern \u201cBehalten\u201d und \u201cBeherrschen\u201d.\u201d<\/p>\n Unser Prozess:<\/b> Wir verwenden die \u201cADDIE\u201d<\/b> Modell des Instructional-Designs.<\/p>\n Analysieren Sie:<\/b> Wir \u201cinterviewen\u201d Ihre \u201cSubject-Matter-Experts\u201d (SMEs), um die \u201cArbeitsaufgabe\u201d oder das \u201cLernziel\u201d zu dekonstruieren.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Entwurf:<\/b> Wir erstellen ein \u201cStoryboard\u201d f\u00fcr das \u201cSerious-Game\u201d. Wir entwerfen die \u201cLernszenarien\u201d, die \u201cFeedback-Systeme\u201d und die \u201cGamification\u201d (Punkte, Badges, Leaderboards).<\/p>\n<\/li>\n Entwickeln:<\/b> Wir bauen das \u201cModell\u201d und das \u201cFront-End\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Durchf\u00fchren:<\/b> Wir stellen das \u201cSpiel\u201d in Ihrem \u201cLearning-Management-System\u201d (LMS) bereit.<\/p>\n<\/li>\n Auswerten:<\/b> Wir \u201canalysieren\u201d die \u201cSpielerdaten\u201d, um beweisen<\/i> dass \u201cLernen\u201d stattgefunden hat.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n Die \u201cFeedback-Schleife\u201d:<\/b> Die \u201cKernschleife\u201d eines \u201cSerious-Game\u201d ist \u201cAktion -> Feedback\u201d.\u201d<\/b><\/p>\n Beispiel (Medizinische-Diagnose-Simulation):<\/b><\/p>\n Aktion:<\/b> Der \u201cStudent\u201d \u201cbestellt\u201d einen (virtuellen) \u201cBluttest\u201d f\u00fcr einen (virtuellen) \u201cPatienten\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n R\u00fcckmeldung:<\/b> Das \u201cSpiel\u201d zeigt die (simulierten) \u201cErgebnisse\u201d und Geb\u00fchren<\/i> der \u201cStudent\u201d (virtuelles) \u201cGeld\u201d und (virtuelle) \u201cZeit\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Die \u201cLektion\u201d:<\/b> Der \u201cSch\u00fcler\u201d lernt, zu \u201cbestellen\u201d.\u201d nur<\/i> die \u201cnotwendigen\u201d Tests, wobei zwischen \u201cKosten\u201d und \u201cInformationen\u201d abgewogen wird.\u201d<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n \u00a0<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Dies ist unser \u201cdigitaler Lehrplan\u201d-Dienst, der auf PC, Handy und WebGL<\/b> (f\u00fcr \u201cin-browser\u201d Zugang).<\/p>\n Anwendungsfall 1: Akademische Einrichtungen und K-12<\/b><\/p>\n Der Kunde:<\/b> A (z.B.) \u201cUniversit\u00e4t\u201d oder \u201cLehrbuchverlag\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Das Problem:<\/b> Ein \u201cPhysik\u201d-Lehrbuch \u201cbeschreibt\u201d die \u201cSchwerkraft\u201d; es kann sie nicht \u201czeigen\u201d.<\/p>\n<\/li>\n Unsere L\u00f6sung: Die \u201cInteraktive-Sandbox\u201d (WebGL).<\/b> Wir bauen ein \u201cMini-Spiel\u201d (eine \u201cSimulation\u201d), das die folgenden Punkte \u201ceinbettet\u201d direkt<\/i> in das \u201cdigitale Lehrbuch\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Beispiel:<\/b> Eine \u201cSchwerkraft-Simulation\u201d. Der \u201cSch\u00fcler\u201d kann einen \u201cPlaneten\u201d und einen \u201cMond\u201d per \u201cDrag-and-Drop\u201d verschieben. Sie k\u00f6nnen die \u201cMasse\u201d des \u201cPlaneten\u201d und des \u201cMondes\u201d \u00e4ndern. siehe<\/i> (in Echtzeit), wie er die \u201cUmlaufbahn\u201d des \u201cMondes\u201d \u201cver\u00e4ndert\u201d. Der \u201cSch\u00fcler\u201d entdeckt<\/i> die \u201cGesetze der Physik\u201d durch Spielen<\/i> mit ihnen.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n Anwendungsfall 2: Gesundheitswesen und medizinische Simulation<\/b><\/p>\n Der Kunde:<\/b> Eine (z.B.) \u201cMedizinische Schule\u201d oder \u201cPharmazeutische Firma\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Das Problem:<\/b> Die Ausbildung von \u201c\u00c4rzten\u201d in den Bereichen \u201cPatientendiagnose\u201d oder \u201cArzneimittelinteraktionen\u201d ist komplex.<\/p>\n<\/li>\n Unsere L\u00f6sung: Der \u201cVirtual-Patient\u201d-Simulator.<\/b><\/p>\n<\/li>\n Merkmale:<\/b><\/p>\n \u201cDialog-Engine\u201d:<\/b> Der \u201cStudent\u201d \u201cinterviewt\u201d einen \u201cKI-gesteuerten\u201d virtuellen Patienten und stellt \u201cFragen\u201d (wie bei einem \u201cKonversationsspiel\u201d).<\/p>\n<\/li>\n \u201cDatenmodell\u201d:<\/b> Der \u201cStudent\u201d \u201cbestellt\u201d (simulierte) \u201cTests\u201d (R\u00f6ntgenaufnahmen, MRTs, Blutuntersuchungen).<\/p>\n<\/li>\n \u201cDiagnoseschleife\u201d:<\/b> Der \u201cSch\u00fcler\u201d muss den \u201cPatienten\u201d (z. B. \u201cAkute Blinddarmentz\u00fcndung\u201d) anhand der \u201cDaten\u201d \u201cdiagnostizieren\u201d. Das \u201cSpiel\u201d \u201cbewertet\u201d sie dann nach \u201cGenauigkeit\u201d, \u201cKosten\u201d und \u201cZeit\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n Anwendungsfall 3: Unternehmen & Soft-Skills<\/b><\/p>\n Der Kunde:<\/b> A (z.B.) \u201cHR-Abteilung\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Das Problem:<\/b> Die Schulung von \u201cManagern\u201d zu \u201cCompliance\u201d oder \u201cEthik\u201d ist \u201clangweilig\u201d (Diashows).<\/p>\n<\/li>\n Unsere L\u00f6sung: Die \u201cVerzweigungs-Erz\u00e4hlung\u201d Sim.<\/b> Wir entwickeln ein 2D-Abenteuer (wie einen \u201cvisuellen Roman\u201d), bei dem man selbst entscheiden kann, wo man hin will.<\/p>\n<\/li>\n Beispiel:<\/b> Eine \u201cEthik-Simulation\u201d. Der \u201cManager\u201d wird mit \u201cSzenarien\u201d konfrontiert: (z.B.: \u201cEin \u2019Mitarbeiter\u2019 (ein Avatar) \u2018erz\u00e4hlt\u2019 Ihnen einen \u2018unangemessenen Witz\u2019. Was sollen Sie tun?\u201d). Das \u201cSpiel\u201d verfolgt ihre \u201cEntscheidungen\u201d und \u201cbewertet\u201d sie anhand der \u201cUnternehmensrichtlinien\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n \u00a0<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Dies ist unser \u201cHigh-End\u201d-Service f\u00fcr \u201cIndustrie, Logistik und Forschung\u201d. Hier erstellen wir 1:1 datengest\u00fctzte \u201cModelle\u201d von Systemen der \u201crealen Welt\u201d, um die \u201cZukunft\u201d vorherzusagen.\u201c<\/p>\n Anwendungsfall 1: Industrie und Fertigung \u201cDigital-Twin\u201d<\/b><\/p>\n Der Kunde:<\/b> Ein (z. B.) \u201cFactory-Floor\u201d- oder \u201cRobotics\u201d-Unternehmen.<\/p>\n<\/li>\n Das Problem:<\/b> Sie \u201centwerfen\u201d ein neues \u201cautomatisiertes Flie\u00dfband\u201d. Wie k\u00f6nnen sie \u201cbeweisen\u201d, dass es funktioniert und \u201cdie Engp\u00e4sse finden\u201d?\u201d vor<\/i> \u201ces \u201dbauen\"?<\/p>\n<\/li>\n Unsere L\u00f6sung:<\/b> Wir importieren ihre \u201c3D-CAD\u201d-Modelle (die \u201cRoboter\u201d, die \u201cF\u00f6rderb\u00e4nder\u201d) in Unreal-Engine<\/b> oder Einigkeit<\/b>.<\/p>\n<\/li>\n Das \u201cDatenmodell\u201d:<\/b> Wir \u201cprogrammieren\u201d die der realen Welt<\/i> \u201cLogik\u201d in den \u201cDigital-Zwilling\u201d. (z.B., Die \u201cSimulation\u201d:<\/b> Der \u201cKunde\u201d kann nun seine \u201cvirtuelle Fabrik\u201d mit \u201c100-facher Geschwindigkeit\u201d betreiben. Der \u201cSim\u201d wird 24 Stunden lang in der Produktion \u201claufen\u201d. 15-Minuten<\/i>.<\/p>\n<\/li>\n Das \u201cErgebnis\u201d:<\/b> Die \u201cSim-Daten\u201d zeigen, dass \u201cRoboter_B\u201d 40% der \u201cZeit\u201d im Leerlauf ist, w\u00e4hrend \u201cRoboter_C\u201d einen \u201cR\u00fcckstand\u201d hat.\u201c Wir haben den \u201cFlaschenhals\u201d gefunden.\u201d<\/b> Der \u201cKunde\u201d kann nun den \u201cFluss\u201d umgestalten.\u201c im Simulator<\/i> und Millionen zu \u201cretten\u201d.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n Anwendungsfall 2: Logistik und \u201cagentenbasierte\u201d Simulation<\/b><\/p>\n Der Kunde:<\/b> A (z.B.) \u201cStadtplaner\u201d oder \u201cSchiffshafen\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Das Problem:<\/b> \u201cWas w\u00e4re, wenn wir hier eine neue \u201dAutobahn\u201c bauen w\u00fcrden?<\/p>\n<\/li>\n Unsere L\u00f6sung: Das \u201cAgent-Based-Modell\u201d.\u201d<\/b> Wir erstellen ein \u201c2D\u201d- (oder \u201csimple-3D\u201d-) \u201cModell\u201d der \u201cStadt\u201d (die \u201cSimCity\u201d-Ansicht). Wir \u201claichen\u201d dann\u201d 100.000 \u201cAgenten\u201d<\/b> (die \u201cAutos\u201d).<\/p>\n<\/li>\n Das \u201cModell\u201d:<\/b> Jeder \u201cAgent\u201d (Auto) hat ein \u201cZiel\u201d (z.B. \u201cfahre\u201d von \u201cZuhause\u201d zur \u201cArbeit\u201d). Jeder \u201cAgent\u201d hat \u201cRegeln\u201d (z. B. \u201cFinde die schnellste Route\u201d, \u201cVermeide Verkehr\u201d).<\/p>\n<\/li>\n Die \u201cSimulation\u201d:<\/b> Wir \u201claufen\u201d den \u201cTag\u201d ab (die \u201cMorning-Rush-Hour\u201d). Wir \u201cerhalten\u201d die \u201cBasisdaten\u201d (z. B. \u201cAverage-Commute-Time = 45-mins\u201d).<\/p>\n<\/li>\n Der \u201cTest\u201d:<\/b> Wir \u201cf\u00fcgen\u201d die \u201cneue Autobahn\u201d zum \u201cModell\u201d hinzu und \u201cf\u00fchren\u201d die \u201cSimulation\u201d durch.\u201d wieder<\/i>.<\/p>\n<\/li>\n Das \u201cErgebnis\u201d:<\/b> \u201cNeue-Durchschnitts-Commute-Zeit = 38 Minuten\u201d. Wir haben bew\u00e4hrt<\/i> der \u201cROI\u201d des \u201cHighway\u201d bevor es gebaut wurde<\/i>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n \u00a0<\/p>\n \u00a0<\/p>\n \u201cDie Entwicklung von \u201dSerious-Games\u201c ist \u201dF&E\u201c (Forschung und Entwicklung). Der \u201dAnwendungsbereich\u201c wird oft in der \u201dAnalysephase\u201c \u201dentdeckt\u201c. Unsere Modelle sind f\u00fcr diese \u201dberatende\" Partnerschaft konzipiert.<\/p>\n Modell 1: Der \u201cDiscovery & Prototype\u201d Sprint (Festpreis)<\/b> Dies ist \u201cPhase-1-ADDIE\u201d (Analyse und Entwurf).<\/p>\n Wie es funktioniert:<\/b> Ein 4-6-w\u00f6chiger \u201cBeratungsauftrag\u201d zum Festpreis.<\/p>\n<\/li>\n Das Ziel:<\/b> Das Projekt durch die \u201cDefinition\u201d des \u201cModells\u201d und der \u201cLernziele\u201d \u201crisikofrei\u201d zu machen.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Ergebnisse:<\/b><\/p>\n Das \u201cLearning-Design-Document\u201d (LDD):<\/b> Dies ist unser \u201cGDD\u201d. Er beschreibt die \u201cSME\u201d-Analyse, die \u201cLernziele\u201d, die \u201cGamification\u201d-Schleifen und die \u201cCore-Feedback-Loop\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Das \u201cDatenmodell\u201d (Excel\/Python):<\/b> Die \u201cmathematische\u201d Grundlage des \u201csim\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Der \u201cklickbare Prototyp\u201d (Figma\/Adobe-XD):<\/b> Ein \u201cWireframe\u201d der \u201cBenutzeroberfl\u00e4che\u201d (das \u201cFront-End\u201d der Simulation).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n Preisspanne:<\/b> $25.000 - $50.000<\/p>\n<\/li>\n Nutzen:<\/b> Sie \u201cverstehen\u201d die gesamte<\/i> \u201cBlaupause\u201d f\u00fcr das \u201cSerious-Game\u201d zu einem \u201ckleinen\u201d, \u201cfesten\u201d Preis. Sie k\u00f6nnen diese \u201cBlaupause\u201d verwenden, um \u201cgr\u00fcnes Licht\u201d f\u00fcr den \u201cvollst\u00e4ndigen Bau\u201d zu geben (Modell 2).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n Modell 2: \u201cFull-Build\u201d (Festpreis pro Modul)<\/b> Dies ist f\u00fcr \u201cdefined-scope\u201d \u201cSerious-Games\u201d.\u201d<\/p>\n Wie es funktioniert:<\/b> Wir \u201cnehmen\u201d die \u201cLDD\u201d (aus Modell-1) und \u201cbieten\u201d einen \u201cFestpreis\u201d an, um das \u201cvollst\u00e4ndige\u201d \u201cSerious-Game\u201d zu \u201cbauen\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Am besten geeignet f\u00fcr:<\/b> \u201cInhaltslastige\u201d \u201cL&E\u201d-Projekte.<\/p>\n<\/li>\n Beispiel f\u00fcr die Preisgestaltung:<\/b><\/p>\n \u201cKleines Modul\u201d (z. B. \u201cGravity-Sim-WebGL\u201d):<\/b> $30,000<\/p>\n<\/li>\n \u201cMedium-Modul\u201d (z.B. \u201cUnternehmens-Ethik-Sim\u201d):<\/b> $60,000<\/p>\n<\/li>\n \u201cGro\u00dfes Modul\u201d (z. B. \u201cVirtueller-Patienten-Diagnose-Sim\u201d):<\/b> $100,000+<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n Nutzen:<\/b> Vorhersehbares \u201cBudget\u201d f\u00fcr die \u201cEntwicklung von Lehrpl\u00e4nen\u201d oder \u201cSchulungsmodulen\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n Modell 3: Der \u201cCo-Development\u201d-Retainer (F&E-Partnerschaft)<\/b> Dies gilt f\u00fcr \u201cAdvanced-Simulations\u201d und \u201cDigital-Twins\u201d, wo der \u201cUmfang\u201d \u201cunbekannt\u201d und \u201cdatenlastig\u201d ist.\u201d<\/p>\n Wie es funktioniert:<\/b> Sie \u201cmieten\u201d unser \u201cF&E-Labor\u201d f\u00fcr einen \u201cmonatlichen Betrag\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n Beispiel \u201cSim-Team\u201d ($30.000 \/ Monat):<\/b><\/p>\n 1x Senior-Producer (Ihr \u201cAnsprechpartner\u201d)<\/p>\n<\/li>\n 1x Senior-Data-Modeler (Der \u201cMathe\u201d-Experte)<\/p>\n<\/li>\n 2x Senior-Unity-Ingenieure (Die \u201cFront-End\u201d- und \u201cLogik\u201d-Bauer)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n Ihre Aufgabe:<\/b> Dieses \u201cTeam\u201d \u201carbeitet\u201d mit Ihren \u201cKMU\u201d (Ihren \u201cWissenschaftlern\u201d, \u201cIngenieuren\u201d oder \u201c\u00c4rzten\u201d) in \u201cagilen Sprints\u201d.\u201d<\/p>\n<\/li>\n\n
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kran_bewegung_zeit = 3,2 Minuten<\/code>, truck_avg_speed = 30 mph<\/code>).<\/p>\n<\/li>\n\n
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\nAbschnitt 2: Kerndienst - \u201cSerious-Games\u201d f\u00fcr Lernen & Bildung (L&E)<\/b><\/h3>\n
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\nAbschnitt 3: Kerndienst - \u201cDigital-Twins\u201d & erweiterte Simulationen<\/b><\/h3>\n
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Roboter_A_Schwei\u00dfzeit = 15,2s<\/code>, F\u00f6rderbandgeschwindigkeit = 1,5 m\/s<\/code>).<\/p>\n<\/li>\n\n
\nAbschnitt 4: Rahmen f\u00fcr Preisgestaltung und Engagement<\/b><\/h3>\n
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