add: RocheRMD and Scene Generator to KB

knowledge/projects.md

@@ -112,4 +112,20 @@ Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den
 - Quelle: `vr-bits/RocheProzessRallye`.
 - Kontext: Unity-Anwendung zur spielerischen Vermittlung von Prozessschritten in Produktion, Produktionskoordination, Ansatz, In-Process-Kontrolle, Abfüllung, Verpackung und Endfreigabe.
 - Herausforderungen: Abbildung eines fortlaufenden Lernspiels mit aufeinander aufbauenden Stationen; Verwaltung von Versuchen, Erfolgen, Zeit und Budget; Navigation zwischen Weltkarte, Innenräumen und Minispielen sowie Einbindung von Lernvideos.
-- Lösungen: Sieben Minispiele mit ereignisgesteuerter Freischaltung der nächsten Station; persistente Spiel-, Charakter-, Zeit-, Budget- und Ergebnisdaten sowie ein mit Paritätsbit geschützter Fortsetzungscode; Navigation über NavMesh mit additiv geladenen Innenraumszenen und vorab geladenen Szenen; Video-UI mit Streaming-URLs, Ladezustand, Seitenverhältnis- und Wiedergabesteuerung.
+- Lösungen: Sieben Minispiele mit ereignisgesteuerter Freischaltung der nächsten Station; persistente Spiel-, Charakter-, Zeit-, Budget- und Ergebnisdaten sowie ein mit Paritätsbit geschützter Fortsetzungscode; Navigation über NavMesh mit additiv geladenen Innenraumszenen und vorab geladenen Szenen; Video-UI mit Streaming-URLs, Ladezustand, Seitenverhältnis- und Wiedergabesteuerung.
+
+## Roche RMD Rotkreuz – WebGL-Training für Laborabläufe
+
+- Zeitraum: September 2022 bis Januar 2025
+- Quelle: Git-Repository `Roche-RMD-Rotkreuz`
+- Kontext: Unity-WebGL-Anwendung für interaktive, modulare Schulungen zu Laborbereichen und -abläufen, darunter Chemieraum, Kühlraum, Schleusen, Flowbox, Freezer und Abfallmanagement.
+- Herausforderungen: Wiederverwendbare Umsetzung zahlreicher Teiltrainings mit geführten 3D-Interaktionen; zuverlässige Persistenz und Auswertung von Trainingsfortschritten im Browser; Übergabe der Lernstände an das Cornerstone-LMS; wartbare mehrsprachige Inhalte und automatisierte Auslieferung der WebGL-Anwendung.
+- Lösungen: Mindport VR Builder mit JSON-basierten Prozessen sowie eigene Komponenten und Editor-Werkzeuge zum Generieren von Teiltrainings und `ScriptableObject`-basierten Workplans; Zustandsverwaltung pro Trainingsmodul und Rücksetzen der Browserdaten über `PlayerPrefs`; C#-/JavaScript-Brücke mittels `Application.ExternalCall`, `postMessage` und eingebetteter Iframes zur Übernahme und Meldung erfolgreicher Teiltrainings sowie des Gesamtstatus an das LMS; SCORM- und anschließend AICC-HACP-Paketierung für Cornerstone; Anpassung von Unity-Localization-String-Tables anhand von CSV-Dateien; GitHub-Actions-Pipeline mit GameCI für WebGL-Build und Deployment.
+
+## VR Builder Scene Generation / TrainingGenerator
+
+- Zeitraum: Oktober 2024 bis September 2025
+- Quelle: lokales Git-Repository `_vrbits\de.vrbits.vrbuilder.scenegeneration`.
+- Kontext: Aus dem Roche-RMD-Projekt ausgegliedertes Unity-UPM-Paket zur wiederverwendbaren Erzeugung von 2D-Web-/Standalone- und VR-Trainingsszenen aus Lokalisierungs-CSV-Dateien. Das Paket liegt in Version 0.2.0 vor und verwendet Mindport VR Builder 5.3.2.
+- Herausforderungen: Reproduzierbare Erzeugung vieler Teiltrainings samt Lernfortschritt aus einer Inhaltsquelle; konsistente Verknüpfung von Unity-Szene, Lokalisierung, Workplan und VR-Builder-Prozess; Unterstützung sowohl interaktiver Editor-Nutzung als auch automatisierter Erstellung und Prüfung.
+- Lösungen: UI-Toolkit-basierter Unity-Editor-Wizard mit Auswahl von 2D- oder VR-Szenentemplates und String-Tables; CSV-Import in Unity Localization, Auswertung der Inhalts-Schlüssel für Teiltrainings und Infopunkte sowie Generierung der zugehörigen `StringTable`-Collections; Erzeugung von `ScriptableObject`-Workplans und VR-Builder-Prozessdateien aus JSON-Templates, einschließlich Eintrag des jeweils erzeugten Prozesses in die Runtime-Konfiguration; Paketstruktur mit getrennten Assembly Definitions, Samples und 2D-/VR-Templates; JSON-parametrisierter Batchmode-Aufruf über Unity CLI mit anschließendem WebGL-Build; NUnit-Regressionstests für UI- und Objektpositionen, Kamera, Addressables, VR Builder und Lightmaps.