„Optimierung der IT-Landschaft in automatisierten Containerterminals" (Masterarbeit), ab sofort

Hintergrund:

  • Der Einsatz Fahrerloser Transportsysteme schreitet derzeit auf Containerterminals rasant voran
  • Die bisherige IT-Landschaft ist nicht auf diese Veränderungen ausgelegt

Aufgabenbeschreibung:

  • Recherche zum Stand der Technik in Bezug auf die Automatisierung von Containerterminals und die Steuerung von Fahrerlosen Transportsystemen
  • Intensive Auseinandersetzung mit der bisherigen IT-Landschaft, insbesondere Terminal-Operating-Systems

Zielsetzung:

  • Entwicklung eines Konzeptes für die Optimierung IT-Systeme in Bezug auf autonomes Fahren
  • Leitfaden für die industrielle Implementierung des erarbeiteten Konzepts

Voraussetzung:

  • Studium der (Wirtschafts-)Informatik, des Wirtschaftsingenieurwesens, der Logistik oder Vergleichbares
  • Kenntnisse im Bereich industrieller IT-Systeme und/oder Planungs- und Steuerungssoftware vorteilhaft
  • Selbstständiges und methodenbasierte Arbeitsweise

Interessierte melden sich bitte bei:

BIBA, Forschungsbereich IPS
Dipl.-Math.techn. Jens Ehm
E-Mail: ehm@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 218 – 50112

„Entwicklung eines Kommunikationskonzeptes für das Change Management bei der Automatisierung eines Containerterminals" (Masterarbeit)

Hintergrund:

  • Bei der Umstellung auf einen automatisierten Containerumschlag müssen vielfältige Anforderungen der Veränderungsprozesse für die Mitarbeiter berücksichtigt werden.
  • Wie könnte ein Konzept für die Kommunikation innerhalb des Veränderungsprozesses aussehen?

Aufgabenbeschreibung:

  • Analyse des Stands der Technik und Forschung zur Entwicklung der Containerhäfen und ihrer Unternehmenskultur
  • Konzeptentwicklung

Zielsetzung:

  • Erarbeitung eines Kommunikationskonzeptes zur Begleitung von Änderungsprozessen

Voraussetzung:

  • Studium des Wirtschaftsingenieurwesens, der Wirtschaftswissenschaften, Psychologie oder vergleichbare Qualifikation.
  • Kenntnisse von Logistikprozessen
  • Selbstständiges und methodenbasierte Arbeitsweise

Interessierte melden sich bitte bei:

BIBA, Forschungsbereich IPS
Joy Schumacher
E-Mail: sjy@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 218 – 50167

„Einsatz maschineller Lernverfahren zur kombinierten WLAN-/BLE-Ortung" (Bachelor/Master)

Hintergrund:

  • Es gibt eine Reihe von Indoor-Ortungslösungen, die entweder auf WLAN oder BLE basieren
  • Neuartige maschinelle Lernverfahren können vereinfacht in der industriellen Praxis eingesetzt werden
  • Die Arbeit ist in der Abteilung Data Analytics und Prozessoptimierung in einem anwendungsorientierten Forschungsprojekt angesiedelt

Aufgabenbeschreibung:

  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit maschinellen Lernverfahren und Methoden des WLAN-Fingerprintings
  • Untersuchung des Möglichkeiten zur kombinierten WLAN-/BLE-Ortung mittels maschinellen Lernens
  • Spezifikation und Umsetzung einer Beispielanwendung

Voraussetzung:

  • Studium des Systems Engineering, der Mathematik, der Informatik oder der Elektrotechnik
  • Grundkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens
  • Technisches Grundverständnis und Programmierkenntnisse
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise

Wir bieten:

  • Aufgabenstellung aus aktuellem Forschungsprojekt und unmittelbaren Praxisbezug
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback

Interessierte melden sich bitte bei:

BIBA, Forschungsbereich IPS
Dr.-Ing. Michael Lütjen
E-Mail: ltj@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 218 – 50123

„Technische und rechtliche Rahmenbedingungen zur autonomen Entscheidungsfindung technischer Systeme" (Bachelorarbeit), ab sofort

Hintergrund:

  • In zahlreichen Wirtschaftsbereichen werden heute vermehrt Nutzfahrzeuge eingesetzt.
  • Eine vergleichsweise hohe Anzahl von schweren Unfällen werden durch Sichteinschränkungen des Maschinenführers verursacht.

Aufgabenbeschreibung:

  • Entwicklung eines Assistenzsystems , welches auftretende Gefahrensituationen frühzeitig erkennt, den Maschinenführer auf die Gefahr aufmerksam macht und ggf. aktiv in die Steuerung der Maschine eingreift.

Zielsetzung:

  • Untersuchung der technischen und rechtlichen Rahmen-bedingungen für autonome Systementscheidungen

Voraussetzung:

  • Studium des Wirtschaftsingenieurwesens, der Produktionstechnik, des Systems Engineering, der Informatik oder verwandter Disziplinen
  • Interesse an der Thematik
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise

Interessierte melden sich bitte bei:

BIBA, Forschungsbereich IPS
Thies Beinke
E-Mail: ben@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 218 – 50086

Arbeitsthema: Weiterentwicklung eines Bewertungsmodells für Flexibilität und Wandlungsfähigkeit in modernen Materialflusssystemen (Bachelor/Master)

Hintergrund:

Seit Jahren wächst der E-Commerce-Markt rasant, und der zunehmende Wettbewerbsdruck zwingt den Online-Handel zu Kostenreduktionen. Logistikunternehmen, die diese Branche bedienen, können durch die Verwendung von robuster, hochflexibler, wartungsfreundlicher sowie kosteneffizienter Fördertechnik von diesem Wachstum profitieren. Diese Anforderungen können jedoch von herkömmlicher Fördertechnik nur zum Teil erfüllt werden kann. Die Bewertung von Flexibilität und Wandlungsfähigkeit wird somit zu einer Voraussetzung für der Entwicklung von modernen hochflexiblen Materialflusssystemen.

Ziel der Arbeit:

Im Rahmen von Vorarbeiten wurde am BIBA ein Basis-Modell zur Bewertung der Flexibilität und Wandlungsfähigkeit erstellt. Dieses berücksichtigt zum Teil die Anforderungen und Besonderheiten der Logistikbranche. Ziel der Abschlussarbeit ist die Weiterentwicklung dieses Modells, um Anforderungen sowie Besonderheiten der Branche zu berücksichtigen.

Aufgabenbeschreibung:

  • Recherche nach dem Stand der Technik bzgl. Bewertungsmodellen von Flexibilität sowohl in der Produktion und in der Logistik
  • Untersuchung nach Anforderungen von intralogistischen Anlagen
  • Übertragung von Ansätzen der Flexibilitätsbewertung aus der Produktion in die Logistik
  • Erweiterung des vorhandenes Modells

Voraussetzung:

  • Studium des Wirtschaftsingenieurwesens oder verwandter Disziplinen
  • Affinität zur Technik und Interesse an der Thematik
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise

Wir bieten:

  • Arbeit an einem hochaktuellen Thema in Rahmen von Industrie 4.0
  • Aufgabenstellung aus aktuellem Forschungsprojekt und unmittelbaren Praxisbezug
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback

Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir nur vollständige Bewerbungsunterlagen berücksichtigen können.  

Interessiert melden sich bitte bei:

Dipl.-Ing. und Pat.-Ing. Claudio Uriarte
E-Mail: uri@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 218 – 50 163

Arbeitsthema: Prognose des Customer Lifetime Value mittels Predictive Analytics-Methoden (Master)

Hintergrund:

  • Der Customer Lifetime Value (CLV) ist eine wichtige Kennzahl, um den Umfang von Maßnahmen zur Kundengewinnung zu bestimmen
  • In Kooperation mit der minubo GmbH sollen anhand eines konkreten Anwendungsfalls exemplarisch die Möglichkeiten von Predictive Analytics zur Prognose untersucht werden 

Aufgabenbeschreibung:

Es soll ein Prognosemodell entwickelt werden, welches die Bestellwahrscheinlichkeit und den zu erwartenden Deckungsbeitrag (Umsätze minus variable Kosten minus Rücksendungen) eines Kunden für einen bestimmten Zeitraum in der Zukunft vorhergesagt.

Zielsetzung:

Erarbeitung der theoretischen Grundlagen zum CLV, Evaluierung verschiedener Verfahren für die Prognose und Interpretation der Ergebnisse

Voraussetzung:

  • Statistikkenntnisse
  • Programmierkenntnisse, vorzugsweise in JAVA und R wünschenswert
  • Erfahrung mit RapidMiner, Alteryx, Knime wünschenswert
  • Eigenständige Arbeitsweise

Interessierte melden sich bitte bei:

Dr.-Ing. Michael Lütjen
E-Mail: ltj@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 218 – 50 123 

Arbeitsthema: Big-Data-Analyse zur Optimierung von modularen Materialflusssystemen (Bachelor/Master)

Hintergrund:

  • Modulare und flexible Materialflusssysteme erzeugen ein hohes Datenaufkommen, welches zur Optimierung des Systems, aber auch des Prozesses genutzt werden kann
  • Neuartige Fördersysteme sind hochflexibel, erfordern allerdings komplexere Steuerungsarchitekturen
  • Die Arbeit ist in der Abteilung Robotik und Automatisierung in einem anwendungsorientierten Forschungsprojekt angesiedelt

Aufgabenbeschreibung:

  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit Big Data in der Materialflusstechnik
  • Identifikation von geeigneten Optimierungspotenzialen
  • Spezifikation und Umsetzung einer Beispielanwendung an einem neuartigen Fördersystem

Voraussetzung:

  • Studium des Systems Engineering, der Mathematik oder der Informatik
  • Exzellente Kenntnisse im Bereich künstliche Intelligenz und Big Data
  • Technisches Grundverständnis und sehr gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++)
  • Idealerweise Vorkenntnisse im Bereich der Intralogistik
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise

Wir bieten:

  • Aufgabenstellung aus aktuellem Forschungsprojekt und unmittelbaren Praxisbezug
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback

Interessierte melden sich bitte bei:

Dr.-Ing. Hendrik Thamer
E-Mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 218 – 50 160

Termine:
Digitalisierung in Unternehmen
28. September 2017, Bremen
34. Deutscher Logistik-Kongress
25.- 27. Oktober 2017, Berlin
Schulung „Mit uns digital!“
20. November 2017, Bremen
LDIC 2018
20. - 22. Februar 2018, Bremen

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