Theses

Motivation:

• Cognitive System Engineering (CSE) ist ein interdisziplinärer Ansatz zur Gestaltung der Mensch-Technik-Interaktion in komplexen Systemen. Es verfolgt die Absicht, den Menschen darin zu unterstützen, die aktuelle Situation zu verstehen, korrekt einzuordnen und erstrebenswerter Systemkonfigurationen zu erreichen.
• CSE versucht Prozesse und darin entstehende Probleme ganzheitlich im Kontext des Gesamtsystems zu untersuchen.

Problemstellung:

• Es kann zwischen verschiedenen Forschungsrichtungen beim CSE unterschieden werden: einerseits die Steuerung durch strukturelle Modelle der Prozesssteuerung und der menschlichen Entscheidungsfindung und anderseits die kontinuierliche Kontrolle durch die Durchsetzung von Beschränkung. Dem ersten liegt der Ansatz zugrunde, dass ein gutes Design Menschen in die Lage versetzt, Störungen korrekt zu beheben, wohingegen der zweite Ansatz annimmt, dass Störungen gänzlich verhindert werden können. Dabei ist unklar, welchen Einfluss diese Annahmen auf den Gestaltungsprozess haben und inwiefern diese Ansätze bei der Entwicklung von Prozessen und Steuerungen kombinierbar sind.

Zielsetzung:

• Ziel der Arbeit ist die Analyse existierender Modelle zur Entwicklung von Systemen gemäß des CSE. Mittels einer Literaturrecherche sind passende Modelle zu identifizieren und einzuordnen. Ausgehend von dieser Übersicht ist die Eignung der Modelle zur Entwicklung weitestgehend autonomer Systeme zu untersuchen.

Voraussetzung:

• Studium Produktionstechnik, Systems Engineering oder vergleichbar
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS), Robotik und Automatisierung
Jasper Wilhelm
E-mail: wil@biba.uni-bremen.de

Motivation:

• Die steigende Nachfrage nach individuell angepassten Produkten führt zu einer erhöhten Variantenvielfalt in der Produktion. Im Falle von auftretenden Fehlern bei hergestellten Produkten besteht die Möglichkeit, das Ursprungswissen über diese Fehler auf andere Produktvarianten zu übertragen, sofern ein umfassendes Prozesswissen vorhanden ist. Allerdings gestaltet sich dieser Wissenstransfer schwierig, wenn ähnliche Prozessabfolgen auch in anderen Produkten Verwendung finden und die semantische Verbindung fehlt. Oft werden Synergien zwischen den Varianten erst erkannt, wenn auch in diesen Fehler auftreten.

Problemstellung:

• Ontologien bieten die Chance, ein einheitliches Verständnis von Informationen zu schaffen und somit eine klare Trennung zwischen fachlichem Wissen und operativem Wissen zu ermöglichen. In dieser Hinsicht zielt diese Masterarbeit darauf ab, die Nutzung von Ontologien zur Unterstützung der Fehlersuche in Montagevorranggraphen von Montageassistenzsystemen zu erforschen, um die Wahrscheinlichkeit für Fehler in Varianten und gleichen Prozessfolgen abschätzen zu können.

Zielsetzung:

• Entwicklung bzw. Anpassung einer Ontologie für die manuelle Montage
• Entwicklung einer Methode, die die Ähnlichkeiten zwischen Teilgraphen in Montagevorranggraphen mithilfe von Ontologien identifizieren
• Die Anwendbarkeit und Praxistauglichkeit der entwickelten Ansätze durch Experimente und Validierung anhand eines Beispielmontageprozesses zu demonstrieren.

Voraussetzung:

• Interesse an den Bereichen Fertigungstechnik, künstliche Intelligenz und Ontologien.
• Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung, vorzugsweise Python
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS)
Dirk Schweers
E-mail: ser@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50124

Motivation:

• Machine Learning und im Speziellen Reinforcement Learning (RL) versprechen in dynamischen Produktionssystemen Vorteile gegenüber klassischen Steuerungsmethoden aufzuweisen. Der hier betrachtete Anwendungsfall ist die Auftragsfreigabe in einer Lebensmittelproduktion. Hierbei weisen mathematische Ansätze zu große Rechenaufwände auf, wohin gegen Heuristiken keine optimale Steuerung ermöglichen. In der avisierten ad-hoc Steuerung könnte deshalb ein RL basierter Ansatz von Vorteil sein.

Problemstellung:

• Bislang ist unbekannt, ob RL in der Lage ist trainiert zu werden und Lösungen zu erzeugen, die in der Lage sind eine bessere Steuerung zu ermöglichen. Hierzu soll ein existierender Prototyp weiterentwickelt werden, um die Hypothese zu testen, ob RL tatsächlich diese Aufgabe lösen kann.

Zielsetzung:

• Zur Testung der Hypothese ist es notwendig den existierenden Prototypen, bestehend aus Simulationsmodell und RL-Algorithmus, weiterzuentwickeln sowie ein Versuchssetup zu entwickeln in der die Entwicklung und die Hyperparametersuche durchgeführt werden kann. Die Durchführung und Evaluation der Versuche ist ebenfalls Gegenstand der Versuche.

Voraussetzung:

• Studium des Systems Engineering
• Solide Python-Kenntnisse
• Erfahrung mit den gängigen Machine Learning Libraries in Python
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS)
Lennart Steinbacher
E-Mail: stb@biba.uni-bremen.de
Tel.: +49 421 218-50 092

Motivation:

• Mit dem ausgegebenen Ziel der klimaneutralen Volkswirtschaft in der EU hat Wasserstoff eine zentrale Funktion in der ganzheitlichen Energiewende erhalten. Hierfür bildet grüner Wasserstoff eine universelle Grundlage als Energieträger, Energiespeicher, Element der Sektorenkopplung und Grundstoff industrieller Prozesse. Eine Teilaspekt ist hierbei die Extralogistik, dabei stellt sich die Frage welcher Verkehr unter welchen technischen und ökonomischen Randbedingungen sinnvoll durch die Wasserstofftechnologie transformiert werden kann.

Problemstellung:

• Die prognostizierte Knappheit von grünem Wasserstoff führt zu der Fragestellung welcher Bereich der Logistik das größte Potential für die Energiewende hat, um diesen Bereich schließlich zu transformieren. Daraus ergibt sich ein tiefergehendes Problem, nämlich nach den Randbedingungen für eine solche Transformation. Beispielsweise, welche Dichte an Tankstellen mit welcher Kapazität wird benötigt? Durch diese und viele weiterer Fragen ergibt sich der Bedarf einer Evaluationsmethode die in der Forschung und Praxis Anwendung findet.

Zielsetzung:

• Das Ziel ist die Entwicklung einer Bewertungsmethode und die Umsetzung eines Tools, welches in der Lage ist unter Variation verschiedenster Einflussfaktoren die technische und ökonomische Machbarkeit von Logistikanwendungen im Schwerlastverkehr zu bewerten. Je nach Art der Arbeit können verschiedene Fokusse gesetzt werden.

Voraussetzung:

• Studium des Wirtschaftsingenieurwesen oder der Produktionstechnik
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS)
Lennart Steinbacher
E-Mail: stb@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50092

Motivation:

• Mit dem ausgegebenen Ziel der klimaneutralen Volkswirtschaft in der EU hat Wasserstoff eine zentrale Funktion in der ganzheitlichen Energiewende erhalten. Hierfür bildet grüner Wasserstoff eine universelle Grundlage als Energieträger, Energiespeicher, Element der Sektorenkopplung und Grundstoff industrieller Prozesse. Hieraus ergibt sich die übergeordnete Fragestellung: Wie kann Klimaneutralität durch die zielgerechte technische, wirtschaftliche, ökologische, rechtliche und gesellschaftliche Gestaltung von Wasserstoff-Hubs erreicht werden und speziell, welche Rolle spielt hierbei die Logistik?

Problemstellung:

• Zur Erforschung der oben gestellten Fragestellungen wird ein fünfteiliger Ansatz verfolgt: Im ersten Schritt wird mit der Analyse der relevanten Systeme und Prozesse eine Ontologie und Modellierung abgeleitet. Diese werden in den folgenden Schritten benutzt, um erarbeitete Konzepte zu evaluieren. Im zweiten Schritt werden nun Transformationspfade aufgezeigt, die Akteure und Aktivitäten in Bremen zusammenbringt. In Kombination mit dem dritten Schritt, der Definition der Wertschöpfungsketten und Infrastrukturen, können schließlich im vierten Schritt unter Zuhilfenahme der Modelle aus dem ersten Schritt Bedarfe und eine Transformations-Roadmap abgleitet werden. Der letzte Schritt sieht vor konkrete Konzepte für Pilotanwendungen identifiziert.

Zielsetzung:

• Im Rahmen dieses fünfteiligen Vorgehens des Forschungsprojekts hyBit ergeben sich zahlreiche Einzelprobleme dessen Beantwortung wichtige Bausteine für die erfolgreiche Erforschung der zentralen Fragestellung ist. Ziel ist hierbei mit wissenschaftlichen Methoden reproduzierbare Ergebnisse zu erzeugen, die in der Forschung und in der Praxis Anwendung finden.
• Melden Sie sich für detailliertere Absprachen und konkrete Themen in diesem Bereich gerne bei uns!

Voraussetzung:

• Studium des Wirtschaftsingenieurwesen oder der Produktionstechnik
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions-und Logistiksysteme (IPS)
Lennart Steinbacher
E-Mail: stb@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50092

Hintergrund:

• Das Projekt Tide2Use entwickelt ein prototypisches Assistenzsystem mit dessen Hilfe potentielle Schleusungen von Schiffen und natürliche Wasserstandsregulierungen in einem Hafen vorhergesagt werden sollen
• Es existieren eine Vielzahl von unterschiedlichen Daten wie Schiffs --, Wetter oder Pegeldaten, die für die Modellierung von großer Bedeutung sind

Aufgabenbeschreibung:

• Recherche zu Ausreißerfiltermechanismen und Monitoringsystemen von Datenbanken
• Erstellung eines Konzeptes zur methodischen Definition von potentiellen Fehlern und Anomalien in Datenmengen
• Entwicklung einer modularen Ausreißererkennungssoftware in einem Produktivsystem
• Weitere Themenschwerpunkte nach Absprache möglich

Voraussetzung:

• Studiengang Systems Engineering oder vergleichbare
• Programmierkenntnisse in Python und erste Erfahrungen im Bereich Data Analytics und KI Programmierung wünschenswert
• Selbstständige Arbeitsweise und hohe Zuverlässigkeit
• Sehr gute Deutschkenntnisse

Ansprechpartner:

BIBA, Integrierte Produkt und Prozessentwicklung
Thimo Schindler
E-Mail: sth@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 64868

Motivation:

• Es existieren Produktionssysteme, deren zu verarbeitende Produkte und Rohmaterialien hinsichtlich ihrer Qualität prozess und zeitabhängig sind Dies gilt beispielsweise für die Herstellung von Pharmaprodukten, Baustoffen wie Beton oder Lebensmitteln Durch diese zusätzlichen Randbedingungen und einer multifaktoriellen Zieldefinition, die neben Durchlaufzeiten auch Qualitätsziele beinhaltet, steigt die Komplexität des Problems Deshalb geraten exakte Methoden zur Bestimmung der Auftragsfreigabe und der Maschinenbelegungsplanung an die Grenzen der rechentechnischen Kapazitäten Zur Überwindung dieses Hindernisses bieten sich metaheuristische Verfahren, wie Genetische Algorithmen, an.

Problemstellung:

• In einer mehrstufigen Lebensmittelproduktion erfahren einzelne Inhaltsstoffe verschieden starke Qualitätseinflüsse Es besteht das Risiko, das Produkte im System durch zu langes Verweilen oder Warten in Prozessschritten beispielsweise zerdrückt werden oder eintrocknen Um dies zu verhindern, gilt es die einzelnen Vorprodukte zum richtigen Zeitpunkt in das Produktionssystem freizugeben, um etwaige Wartezeiten zu verringern Es ist dabei zu berücksichtigen, dass die Inhaltsstoffe verschieden stark Einfluss nehmen.

Zielsetzung:

• Ausgehend des beschriebenen Problems aus der Lebensmittelindustrie soll ein Genetischer Algorithmus angewandt werden, der in der Lage ist, eine Lösung in einem komplexen Umfeld zu finden Neben der Auswahl der Algorithmus müssen Elemente, wie die Codierung des Maschinenbelegungsplans oder Mutationsmechanismen, definiert werden.

Voraussetzung:

• Eingeschrieben in einem Masterstudiengang (Systems Engineering, Produktionstechnik oder Wirtschaftsingenieurwesen)
• Erste Erfahrungen und Interesse an Programmierung
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

Lennart Steinbacher, M.Sc.
E-Mail: stb@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 50092

Motivation:

• Der Einsatz menschzentrierter Gestaltungsprozesse verspricht gebrauchstaugliche interaktive Systeme. Der erhöhten Akzeptanz durch die Einbeziehung der späteren Nutzer*innen in den Entwicklungsprozess steht entgegen, dass menschzentrierte Gestaltungsansätze in der Praxis nicht zum Einsatz kommen bzw. Produkte mit fehlender Gebrauchstauglichkeit entstehen, insbesondere im Zusammenhang mit mobilen Endgeräten.

Problemstellung:

• Industrielle Augmented Reality (AR) Assistenzsysteme werden trotz eines hohen Potenzials zur kognitiven Unterstützung von Mitarbeiter*innen im Arbeitsprozess bisher nur wenig in der Praxis eingesetzt. Dies hängt u.a. mit der bisher fehlenden systematischen Einbeziehung der Nutzer*innen in den Entwicklungsprozess zusammen. Die Literatur beschreibt vielfältige Ansätze für die Entwicklung menschgerechter Produkte und Systeme, wie z B in DIN EN ISO 9241-210. In der Praxis werden diese Methoden aus verschiedenen Gründen, wie z.B. der fehlenden Anwendbarkeit oder der benötigten Ressourcen bisher nicht eingesetzt. Daraus leitet sich der Bedarf praxistauglicher Methoden der menschzentrierten Gestaltung ab.

Zielsetzung:

• Ziel der Masterarbeit ist es, die Anforderungen an die menschzentrierte Gestaltung industrieller Assistenzsysteme zu ermitteln. Des Weiteren sollen diese allgemeinen Anforderungen um die spezifischen Anforderungen der AR-Technologie ergänzt werden. Auf dieser Grundlage sollen verschiedene Vorgehensmodelle der menschzentrierten G estaltung hinsichtlich ihrer Eignung für die menschzentrierte Entwicklung industrieller AR-Assistenzsysteme bewertet und entsprechende Empfehlungen für den Einsatz abgeleitet werden.

Voraussetzungen:

• Masterstudium Wirtschaftsingenieurwesen oder Produktionstechnik
• Sehr guter Notendurchschnitt
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

Dipl.-Wi.-Ing. Moritz Quandt
E-mail: qua@biba.uni bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50133

Motivation:

Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) bzw. -systeme (FTS) und Autonome Mobile Roboter (AMR) bieten großes Potential intralogistische Prozesse unter verschiedenen Aspekten zu optimieren. Neben der Auswahl geeigneter Systeme erfordert die Bestimmung der optimalen Fahrzeuganzahl besonderer Aufmerksamkeit, da diese ausschlaggebend für die Gesamtkosten sowie Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit des Transportsystems ist. Je nach Planungsfortschritt kann auf verschiedene Möglichkeiten der Berechnung zurückgegriffen werden, wobei für eine abschließende Aussage eine dynamische Materialflusssimulation durchgeführt werden muss. Diese zu erzeugen erfordert jedoch entsprechendes Fachwissen zu FTF und der Bedienung von Materialflusssimulationssoftware. Selbst wenn dieses vorhanden ist, bedeutet die Erstellung einer Materialflusssimulation einen erheblichen Zeitaufwand. Eine Automatisierung der Simulationsmodellerzeugung hätte das Potential die Bestimmung der Fahrzeuganzahl zu vereinfachen.

Problemstellung:

Insgesamt besteht die Herausforderung die zur Modellbildung notwendigen Daten abzuleiten und digital über eine entsprechend zu gestaltende Nutzerschnittstelle zu erfassen, sodass ein Simulationsdatensatz erstellt werden kann, der alle notwendigen Informationen umfasst. Dieser ist so weiterzuverarbeiten, dass am Ende ein Simulationsmodell erzeugt und ausgeführt werden kann, ohne dass der Anwender hierzu mit der i.d.R. komplexen und kostenintensiven Simulationssoftware interagieren muss. Hierzu sind verschiedenen Simulationsprogramme zu untersuchen und eine Schnittstelle umzusetzen, mit der aus dem Konfigurationsdatensatz ein spezifisches Simulationsmodell erzeugt werden kann.

Zielsetzung:

• Identifikation relevanter Ein- und Ausgabeparameter für die Simulationserstellung und Mengenbestimmung
• Umsetzung eines einfach zu verwendenden Editors zur Definition und Verortung prozessrelevanter Stationen, Orte, Bereiche und Objekte für das Simulationssetup
• Konzeption und Implementierung einer Schnittstelle für die Automatisierung der Simulationserstellung
• Abstraktion und Modellierung wiederverwendbarer Bausteine für eine Materialflusssimulation
• Quantitativer Vergleich zwischen dynamischer Simulation und statischer Berechnung
• Evaluation durch Nutzerstudien mit Usability-Tests

Voraussetzung:

• Abgeschlossenes Bachelorstudium (Produktionstechnik, Systems Engineering)
• Bachelorarbeit mit der Note „Sehr gut“
• Programmierkenntnisse in der Webentwicklung (z.B. React)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS)
Nils Hendrik Hoppe
E-mail: hpp@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 50 181

Motivation:

Viele Arbeitsprozesse in der Logistik sind mit schweren körperlichen Aufgaben verbunden, die häufig zu chronischen Schmerzen führen. Eine Möglichkeit die Mitarbeitenden zu entlasten, besteht in der Einführung von Exoskeletten. Bisher werden diese allerdings nicht flächendeckend in Unternehmen genutzt, aufgrund unterschiedlicher Schwierigkeiten und nicht belastbaren Aussagen zu konkreten ergonomischen Verbesserungspotentialen.

Zielsetzung:

Im Rahmen der Masterarbeit sollen aktuelle Logistikprozesse analysiert und Unterstützungspotentiale durch Exoskelette systematisch untersucht werden. Ziel ist die Analyse und Potentialbewertung von Exoskeletten für unterschiedliche Logistiktätigkeiten. Dabei sollen praktische Arbeitsprozesse bei Logistikunternehmen mit und ohne Unterstützung durch Exoskelette verglichen werden, um Problembereiche und Potentiale zu identifizieren und zu bewerten. Abschließend sollen Handlungsempfehlungen abgeleitet werden. Eine initiale Grobstrukturierung der Masterarbeit umfasst die folgenden Arbeitstätigkeiten:

• Allgemeine Recherche zu relevanten ergonomischen und prozessualen Eigenschaften hinsichtlich technischer Unterstützungssysteme
• Systematische Prozessaufnahme, -modellierung und -analyse der IST-Situation bei mehreren Logistikunternehmen sowie Durchführung von Interviews mit Werkern und Ergonomie-Planenden
• Erprobung von verschiedenartigen Exoskeletten in Feldtests und Untersuchung deren Auswirkungen auf die Arbeitsprozesse
• Ableitung von Handlungsempfehlungen sowie Identifikation und Bewertung von technischen und organisatorischen Verbesserungspotentialen

Voraussetzung:

• Masterstudium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen oder Produktionstechnik
• Sehr guter Notendurchschnitt
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Beiträgen)
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Beiträgen)
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions und Logistiksysteme (IPS)
Birte Pupkes
E-Mail: pup@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 50055

Hintergrund:

• Trotz einer zunehmend von Technologie geprägten Umgebung nimmt der Mensch weiterhin in verschiedenen beruflichen Kontexten eine bedeutende Rolle ein. Innerhalb der letzten Jahren haben Exoskelette als innovative Technologie zur Unterstützung menschlicher Bewegungen und Leistungssteigerung immer mehr an Bedeutung gewonnen. Exoskelette bieten das Potenzial, die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, sich bewegen und interagieren, grundlegend zu verändern. In diesem Kontext befasst sich die vorliegende Arbeit mit der Konzeption und Integration eines sensorgestützten Erfassungssystems in Exoskeletten, um Einblicke in ergonomisch relevante Faktoren aufzuzeigen und ggf. zu optimieren.

Aufgabenbeschreibung:

• Literaturrecherche und Analyse relevanter physikalischer Größen und ergonomischen Parametern, die für die Erfassung und Bewertung von Bewegungsabläufen und Haltungen im Kontext von Exoskeletten relevant sind.
• Bewertung und Zusammenstellung bestehender Systeme, um ergonomische Daten zu erfassen und zu verarbeiten.
• Eine eingehende Untersuchung verschiedener Sensortechnologien, die für die Erfassung der identifizierten physikalischen Größen geeignet sind.

Zielsetzung:

• Für ausgewählte Sensoren sollen detaillierte Konzepte erarbeitet werden, wie sie in ein Exoskelett integriert werden können, um ergonomische Parameter effektiv zu erfassen
• Prototypische Umsetzung und Evaluierung eines des sensorgestützten Erfassungssystems als Demonstration

Voraussetzungen:

• Abgeschlossenes Bachelorstudium (Produktionstechnik oder Systems Engineering)
• Grundlegende Kenntnisse in der Verarbeitung und Analyse von Sensordaten, statistischer Auswertung und Interpretation von Ergebnissen
• Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung, vorzugsweise in einer für Sensoranbindungen relevanten Sprache (z. B. Python, C++)
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit
• Gute Englischkenntnisse

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS)
Burak Vur
E-mail: vur@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50054

Motivation:

• Unternehmen stehen bei der Implementierung und Entwicklung technischer Systeme häufig vor der Herausforderung eine anforderungsgerechte Auswahl unter den verschiedenen Lösungen oder einzelnen, miteinander zu kombinierende Komponenten zu treffen Zur Unterstützung der Beteiligten bietet es sich an, den Auswahlprozess z B mit einem Expertensystem zu automatisieren, wofür die unterschiedlichen Lösungen zunächst digital erfasst und abgebildet werden müssen.

Problemstellung:

• Häufig existiert eine große Variantenvielfalt mit einer Vielzahl von Systemeigenschaften und Ausprägungen, wobei oftmals verschiedene Bezeichnungen für gleiche Systemmerkmale oder deren Ausprägungen verwendet werden Dem gegenüber stehen Produktfamilien einzelne Hersteller, in denen sich die Systeme in nur wenigen Merkmalen unterscheiden oder so konzipiert sind, dass sie durch Module, Teilweise anderer Hersteller erweitert werden können Die Katalogisierung ist zeitaufwändig und von häufig wiederkehrenden Arbeitsschritten geprägt, sodass der Bedarf nach einer menschzentrierten Benutzerschnittstelle formuliert werden kann, die eine effiziente Katalogisierung ermöglicht, recherchierte Lösungen anhand eines einheitlichen Schemas maschinenlesbar abspeichert und für Mensch und Maschine durchsuchbar repräsentiert.

Zielsetzung:

• Im Rahmen der Arbeit soll ein System zur Katalogisierung variantenreicher Produkte entwickelt werden Im Detail sollen dabei folgende Teilziele erreich werden.
• Recherche zum technischen Stand der Abbildung variantenreicher Systeme
• Konzeption einer Datenstruktur für das systematische Katalogisieren variantenreicher Lösungen
• Entwicklung einer Nutzerschnittstelle für die Katalogisierung der Lösungen
• Entwicklung von Schnittstellen für das manuelle sowie automatische Durchsuchen Filtern und Auswählen
• Funktioneller Nachweis durch exemplarisches Abbilden von Exoskeletten und FTF
• Evaluation der Usability in einer Nutzerstudie

Voraussetzung:

• Abgeschlossenes Bachelorstudium (Produktionstechnik oder Systems Engineering
• Bachelorarbeit mit der Note „Sehr gut“
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS)
Nils Hendrik Hoppe
E-Mail: hpp@biba.uni bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50181

Motivation:

• Bei der Beschaffung technischer Systeme stellt die anforderungsgerechte Lösungsauswahl eine häufige Herausforderung dar Häufig werden dazu von Anbietern oder Dritten Checklisten zur Datenaufnahme bereitgestellt Eine automatisierte Weiterverarbeitung in Form einer automatische Systemauswahl erfolgt auf Grund von Medienbrüchen dabei i d R nicht oder nur in sehr rudimentären Auswahlassistenten einzelner Anbieter Zwar existieren seit den 80 ern Ansätze für eine umfassende, automatische Entscheidungsfindung Expertenwissen zu kodifizieren, häufig sind diese aber auf spezifische Probleme zugeschnitten und stellen keine breit anwendbare Lösung für die Auswahl von technischen Systemen dar.

Problemstellung:

• Um einen durchgängigen Planungs und Auswahlprozess für technische Systeme zu etablieren ist es erforderlich, die für die Auswahl relevanten Informationen digital zu erfassen und nach einem einheitlichen Schema maschinenlesbar abzuspeichern Das gilt sowohl für Randbedingungen und Auswahlkriterien, als auch für die Eigenschaften des Zielsystems, die anhand von Entscheidungsregeln zu verknüpften sind Um eine möglichst breite Anwendung in verschiedenen Szenarien bzw Technologien zu erreichen, ist eine abstrakte Repräsentation der Daten erforderlich Darüber hinaus wird eine einfach zu bedienende Nutzerschnittstelle benötigt, mit der die für die Entscheidungsfindung notwendigen Eigenschaften definiert werden können und darauf basierend eine digitale Checkliste für den Endanwender bereitgestellt werden kann.

Zielsetzung:

• In der Arbeit soll exemplarisch für die Auswahl von Exoskeletten der Rahmen für ein solches Expertensystem geschaffen werden Der Fokus soll dabei auf der Abstraktion der Daten und Definition einer digitalen Checkliste für die nutzerzentrierte Datenaufnahme liegen Im Detail sollen folgende Teilziele erreicht werden.
• Recherche und Abstraktion von relevanten Prozess und Systemeigenschaften
• Entwicklung einer Methode zur Überführung in eine digitale Checkliste zur systematischen Datenerfassung
• Umsetzung einer Nutzeroberfläche für die Datenaufnahme
• Exemplarische Implementierung einer Schnittstelle zur Verknüpfung von Prozess und Systemeigenschaften
• Evaluation anhand von Fallbeispielen

Voraussetzung:

• Abgeschlossenes Bachelorstudium (Produktionstechnik oder Systems Engineering)
• Bachelorarbeit mit der Note „Sehr gut“
• Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS)
Nils Hendrik Hoppe
E-Mail: hpp@biba.uni bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50181

Motivation:

• Moderne Montageassistenzsysteme verfügen über ein integriertes Informationsmanagement, das die während der Montage anfallenden Daten speichert, auswertet und weiterleitet, um den Auftragsstatus und die Produktqualität zu dokumentieren und die Produktivität des Gesamtprozesses zu messen.
• Durch die zunehmende Integration von Sensorik und manuellen Eingaben der Werker sowie die Verfügbarkeit externer Datenquellen steigt die zu verarbeitende Datenmenge rasant an.

Problemstellung:

• Diese Entwicklung eröffnet die Möglichkeit, Algorithmen zur automatischen Auswertung und Interpretation der Daten einzusetzen. Beispielsweise können Anomalien bei der Durchführung von Montagetätigkeiten erkannt und diese Informationen für Prozessverbesserungen zur Verfügung gestellt werden.
• Zudem können auf der Basis von Vergangenheits- und Echtzeitdaten Prognosen generiert und auf dieser Grundlage Optimierungen vorgenommen werden.

Zielsetzung:

• Im Rahmen der Masterarbeit soll eine Methode entwickelt und evaluiert werden, die eine zuverlässige Unterscheidung von regulären und irregulären Beobachtungen in Montageprozessdaten ermöglicht.
• Dazu sollen auf Basis einer systematischen Literaturanalyse geeignete Algorithmen ausgewählt und für den vorliegenden Anwendungsfall implementiert und evaluiert werden.
• Die Vorgehensweise soll sich am CRISP-DM oder einem anderen geeigneten Vorgehensmodell orientieren.

Voraussetzung:

• Gute Programmierkenntnisse (Python) oder Bereitschaft zur selbstständigen Einarbeitung
• Selbständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit
• Gute Englischkenntnisse

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS)
Hendrik Engbers
E-Mail: eng@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50148

Motivation:

• Many container terminals today use manual straddle carriers for horizontal and vertical container transport, which are cost-intensive and risk-laden.
• Therefore, automation of straddle carriers has a large potential to increase business competitiveness.

Objectives:

• The objective of this master's thesis is to develop a discrete-event simulation model to assess the impact of straddle carrier automation on container terminal performance

Method:

• Process analysis of straddle carrier container terminals
• Identification of possible influencing factors of automation (e.g., reduced fuel consumption)
• Conceptual modelling of a straddle carrier container terminal and the identified influencing factors of automation
• Development of a discrete-event simulation model based on the conceptual model
• Verification and validation of the simulation model

Requirements:

• Study programs: Systems Engineering, Engineering Management (Wirtschaftsingenieurwesen), Production Engineering (Produktionstechnik), or similar.
• Advanced German or English
• Good or very good grade-point average
• Experience with discrete-event simulation software is advantageous

Contact:

BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (IPS)
Sebastian Eberlein, M. Sc.
E-Mail: ebs@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50143

Motivation:

• Work in process (WIP) limits in pull production systems are typically static, i.e., they are estimated based on certain methods and are then fixed until major system changes occur.
• Production systems, on the other hand, are often highly dynamic, which frequently results in conditions in which the static WIP limits are either larger than required, which unnecessarily increases holding costs, or smaller than required, which may lead to blocking of bottleneck resources.
• Therefore, the dynamic adjustment of WIP limits holds potential for process improvements.

Objectives:

• The main objective of this master's thesis is to investigate the relationship between systems status, particularly the bottleneck behaviour, WIP limits, and key performance indicators such as holding costs or throughput.

Method:

• Literature research
• Conceptualization of a simple manufacturing line
• Development of a simple algorithm to adjust WIP limits based on systems status
• Conducting a discrete-event simulation study to evaluate the developed algorithms
• Discussing and summarizing the findings

Requirements:

• Study programs: Industrial Engineering, Engineering Management (Wirtschaftsingenieurwesen), Production Engineering, Systems Engineering, or similar.
• Advanced German or English
• Very good or good grade-point average
• Experience with pull production systems and discrete-event simulation software is advantageous, but not required

Contact:

Please apply via e-mail, including a short resume and university transcripts, to

Sebastian Eberlein, M. Sc.
BIBA - Intelligente Produktions- und Logistiksysteme
E-Mail: ebs@biba.uni-bremen.de
Tel.: +49 421 218 50143

Motivation:

• Companies today operate in a globalized and dynamic market. In this context, different manufacturing paradigms such as lean, resilient, agile, and green have emerged.
• In the aerospace industry, assembly lines are used for very large, material-intensive products and an optimized material supply is crucial for competitiveness.
• Therefore, it is necessary to investigate how material supply systems for aerospace assembly lines can be evaluated considering the major manufacturing paradigms.

Objectives:

• The overall objective of this master’s thesis is to develop an evaluation model for the material supply of assembly lines in the aerospace industry.
• The focus is on quantitative evaluation, which may be completed with qualitative aspects.

Method:

• Literature research on (1) major manufacturing paradigms (e.g., lean, agile, resilient, green), (2) material supply systems in the aerospace industry, and (3) existing KPIs or evaluation methods for material supply systems.
• Assessment of existing evaluation methods for application in the aerospace industry
• Derivation/development of an evaluation model for the material supply of assembly lines

Requirements:

• Study programs: Production Engineering, Systems Engineering, Engineering Management, or similar.
• Proficiency in German or English; the master’s thesis can be written in German or English
• Good or excellent grade-point average
• Experience with assembly lines and lean manufacturing is advantageous, but not required

Contact:

BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (IPS)
Sebastian Eberlein, M. Sc.
E-Mail: ebs@biba.uni-bremen.de
Tel.: +49 421 218 50143

Starting date: immediate or to be discussed

Motivation:

• Our industrial partner is a major wind turbine manufacturer.
• The planning and execution of wind turbine installation is highly dependent on prevailing wind conditions.
• Innovative aerodynamic devices can increase critical wind speeds, which in turn increases the available time window for installation.
• The operational impact of this improvement has not yet been studied.

Objectives:

• The objective of this master's thesis is to investigate how an increase in critical wind speeds affects the performance of the installation processes of wind turbines.

Method:

• Development of an abstract (discrete-event) simulation model comprising the central phases of the installation process, different scenarios (number of turbines, location etc.), and appropriate wind models (historical, prognostic)
• Planning and conducting simulation-based experiments

Requirements:

• Study programs: Production Engineering, Systems Engineering, Engineering Management, or similar.
• Advanced German or English
• Experience with simulation software is advantageous

Contact:

BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (IPS)
Sebastian Eberlein, M. Sc.
E-Mail: ebs@biba.uni-bremen.de
Tel.: +49 421 218 50143

Hintergrund:

• Die Abschlussarbeit erfolgt in Zusammenarbeite mit der FOCKE & CO GmbH, einem Hersteller für Verpackungsmaschinen
• Einige Maschinen bieten dem Bediener die Möglichkeit diese zu betreten, um bspw. Material zuzuführen
• Allerdings besteht das Risiko von anderen Personen in der Maschine eingeschlossen zu werden oder sich bei der Arbeit zu verletzen

Aufgabenbeschreibung:

• Modell entwickeln und trainieren
• Evaluation der Hardware
• Prototypischer Test in realer Umgebung

Zielsetzung:

• Entwicklung eines kamerabasierten Assistenzsystems, welches mittels Künstlicher Intelligenz Personen in der Maschine bzw. Gefährdungen erkennt

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: IPS
Stephan Oelker und Christoph Petzoldt
E-Mail: oel@biba.uni-bremen.de oder ptz@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50130 oder - 50119

Motivation:

• Die Positionierung und Orientierung von fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) spielt heute in der Welt von autonomen Transportsystemen eine große Rolle. Während optische Lokalisierungsmethoden wie SLAM rechenintensiv und eine gewisse Kenntnis und Exploration der Umgebung voraussetzen, ergeben sich durch Indoor-Beacon-Systeme alternative Möglichkeiten, recheneffiziente eine möglichst genaue Orientierung der Fahrzeuge zu ermitteln.

Problemstellung:

• Die möglichst genaue Lokalisierung und Ermittlung der Orientierung von Robotern ist für die Steuerung eines solchen veteilten Systems unerlässlich. Für eine Anzahl unabhängig voneinander agierender autonomen Kleinstroboter (GoPiGo3-Roboter von Dexter Industries) soll unter Einbeziehung eines bestehendes Indoor-Lokalisationssystem basierend auf der Technik von Marvelmind eine möglichst genaue Orientierung der Roboter ermittelt und auf eine vorgegebene Orientierung hingeführt werden. Hierbei sollen die Initialpositionen der Roboter möglichst beibehalten werden, um Kollisionen zu vermeiden.

Zielsetzung:

• Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Methodik, unter Einbeziehung des Indoor-Beacon-Systems und der internen Sensoren der Fahrzeuge eine möglichst effiziente Ermittlung der Ausrichtung der Roboter zu ermitteln. Mit Hilfe dieser Informationen soll eine vorgegebene Zielausrichtung basierend auf der Initial-Position mit möglichst wenig Fahrmanövern erreicht werden. Sowohl in Simulationen als auch in experimentellen Durchführungen mit vorhandenen GoPiGo-Robotern soll die Methodik validiert werden.

Voraussetzung:

• Gute Programmierkenntnisse (C++ oder Python) oder Bereitschaft zur selbstständigen Einarbeitung
• Abgeschlossenes Bachelorstudium (Wirtschaftsingenieurwesen, Produktionstechnik, Informatik, Sys.Eng.)
• Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit
• Keine Angst vor hardwarenaher Programmierung
• Erfahrung mit der ARM-Architektur (Raspberry Pi, Udoo, Arduino, o.ä.) wünschenswert

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS)
Tobias Sprodowski
E-Mail: spr@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50097