Theses

Exciting topics for final papers constantly arise from the various projects. BIBA offers students at the university's faculty for Production Engineering – Mechanical Engineering and Process Engineering numerous projects for theses.

„Bildgestützte Objekterkennung und -klassifizierung: Stand der Technik und Einsatzmöglichkeiten für ein Nutzfahrzeug-Assistenzsystem“, ab sofort, Masterarbeit

Hintergrund:

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

Aufgabenbeschreibung:

  • Entwicklung einer Objektklassifizierung zur Unterscheidung verschiedener beweglicher Objekte im Arbeitsraum eines Nutzfahrzeugs, am Beispiel eines Mobilkrans
  • Konzept zur Einbindung der erkannten Objekte in ein Nutzfahrzeug-Assistenzsystem

Zielsetzung:

  • Ermittlung Stand der Technik und der Einsatzmöglichkeiten der bildgestützten Objekterkennung zur Steigerung der Sicherheit von Nutzfahrzeugen

Voraussetzung:

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

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich IPS
Dipl.-Wi.-Ing. M. Sc. Thies Beinke
E-Mail: mailto: ben@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50086

„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

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

Events:
LDIC 2018
20th-22nd of Februar 2018, Bremen
SysInt
19th - 20th of June 2018, Hannover

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