Abschlussarbeiten

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:

• 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

Background:

• There are many reasons to model the input and output of a manufacturing process; for example to predict features such as product quality, process energy consumption or process duration
• Different methods are available to model a manufacturing process, such as linear regression, classical machine learning, deep learning, physics-based or fuzzy logic
• Different methods each have advantages and disadvantages, but these are rarely systematically compared

Task Description:

• Conduct a meta analysis on the prediction accuracy of different modeling techniques apply to manufacturing processes
• Analyze the results and derive insights
• Optional for Masters) apply different modelling techniques to a provided data set and compare the results
• Der Umfang wird je nach Abschluss (BA/MA) angepasst.

Objective:

• Understand the effectiveness of different modeling techniques and for which scenarios which techniques are better suited

Prerequisites:

• Interest in manufacturing and data modelling, and motivation to learn more!
• Students from Dept. 1,3 and 4 welcome
• Thesis can be written in English or German

Contact:

Forschungsbereich: Informations & kommunikationstechnische Anwendungen in der Produktion (IKAP)
Henry Ekwaro-Osire
E-Mail: eko@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421/218-50175

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:

• Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) bzw. -systeme (FTS) und Autonome Mobile Roboter (AMR) bieten großes Potential intralogistische Prozesse unter verschiedenen Aspekten zu optimieren. Die Verbreitung von FTF steigt daher seit Jahren, besonders bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) ist jedoch noch eine geringe Verbreitung festzustellen. Um den Planungsprozess zu optimieren und zugänglicher zu gestalten ist eine systematische Untersuchung von Hemmnissen, Herausforderungen und möglicher Unterstützungsmöglichkeiten sowie Strategien für deren Einsatz erforderlich.

Problemstellung:

• Die Herausforderungen bei der Planung von FTF sind vielfältig und variieren unter den Prozessbeteiligten. Erste Untersuchungen identifizieren die fehlende Marktübersicht über Anbieter und verfügbarer Lösungen sowie das nicht vorhandene Fachwissen zur Anforderungsaufnahme und Lösungsauswahl als zentrale Hemmnisse. Abhängig davon, welche Stakeholder (Systemintegratoren, Vertreiber, Hersteller) in welchem Umfang und in welchen Planungsphasen eingebunden sind, ist mit weiteren Herausforderungen zu rechnen. Für einzelne Phasen existieren zwar Unterstützungswerkzeuge und Lösungsansätze, allerdings betrachten diese isoliert lediglich Teilaspekte des Planungsprozesses, andere werden möglichweise gar nicht erfasst.

Zielsetzung:

• Im Rahmen der Arbeit sollen die an den unterschiedlichen Prozessschritten der FTF-Planung beteiligten Akteure identifiziert und die Herausforderungen der einzelnen Stakeholder in Abhängigkeit verschiedener Konstellationen systematisch erfasst werden. Vor diesem Hintergrund sind für die einzelnen Problemfelder Unterstützungswerkzeuge im Rahmen einer systematischen Literaturanalyse in der Technik und Wissenschaft zu recherchieren und zu vergleichen. Anhand herauszuarbeitender Schwächen sind über den Stand der Technik und Wissenschaft hinausgehende Unterstützungspotentiale abzuleiten, insbesondere vor dem Hintergrund einen durchgängigen, digitalen Planungsprozess zu etablieren.

Voraussetzungen:

• Abgeschlossenes Bachelorstudium (Wirtschaftsingenieurwesen oder Produktionstechnik)
• 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:

Nils Hendrik Hoppe
E-mail: hpp@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50181

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