Abschlussarbeiten

Über die vielfältigen Projekte und die Kooperationen des Instituts ergeben sich immer wieder spannende Themen für Abschlussarbeiten, die das BIBA den Studierenden in den Studiengängen des Uni-Fachbereiches Produktionstechnik – Maschinenbau und Verfahrenstechnik anbietet.

Bachelorarbeiten

Bachelor- und Masterarbeiten

Zum Thema „Verwendung von Ontologien zur Unterstützung der Fehlersuche in Montagevorranggraphen von Montageassistenzsystemen“ ab sofort

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

Zum Thema „Reinforcement Learning in der Produktionssteuerung“

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

Zum Thema „Wasserstofftransformation in der Logistik“

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

Zum Thema „Wasserstofftransformation in der Logistik“

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

Zum Thema „Genetischer Algorithmus zur Lösung zeitsensitiver Produktionssteuerungen“

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

Masterarbeiten

Zum Thema „Gamification bei der Einführung von Exoskeletten“

Motivation:

  • Manuelle Tätigkeiten mit hoher körperlicher Belastung, wie z.B. dem händischen Entladen von Containern oder dem manuellen Stapeln von Paletten, haben häufig Muskel-Skelet-Beschwerden zur Folge. Zur Reduktion der Belastungen stehen seit einigen Jahren vermehrt Exoskelette im Fokus. Für deren erfolgreiche Einführung ist die Akzeptanz durch die betroffenen Mitarbeiter ausschlaggebend. Gerade in der Anfangszeit können diese als störend wahrgenommen werden. Neben allgemeiner Skepsis gegenüber Neuerungen kann sich dabei die Änderung der Tagesroutine durch das An- und Ausziehen sowie die ungewohnte Wirkung auf die Bewegungsabläufe auf die Akzeptanz durch die Mitarbeiter auswirken. Im Rahmen des Forschungsprojekts „RessourcE“ wird derzeit daran geforscht, wie sich die Einführung von Exoskeletten verbessern lässt. Dabei werden die Mitarbeiter insbesondere in der Einführungsphase wissenschaftlich begleitet um u.A. Probleme zu erkennen. Dabei ist es wichtig, die Motivation zum Tragen der Exoskelette aufrecht zu halten bzw. zu steigern.

Problemstellung:

  • Ein Ansatz um im Arbeitskontext die Motivation zu steigern, stellt die Verwendung von Gamification-Elementen dar. Diese sind häufig in Programme integriert, die für die Arbeit verwendet werden. Bei vielen körperlich fordernden Tätigkeiten wird jedoch häufig keine IT-Unterstützung benötigt. Aus diesem Grund soll im Rahmen des Projekt untersucht werden, wie sich Gamification in diesen manuellen Arbeitsprozessen umsetzen lässt. Da im Rahmen der wissenschaftlichen Begleitung regelmäßig (online) Fragebögen von den Anwendern ausgefüllt werden, stellt sich die Frage, ob dort mit Gamification angesetzt werden kann.

Zielsetzung:

  • Im Rahmen der Arbeit sollen diese Möglichkeiten untersucht und umgesetzt werden. Dabei sind folgende Inhalte zu erarbeiten:
  • Analyse von manuellen Arbeitsprozessen mit potentiellem Exoskeletteinsatz
  • Recherche von Möglichkeiten zur Gamifizierung
  • Erstellung eines Konzepts für die (fragebogengestützte) Gamification in manuellen Arbeitsprozessen
  • Implementierung des Konzepts in einem Prototypen

Voraussetzung:

  • Studiengang Wing, Ptech oder SysEng (gerne auch interdisziplinäre Gruppen)
  • Guter bis sehr guter Notendurchschnitt
  • Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
  • Selbstständiges Arbeiten in der Gruppe und hohe Zuverlässigkeit
  • Programmierkenntnisse sind von Vorteil

Ansprechpartner:

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

Zum Thema „Entwicklung einer Produktionsplanung unter Berücksichtigung hoher Rüstaufwände“ ab sofort

Hintergrund:

  • Fertigende Industriebetriebe und Lohnfertiger stehen heute in großer Konkurrenz zueinander.
  • Eine hohe Auslastung der Maschinen bei gleichzeitiger hoher Liefertreue stellen große Anforderungen an die Produktionsplanung.

Zielsetzung:

  • Auf Basis einer von Industriepartnern bereitgestellte Fallstudie soll eine Planungsanwendung mit diesen spezieller Herausforderungen prototypisch entwickelt und validiert werden.

Aufgabenbeschreibung:

  • Systemanalyse und Lösungsdesign für Planungsmethode
  • Implementierung einer mathematischen Optimierung für das Planungsproblem
  • Evaluation der Anwendung

Voraussetzung:

  • Gute Programmierkenntnisse in Python
  • Erste Erfahrung in mathematischer Programmierung wünschenswert
  • Offen für neue Herausforderungen
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Hohe Motivation und Selbstständigkeit

Ansprechpartner:

BIBA, Forschungsbereich: Data Analytics und Prozessoptimierung
Lennart Steinbacher
E-Mail: stb@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50092

Zum Thema „Optimierung von Arbeitsumgebungen im Logistiksektor durch Integration von Technologien in Exoskelette zur Minimierung von Umgebungsparametern“

Hintergrund:

  • Arbeitsumgebungen im Logistiksektor sind von verschiedenen Umgebungsparametern wie Lichtverhältnissen, Geräuschkulisse, Temperatur und Luftqualität geprägt. Obwohl bereits Exoskelette eingesetzt werden und Möglichkeiten zur Verbesserung von Ergonomie und Leistung bieten, können zusätzliche Umgebungsparameter die Arbeitsweise beeinflussen. Die Nutzung von Exoskeletten als Plattform zur Implementierung von Technologien könnte den Einfluss dieser Umgebungsparameter minimieren und die Arbeitsbedingungen optimieren.

Aufgabenbeschreibung:

  • Literaturrecherche zu den Auswirkungen ausgewählter Umgebungsparameter auf die Arbeitsleistung und Gesundheit der Mitarbeiter im Logistiksektor
  • Analyse bestehender Arbeitsumgebungen unter Berücksichtigung der identifizierten Umgebungsparameter
  • Auswahl eines Umgebungsparameters und Identifizierung von Verbesserungspotenzialen
  • Entwicklung einer anwendungsnahen Lösung zur Optimierung des ausgewählten Umgebungsparameters z.B. durch die Integration in ein Exoskelett
  • Durchführung von Tests und Evaluation in einer realen Umgebung
  • Dokumentation der Methodik, der Implementierung und der Ergebnisse der Evaluierung.

Zielsetzung:

  • Entwicklung einer Methodik zur Optimierung von Arbeitsumgebungen durch die Integration von Exoskeletten unter Berücksichtigung ausgewählter Umgebungsparameter

Voraussetzung:

  • Studium in Systems Engineering oder Produktionstechnik
  • Interesse an innovativen Technologien wie Exoskeletten und deren Anwendung in der Praxis
  • Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil
  • Sehr gute Deutsch –und Englischkenntnisse
  • Methodische und strukturierte Arbeitsweise, sowie selbständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

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

Zum Thema „Kamerabasierte Objekt-Posenschätzung für robotergesteuertes Greifen“

Motivation:

  • In kollaborativen Montagestationen werden Roboter und Menschen zu einem gemeinsamen System vereint, um effiziente Fertigungsprozesse zu ermöglichen
  • Präzise Erfassung von Objektpositionen der Bauteile ist entscheidend für erfolgreiche Greifaktionen der Roboter in kollaborativen Arbeitsumgebungen
  • Kamerabasierte Systeme bieten vielversprechende Lösungen für die Echtzeitlokalisierung und Posenschätzung von Objekten

Aufgabenbeschreibung:

  • Umfassende Literaturrecherche zu aktuellen Methoden der Objekt-Posenschätzung und deren Anwendungen in kollaborativen Montageumgebungen
  • Entwicklung eines kamerabasierten Systems zur Echtzeit-Erfassung und -Verarbeitung von Objektpositionen
  • Implementierung von Algorithmen zur Bildverarbeitung und maschinellen Lernalgorithmen zur präzisen Posenschätzung
  • Integration des entwickelten Systems in eine robotergesteuerte Greifanwendung und Durchführung von Experimenten zur Evaluierung
  • Analyse der Ergebnisse, Identifizierung von Stärken und Schwächen des Systems sowie Vorschläge zur weiteren Verbesserung

Zielsetzung:

  • Ziel der Masterarbeit ist die Entwicklung einer innovativen Methode zur Objekt-Posenschätzung mittels Kameratechnologie
  • Diese Methode soll das robotergesteuerte Greifen in kollaborativen Montagestationen ermöglichen

Voraussetzungen:

  • Studium in Systems Engineering oder Produktionstechnik
  • Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python und/oder C++
  • Kenntnisse in Bildverarbeitung, maschinellem Lernen und Robotik sind von Vorteil
  • Sehr gute Deutsch –und Englischkenntnisse
  • Methodische und strukturierte Arbeitsweise, sowie selbständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit

Ansprechpartner:

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

Zum Thema „Effiziente Katalogisierung variantenreicher Produkte für die automatisierte Auswahl in Expertensystemen“

Motivation:

Unternehmen stehen bei der Implementierung und Entwicklung technischer Systeme häufig vor der Herausforderung eine anforderungsgerechte Auswahl unter den verschiedenen Lösungen 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. Die Katalogisierung ist zeitaufwändig und von häufig wiederkehrenden Arbeitsschritten geprägt. Sich ändernde Produktangebote erschweren darüber hinaus die Aktualität der Kataloge zu gewährleisten. Webcrawler und einheitliche, maschinenlesbare Schemata können hierbei Abhilfe schaffen. Aus dieser Problematik kann der Bedarf nach einer Methode formuliert werden, die den effizienten Aufbau eines Lösungskatalogs ermöglicht und niederschwellig zugänglich macht.

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 Lösungen im Kontext Semantic Web
  • Konzeption einer Vorgehens zum Übertragen von Systemeigenschaften in Datenstrukturen für das systematische Katalogisieren variantenreicher Lösungen
  • Umsetzung einer Nutzerschnittstelle für die Definition einheitlicher Schemata und Katalogisierung der Lösungen
  • Funktioneller Nachweis durch exemplarisches Abbilden von Exoskeletten oder 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:

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

Zum Thema „Konzeption und Integration eines sensorgestützen Erfassungssytem zur Ergonomieoptimierung in Exoskeletten“ ab sofort

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

Zum Thema „Entwicklung einer Methode zur Erkennung von Anomalien in Montageprozessdaten“ ab sofort

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