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Drohnen werden in unterschiedlichsten Gebieten der Industrie eingesetzt, unter anderem zum Materialtransport in der Intralogistik oder zur Erfassung digitaler Lagebilder.

Für den effizienten und sicheren Einsatz ist es wünschenswert, dass die Drohnen ihre Aufgaben selbstständig erledigen, also autonom agieren. Durch den autonomen Betrieb wird es möglich mithilfe geeigneter Navigation die Drohnen beispielsweise hinsichtlich ihres Energieverbrauchs zu optimieren. Hierfür ist die Erforschung robotischer Infrastrukturen (Robot Operating System 2), Computer-Vision, neuartiger KI-Modelle und Reinforcement Learning erforderlich. Zudem sind Hardwareaspekte, wie ein stabiler Aufbau des Flugroboters sowie die Ausstattung mit entsprechender Sensorik zu beachten.

Am Flugfeld des Lehrstuhl FAPS sind verschiedene Themen für Bachelor- und Masterarbeiten in den oben genannten Bereichen zu vergeben. Voraussetzung ist die Motivation zur selbständigen Einarbeitung in die Programmierung von Flugrobotern. Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage per E-Mail.

Hinweise zur Bewerbung

• Freude an der Programmierung
• Interesse am Robot Operating System
• Gute Englischkenntnisse erforderlich
• Sehr gute Deutscherkenntnisse erforderlich (mind. C1)
• Selbstständige Arbeitsweise
• Beginn jederzeit möglich

• Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
• Bitte beachten Sie, dass unvollständige Bewerbungen nicht berücksichtigt werden

Im Rahmen eines Forschungsprojekts zum Einsatz autonomer Flugroboter in Katastrophenszenarien erforscht der Lehrstuhl FAPS Ansätze zur Lokalisierung und Steuerung von Drohnen mittels künstlicher Intelligenz.
Eine Herausforderung ist dabei die Robustheit der KI-Modelle gegenüber Veränderungen in der Umgebung, etwa durch neue Infrastruktur oder unterschiedliche Jahreszeiten.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist die Entwicklung einer automatisierten Pipeline, die reale oder simulierte Aufnahmen so anpasst, dass sie vielfältige Veränderungen realistisch abbildet.

Aufgabenstellung

• Einarbeitung
  • Literaturrecherche zu Diffusions- und GAN-Modellen für Bildtransformation
  • Analyse von Kontrollmechanismen (z. B. ControlNet, Inpainting)
• Konzeption und Umsetzung
  • Entwicklung einer Pipeline zur automatisierten Nachbearbeitung großer Bilddatensätze
  • Integration von Qualitätsprüfungen und Datenversionierung
• Evaluierung

Vorkenntnisse

• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Interesse an generativer KI
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Motivation und eigenständige Arbeitsweise

Weitere Informationen erhalten Sie gerne in einem persönlichen Gespräch.
Kontaktaufnahme bitte ausschließlich per E-Mail an christopher.may@faps.fau.de mit aussagekräftigen Unterlagen (Lebenslauf, vollständige Notenübersicht).
Generische oder KI-generierte Bewerbungen werden nicht berücksichtigt.

Im Rahmen eines Forschungsprojekts zum Einsatz autonomer Flugroboter in Katastrophenszenarien erforscht der Lehrstuhl FAPS Methoden zur Lokalisierung und Steuerung von Drohnen mithilfe künstlicher Intelligenz.
Eine zentrale Herausforderung beim Training entsprechender KI-Modelle ist die Verfügbarkeit geeigneter Daten.

Im Rahmen dieser studentischen Arbeit sollen relevante Datenquellen identifiziert und Trainingsdatensätze aufgebaut werden. Dabei können sowohl kommerzielle Satellitendaten als auch öffentlich zugängliche Quellen genutzt werden.

Aufgabenstellung

• Einarbeitung
  • Recherche nach geeigneten Datenquellen (z. B. Satellitendaten)
  • Einarbeitung in zugehörige APIs
  • Bewertung und Auswahl vielversprechender Quellen
• Konzeption und Umsetzung der Datenextraktion
  • Entwicklung einer Pipeline zur automatisierten Extraktion
  • Evaluierung der extrahierten Daten hinsichtlich Qualität und Eignung

Vorkenntnisse

• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Interesse an autonomen Flugrobotern
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Motivation und eigenständige Arbeitsweise

Weitere Informationen erhalten Sie gerne in einem persönlichen Gespräch.
Kontaktaufnahme bitte nur per E-Mail an christopher.may@faps.fau.de einschließlich aussagekräftiger Unterlagen (Lebenslauf, vollständige Notenübersicht).
Generische und KI-generierte Bewerbungen erhalten keine Rückmeldung.

Im Rahmen eines Forschungsprojekts zum Einsatz autonomer Flugroboter in Katastrophenszenarien erforscht der Lehrstuhl FAPS Ansätze zur Lokalisierung und Steuerung von Drohnen mittels künstlicher Intelligenz.
Eine zentrale Herausforderung für das Training der erforderlichen KI-Modelle ist die Verfügbarkeit geeigneter Daten.
Satellitenbilder sind eine naheliegende Option, jedoch teuer in der Beschaffung und nur begrenzt beeinflussbar. Simulationen bieten hingegen den Vorteil direkter Interaktivität und gezielter Steuerbarkeit.

Im Rahmen dieser studentischen Arbeit sollen mithilfe des MS Flight Simulator 2024 automatisiert Datensätze für das Training von KI-Modellen generiert werden.
Ein zentraler Aspekt ist die Extraktion georeferenzierter Bilddaten. Darüber hinaus soll die Einbindung von Umgebungseinflüssen wie Wetter oder Jahreszeiten untersucht werden.

Aufgabenstellung

• Einarbeitung
  • Einarbeitung in den MS Flight Simulator 2024
  • Einarbeitung in die API des MSFS zur automatisierten Interaktion
• Konzeption und Umsetzung der Datenextraktion
  • Konzeption einer Pipeline zur automatisierten Generierung von Trainingsdaten in einem definierten Gebiet
  • Berücksichtigung von Umgebungseinflüssen
  • Implementierung der Pipeline
• Evaluierung der generierten Datenqualität durch Vergleich mit Satellitendaten

Vorkenntnisse

• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Interesse an Simulationen und autonomem Fliegen
• Erfahrungen mit dem MS Flight Simulator 2024 von Vorteil, aber nicht erforderlich
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Motivation und eigenständige Arbeitsweise

Weitere Informationen erhalten Sie gerne in einem persönlichen Gespräch.
Kontaktaufnahme bitte nur per E-Mail an christopher.may@faps.fau.de einschließlich aussagekräftiger Unterlagen (Lebenslauf, vollständige Notenübersicht).
Generische und KI-generierte Bewerbungen erhalten keine Rückmeldung.

Der Arbeitsumfang kann entsprechend der Art der Abschlussarbeit angepasst werden.

Das Projekt Restladung umfasst die Entwicklung einer kosteneffizienten DC-Wallbox auf Basis einer Ein-Platinen-Lösung und einer passiven Wärmeabfuhr. Das Teilprojekt des FAPS fokussiert neben dem automatisierungsgerechten Produktdesign insbesondere die hochpräzise Montage der Leistungselektronik in das Gehäuse. Besondere Berücksichtigung gilt demnach der optimalen Wärmekopplung beider Komponenten durch den Einsatz von Wärmeleitmaterial.

Die Arbeit beinhaltet folgende Schwerpunkte:

• Einarbeitung in die theoretischen Grundlagen der Wärmeübertragung
• Relevanz der Wärmeableitung
• Materialklassen und Produkte
• Verarbeitungsprozesse

Anforderungen:

• Studium im Bereich Maschinenbau / IPEM / WING / Mechatronik / Elektrotechnik o.Ä.
• Hohe Motivation, Neugierde sowie eine selbständige und strukturierte Arbeitsweise
• Deutsch in Wort und Schrift

Bitte bewerben Sie sich mit einem aktuellen Notenspiegel und Lebenslauf.

Aufgabenstellung:

Im Kontext der Elektromotorenfertigung für schienengebundene Fahrzeuge haben sich diverse Motorkonzepte etabliert, welche vorwiegend auf massiveren Flachleitern beruhen. Deren Handhabung und Einbringung stellt auf Grund ihrer großen Biegesteifigkeit, gepaart mit der erforderlichen Formgebung, eine große Herausforderung dar. Auf Grund vergleichsweise geringen Stückzahlen werden gegenwärtig elementare Prozessschritte manuell umgesetzt. Deren Automatisierung stellt eine große Herausforderung innerhalb der Transformation der Mobilität im 21. Jahrhundert dar.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist es, verschiedene Messmethoden für elektrische Kontakte im Kontext elektrischer Antriebe zu recherchieren und miteinander zu vergleichen. Neben einer grundlegenden Einarbeitung in die Themen Messtechnik und Kontaktierung sollen nach der strukturierten Literaturrecherche die Erkenntnisse auf das Anwendungsbeispiel eines Schaltrings für die Kontaktierung elektrischer Antriebe von schienengebundenen Fahrzeugen übertragen werden.

 

Die Arbeit beinhaltet folgende Schwerpunkte:

• Einarbeitung in den Kontaktierungsprozess von Elektromotoren
  • Einordnung des Prozesses in die Fertigung
  • Übersicht über Kontaktierungsverfahren
  • Vorteile und Herausforderungen in der Fertigung
• Einarbeitung in den Themenkomplex Messtechnik
• Strukturierte Literaturanalyse zu Messmethoden elektrischer Kontakte im Kontext von Elektromotoren
  • Identifikation und Kategorisierung wichtiger Kenngrößen für Kontaktstellen
  • Vorstellung der wichtigsten Verfahren zur Messung dieser Kenngrößen
  • Vergleich der Messverfahren anhand geeigneter Auswahlkriterien
  • Begründung der Bewertung
• Übertrag der Erkenntnisse auf das Anwendungsbeispiel eines Schaltrings im Kontext elektrischer Traktionsantriebe
• Erarbeitung und Konzeptionierung weiterer Messmethoden für das Anwendungsbeispiel

Persönliche Voraussetzungen:

• Interesse an Fertigungsprozessen im Bereich Elektromaschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Funktionsweise und des Aufbaus eines E-Motors
• Strukturiertes, lösungsorientiertes und wissenschaftliches Arbeiten
• Erste Erfahrungen im Bereich Kontaktierung und Messtechnik sind wünschenswert
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

 

Weitere Informationen und Details sind bei Felix Wirthmann erhältlich. Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden Sie bitte mit Notenauszug und Lebenslauf per E-Mail an den oben genannten Betreuer. KI-generierte, generische und fachlich unpassende Bewerbungen erhalten keine Rückmeldung.

Aufgabenstellung:

Im Kontext der Elektromotorenfertigung für schienengebundene Fahrzeuge haben sich diverse Motorkonzepte etabliert, welche vorwiegend auf massiveren Flachleitern beruhen. Deren Handhabung und Einbringung stellt auf Grund ihrer großen Biegesteifigkeit, gepaart mit der erforderlichen Formgebung, eine große Herausforderung dar. Auf Grund vergleichsweise geringen Stückzahlen werden gegenwärtig elementare Prozessschritte manuell umgesetzt. Deren Automatisierung stellt eine große Herausforderung innerhalb der Transformation der Mobilität im 21. Jahrhundert dar.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist es, verschiedene Designideen für die Kontaktelemente eines Schaltrings im Kontext von Traktionsmotoren schienengebundener Fahrzeugs zu erarbeiten und miteinander zu vergleichen. Neben der Einarbeitung in das Themengebiet sollen bestehende und eigene Kontaktelementformen durchdacht, bewertet und anhand von geeigneten Tests die besten Kontaktelemente validiert werden.

 

Die Arbeit beinhaltet folgende Schwerpunkte:

• Einarbeitung in die Statorfertigung für Schienenfahrzeuge
  • Einarbeitung in die Thematik Schaltringe
  • Vorteile und Herausforderungen in der Fertigung
• Einarbeitung in den Kontaktierungsprozess
  • Übersicht über Kontaktierungsverfahren
  • Vorteile und Herausforderungen in Zusammenhang mit Schaltringen
• Erarbeitung verschiedener Kontaktelementformen
  • Vergleich der erarbeiteten Varianten
  • Bewertung der Kontaktelemente anhand geeigneter Auswahlkriterien
  • Begründung der Bewertung
• Teil-Validierung der Kontaktelementform

 

Persönliche Voraussetzungen:

• Interesse an Fertigungsprozessen im Bereich Elektromaschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Funktionsweise und des Aufbaus eines E-Motors
• Strukturiertes, lösungsorientiertes und wissenschaftliches Arbeiten
• Erste Erfahrungen im Bereich Kontaktierung
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

 

Weitere Informationen und Details sind bei Felix Wirthmann erhältlich. Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden Sie bitte mit Notenauszug und Lebenslauf per E-Mail an den oben genannten Betreuer. KI-generierte, generische und fachlich unpassende Bewerbungen erhalten keine Rückmeldung.

Ausgangssituation:

Induktive Ladepads für elektrische Fahrzeuge erfordern hochzuverlässige und effiziente Kontaktierungen, insbesondere bei der Verwendung von primärisolierten HF-Litzen aus Aluminium. Aluminium bietet Vorteile wie geringes Gewicht und gute Leitfähigkeit, stellt jedoch besondere Anforderungen an die Kontaktierung aufgrund seiner Oxidationsanfälligkeit und mechanischen Eigenschaften. Ziel ist es, die Machbarkeit und Zuverlässigkeit der Kontaktierung zu demonstrieren.

Der Umfang der Arbeit umfasst dabei folgende Arbeitsinhalte:

• Literaturrecherche: Untersuchung bestehender Kontaktierungstechniken für Aluminiumlitzen.

• Konzeptentwicklung: Proof of Concept, der die Kontaktierung von HF-Litzen qualifiziert.

• Versuchsdurchführung: Testen der Kontaktierungen unter realistischen Bedingungen (z. B. Temperaturzyklen, Strombelastung) und Bewertung der elektrischen und mechanischen Stabilität.

• Dokumentation: Auswertung der Ergebnisse und Erstellung einer detaillierten Dokumentation einschließlich Empfehlungen für die weitere Entwicklung.

 

Voraussetzungen zur Bewerbung:

• Fachkenntnisse: Grundkenntnisse in Elektrotechnik und Materialwissenschaften, sowie Interesse an experimenteller Arbeit.

• Arbeitsweise: Selbstständige, strukturierte und präzise Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit.

• Sprachkenntnisse: Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift; Englischkenntnisse sind von Vorteil für die Literaturrecherche.

 

Bewerbungen mit Lebenslauf und aktuellem Notenspiegel bitte per E-Mail an:

miriam.eichinger@faps.fau.de

 

Sollten Sie in die engere Auswahl kommen, werden Sie per Mail kontaktiert. Ein Anruf ist nicht notwendig.

Ausgangssituation:

Hochfrequenzlitzen (HF-Litzen) werden in zahlreichen Anwendungen der Elektromobilität, eingesetzt, um Skin- und Proximity-Effekte zu minimieren. Eine Herausforderung besteht in der zuverlässigen Kontaktierung primärisolierter HF-Litzen. In diesem Kontext soll ein innovativer Ansatz verfolgt werden, bei dem die Litze induktiv erwärmt wird, um die Isolierung thermisch zu entfernen, während sie gleichzeitig mechanisch verpresst wird. Ziel ist es, einen Versuchsstand zu entwickeln, der diesen Prozess ermöglicht und die Kontaktqualität systematisch untersucht.

Der Umfang der Arbeit umfasst dabei folgende Arbeitsinhalte:

• Literaturrecherche: Untersuchung bestehender Methoden zur Kontaktierung von HF-Litzen und Analyse relevanter Technologien für induktive Erwärmung und mechanische Verpressung.
• Konzeptentwicklung: Entwurf eines Versuchsstandes, der die simultane thermische Abisolierung und mechanische Verpressung von HF-Litzen ermöglicht.
• Aufbau des Versuchsstandes: Konstruktion und Implementierung des Versuchsstandes, einschließlich der Auswahl geeigneter Komponenten für die induktive Erwärmung und Verpressung.
• Durchführung von Versuchen: Testen und Optimierung der Prozessparameter (z. B. Temperatur, Presskraft).
• Auswertung und Dokumentation: Analyse der Versuchsergebnisse hinsichtlich der Kontaktqualität (z. B. elektrischer Widerstand, mechanische Stabilität) und Erstellung einer umfassenden Dokumentation.

Nähere Informationen sowie Beginn und Umfang der Arbeit können in einem persönlichen Gespräch diskutiert werden. Eine Konkretisierung des Themas erfolgt nach Absprache.

Voraussetzungen zur Bewerbung:

• Fachkenntnisse: Grundkenntnisse sowie Interesse an experimenteller Arbeit und Konstruktion.
• Technische Fähigkeiten: Erfahrung im Umgang mit CAD-Software von Vorteil.
• Arbeitsweise: Selbstständige, strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise sowie Freude an praktischer und theoretischer Arbeit.
• Sprachkenntnisse: Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift; Englischkenntnisse sind von Vorteil für die Literaturrecherche.

Bewerbungen mit Lebenslauf und aktuellem Notenspiegel bitte per E-Mail an:

miriam.eichinger@faps.fau.de

 

Sollten Sie in die engere Auswahl kommen, werden Sie per Mail kontaktiert. Ein Anruf ist nicht notwendig.

Ausgangssituation

Im Zuge der Digitalisierung sind konsistente Datensätze längst zu einer wertvollen Ressource geworden. Besonders im Produktionsbereich stehen oft Terabyte an verschiedenen Messwerten und Prozessdaten zur Verfügung. In Kombination mit Methoden der intelligenten Datenverarbeitung wie Machine Learning lassen sich damit große, wirtschaftliche Hebel erzeugen.

Besonders die Branche der Elektronikfertigung ist geprägt durch einen umfassenden Automatisierungsgrad und weitreichende Kommunikationsstandards, wodurch der Grundstein für den Einsatz maschineller Lernverfahren gelegt ist. Durch umfassende Prüfprozesse wird in der Elektronikfertigung eine exzellente Produktqualität im einstelligen dpm-Bereich erzielt. Erhöhte Durchlaufzeiten, hohe Investitionskosten und erhöhter Platzbedarf stellen jedoch die Kehrseite der Medaille dar. Dadurch ist der Ansatz entstanden mittels intelligenter Datenauswertung den Prüfaufwand ohne Reduktion der Qualität zu minimieren.

Keywords

Data Science, Big Data, Artificial Intelligence, Machine Learning, IIoT, Agentensysteme

Aufgabenstellung

Im Rahmen der Abschlussarbeit soll zusammen mit dem Industriepartner Siemens der Einsatz von Multiagentensystem im produktionsnahen Bereich untersucht werden. Dies erfolgt anhand bereits vorhandener Datensätze. Die Datensätze müssen effizient zusammengeführt, gesichtet und abschließend in ein geeignetes Multiagentensystem überführt werden. Mit dem selbst erstellten System sollen Anwendungen mit komplexen Daten benutzerfreundlicher gestaltet werden. Es wird auf bereits bestehenden Arbeiten aufgebaut. Die Bearbeitung erfolgt bei Siemens in Amberg.

Potentielle Arbeitspakete

• Einarbeitung in die SMT-Fertigung, die relevanten Grundlagen des maschinellen Lernens (insbesondere Large Language Modelle und Agentensysteme) und den aktuellen Stand des Projekts
• Anfertigung einer strukturierten Datenanalyse mit Prozessexperten vor Ort, um den Informationsgehalt der Daten zu überprüfen
• Ausarbeitung verschiedener Multiagentensysteme für den effizienten Umgang mit den heterogenen Datenstrukturen
• Vollständige Dokumentation der Arbeit (GitHub, Conceptboard etc.)

Vorkenntnisse

• Programmierkenntnisse in Python
• Fortgeschrittene Kenntnisse Machine Learning
• Fortgeschrittene Kenntnisse Internet of Things
• Fortgeschrittene Kenntnisse von Large Language Modellen
• Grundkenntnisse in Multiagentensystemen

(falls keine Vorkenntnisse vorhanden sind, ist eine themenspezifische Einarbeitung vor Beginn erforderlich)

Voraussetzungen

• Begeisterung für das Fachgebiet
• Hohe Motivation und Einsatzbereitschaft
• Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
• Arbeiten im Team
• IT-Affinität

Beginn

• Ab sofort und jederzeit möglich

Sonstiges

• Anwendungsbezogene Forschung direkt beim Industriepartner Siemens in Amberg
• Bearbeitung der Arbeit kann jedoch größtenteils im Home-Office erfolgen
• Der Arbeitsumfang kann je nach Art der Arbeit (BA/PA/MA) angepasst werden

Bewerbung

• Bewerbung mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht bitte per E-Mail an Felix Mahr (kein Anschreiben oder Motivationsschreiben erforderlich)
• Nähere Informationen über Umfang und genaue Ausrichtung der Arbeit gerne im persönlichen Gespräch
• Nach der Vorstellung des potentiellen Themas für die Abschlussarbeit im persönlichen Gespräch, muss der Bewerber eine 20-minütige Präsentation über die Problemstellung, mögliche Lösungsansätze, technische Hintergründe und den potentiellen Verlauf der Abschlussarbeit vorbereiten (FAPS-Richtlinien müssen dabei immer eingehalten werden)
• Wichtig: eine reine ChatGPT-Bewerbung führt zum sofortigen Ausschluss beim Bewerbungsprozess