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Zahlreiche für den Betrieb kritische elektrische Systeme der Deutschen Bahn wie beispielsweise Weichen, Signale und Achszähler werden in einem separaten Gleichstromkreis betrieben. Innerhalb eines dieses Stromkreises sind zudem Batteriesysteme parallelgeschaltet, die im Falle eines Stromausfalls oder Ausfall eines Gleichrichters unmittelbar als Notstromversorgung einspringen. Im Regelbetrieb sind die Batteriesysteme dauerhaft im sog. Ladeerhaltungsmodus eingebunden.
Der für die Systeme benötigte Gleichstrom wird über Wechselrichter aus der Netzspannung gewandelt, die klassischerweise ein 50Hz-Wechselstromnetz darstellt. Aufgrund der Art und Weise der Gleichrichtung bleibt – je nach Typ und Alter des Gleichrichters – eine mehr oder minder hohe Restwelligkeit im Gleichstromkreis bestehen. Ein wenig untersuchtes Gebiet ist die Auswirkung von Restwelligkeiten auf die oben beschriebenen Gleichstromsysteme, die teilweise empfindlich auf bereits leichte Spannungsschwankungen reagieren. Aktuell existiert nur stichprobenartige Evidenz, dass Systeme aufgrund von Restwelligkeiten frühzeitig ausfallen oder ihre Lebensdauer signifikant verkürzt wird.
In der zu bearbeitende studentische Arbeit soll zunächst an unterschiedlichen Standorten gemessen, die Daten ausgewertet und letztendlich Rückschlüsse auf den Einfluss auf die Gleichstromsysteme gezogen werden. Stellt sich heraus, dass Restwelligkeit einen hohen Einfluss besitzt, soll diese zukünftig regelmäßig gemessen und frühzeitig bei Grenzwertüberschreitungen gewarnt werden. Im Rahmen der Arbeit bist Du direkt eingebunden in die Weiterentwicklung für ein Frühwarn- und Diagnosesystem der Instandhaltung.

Was ist der Inhalt der Arbeit?

• Arbeite dich in die Funktionsweise von elektrischen Versorgungssystemen von Stellwerken und nachgeschalteten Gleichstromsystemen ein.
• Erarbeite den theoretischen Hintergrund der Entstehung von Restwelligkeiten an Gleichrichtersystemen und den Einfluss auf nachgeschaltete Systeme.
• Entwirf eine Messstrategie zur Messung von Restwelligkeit.
• Erfasse die Restwelligkeit von Stromversorgungssystemen in Stellwerken an mehreren Standorten für einen umfassenden Überblick über die aktuelle Situation.
• Vergleiche die Messdaten mit dem Zustand der eingebundenen Systeme wie z.B. Typen oder Generationen von Stellwerken und bewerte den Einfluss auf diese.
• Bestimme die Anforderungen an einen Grenzwert oder Indikator, den ein potenzielles Messgerät zur Messung von Restwelligkeiten erfassen muss, um eine Aussage über die Lebensdauer von Gleichstromsystemen zu treffen.

Was erwartet dich?

• Arbeite im engen Kontakt mit der DB InfraGO und anderen DB Unternehmen und erhalte einen direkten Einblick die Technik in Stellwerken, die unsere Infrastruktur am Laufen hält.
• Erhalte einen tiefen Einblick in die Funktionsweisen von Stellwerken und angeschlossenen Systemen.
• Tritt in den Austausch mit Fachexperten im Bereich Energieversorgung bei der Deutschen Bahn.
• Sei eingebunden in ein praxis- und ergebnisrelevantes Projekt zur Erhöhung der Verfügbarkeit von Systemen der Deutschen Bahn und gestalte unmittelbar mit.

Was bringst du mit?

• Du beweist Flexibilität in der Absprache mit Personal an den Standorten und hast ein proaktives Auftreten gegenüber Verantwortlichen.
• Du bist bereit für Reisetätigkeiten, um an unterschiedlichen Standorten in Deutschland Messungen vorzunehmen.
• Du hast gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.

Haben wir dein Interesse geweckt oder hast du noch Rückfragen? Wir freuen uns auf deine Anfrage.

Kontakt:
Andreas Reichle (HOREICH GmbH)
andreas.reichle@horeich.de
+49 9131 9234042

Im Rahmen des Forschungsprojekts LLM-SE (Large Language Model unterstütztes Systems Engineering) erforschen wir am Lehrstuhl FAPS innovative Ansätze zur Teilautomatisierung des Engineerings mechatronischer Systeme mithilfe generativer KI. Ziel ist es, komplexe Entwicklungsprozesse – von der Anforderungsanalyse bis zur virtuellen Inbetriebnahme – durch KI-gestützte Assistenzsysteme effizienter und robuster zu gestalten.

Aufgabenbereiche

Wir suchen motivierte Studierende zur Unterstützung bei der Entwicklung eines Demonstrators, der die virtuelle Inbetriebnahme eines mechatronischen Systems ermöglicht. Der Fokus liegt auf der Integration generativer KI-Modelle (z. B. LLMs) zur Unterstützung von Engineering-Aufgaben.

1. Modellerstellung in Unity

   • Erstellung und Kinematisierung des mechatronischen Systems (am Beispiel einer CO2-Neutralen Produktionsanlage am FAPS)

   • Integration von Verhaltensmodellen zur Beschreibung von Sensoren und Aktoren

2. Anbindung der SPS mit Siemens TIA Portal

   • Entwicklung einer einfachen Steuerungslogik für das System

   • Anbindung der SPS an das Mechatronische Modell

3. Erstellung der ECAD-Verbindung

   • Extraktion relevanter Verbindungen zwischen SPS und der Produktionsanlage

   • Ableitung der IO-Strukturen

4. Integration generativer KI-Modelle

   • Anbindung eines LLM-Moduls zur teilautomatisierten Modell- oder Codegenerierung

   • Evaluation der KI-gestützten Assistenzfunktionen im Engineering-Prozess

Profil

• Studium in Maschinenbau, Elektrotechnik, Mechatronik, Informatik oder vergleichbar

• Kenntnisse in Unity (C#), TIA Portal oder EPLAN wünschenswert

• Interesse an KI, Automatisierung und virtueller Inbetriebnahme

• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, Teamfähigkeit sowie gute Kommunikationsfähigkeiten

• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Was wir bieten

• Einbindung in ein aktuelles öffentlich gefördertes Forschungsprojekt

• Hohe Zusammenarbeit mit regionalen Industriepartnern

Beginn

Ab sofort möglich. Die Position ist als Bachelor-, Projekt- oder Masterarbeit verfügbar.

Kontakt

Interessierte Studierende senden bitte ihre Bewerbungsunterlagen (kurzes Motivationsschreiben, Lebenslauf, Notenspiegel) per E-Mail an:E-Mail: martin.barth@faps.fau.de

Weitere Informationen zum Projekt LLM-SE:
 LLM-SE auf faps.fau.de

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 3D-Kameratechnik. Es werden der Einfluss von Fertigungs- und Montagetoleranzen auf das Kühlverhalten analysiert und zur Optimierung der Wärmeleitung ein Prozess des flexiblen Toleranzausgleichs mittels adaptiven Auftrages von wärmeleitfähigen Substanzen erarbeitet und im Zusammenspiel mit einem darauffolgenden Schraubprozesses prototypisch untersucht.

Hierfür wird ein Versuchsaufbau entwickelt, mit dem die Wärmekopplung zwischen MOSFETs und Kühlkörpern untersucht werden kann. Anschließend werden verschiedene Einflussfaktoren herausgearbeitet und deren Auswirkungen auf die Wärmekopplung mithilfe statistischer Versuche analysiert.

Aufgabenstellung:

• Konzeptionierung und Aufbau eines Versuchsaufbaus
• Systematische Versuche mit DoE durchführen
• Optimierung der Wärmeleitfähigkeit
• Ermittlung der elektrischen Isolationsfestigkeit
• Optional: Aufbau einer Simulation und Rückführung der Messergebnisse
• Dokumentation der Ergebnisse

Anforderungen:

• Studium im Bereich Maschinenbau / IPEM / WING / Mechatronik / Elektrotechnik o.Ä.
• Technisches Geschick und Bereitschaft, sich in neue Technologien einzuarbeiten
• Hohe Motivation, Neugierde sowie eine selbständige und strukturierte Arbeitsweise
• Deutsch in Wort und Schrift

Bitte bewerben Sie sich mit einem aktuellen Notenspiegel und Lebenslauf.

Durch moderne Computer Vision Verfahren wird die automatisierte Qualitätsprüfung komplexer Systeme immer robuster. Jedoch bedarf das Training der Modelle umfangreiche Trainingsdatensätze. Für alltägliche Objekte wie beispielsweise Autos oder Tiere existieren hierfür eine Vielzahl an Datensätzen und bereits fertig trainierte Modelle. Für industrielle Anwendungen ist die Verfügbarkeit mager. Die Qualität der Ergebnisse in der industriellen Bildverarbeitung hängt jedoch stark von der Qualität und dem Umfang der Trainingsdatensätze ab. Gleichzeitig müssen Daten häufig manuell annotiert und segmentiert werden, was sehr zeitaufwendig und fehleranfällig ist.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Systems, zur synthetischen Erstellung von Trainingsdatensätzen für die Automatisierung im Schaltschrankbau. Es sollen 3D-Scans von elektrischen Komponenten aus dem Schaltschrankbau realitätsnah und in unterschiedlichen Konfigurationen (Anordnungen, Beleuchtungen, Hintergründe, …) gerendert werden. Die virtuell erzeugten Bilder sollen dann automatisiert annotiert und segmentiert werden, um in kurzer Zeit einen umfangreichen Trainingsdatensatz erstellen zu können. Neben der Zeitersparnis sorgt dies auch für eine reproduzierbare Qualität der Trainingsdaten beim Einführen neuer Komponenten.

Die ausgeschriebene studentische Arbeit ist Teil des Projekts ProTekt, das die automatisierte optische und elektrische Prüfung von Schaltschränken zum Ziel hat.

Die Arbeit umfasst:

• Recherche zum aktuellen Stand der Forschung im Bereich synthetischer Trainingsdaten
• Erstellung und Vorbereitung der 3D Scans von ausgewählten Komponenten (z.B. mit Keyence 3D Scanner)
• Programmieren des Renderers inkl. automatisierter Anreicherung der Szene durch Variation von:
  Benachbarte Komponenten, Beschriftungen auf den Komponenten, Beleuchtung, Einfügen von Kabeln, … (je nach Möglichkeit/Notwendigkeit/Ergebnissen)
• Programmierung der Software-Pipeline zur Annotation der generierten 2D-Bilder
• Training eines Modells zum Testen des erstellten Datensatzes an realen Komponenten

Voraussetzungen

• Studium im Bereich Maschinenbau / IPEM / WING / Mechatronik / Elektrotechnik o.Ä.
• Solide Programmierkenntnisse – vorzugsweise in Python
• Gutes Verständnis für optische und räumliche Zusammenhänge, Interesse an Computer Vision
• Aber am wichtigsten: Kreativität, Eigenverantwortung und die Lust, verschiedene Möglichkeiten der Umsetzung auszuprobieren

Benefits:

• Hoher Programmieranteil – Arbeit von überall möglich
  (ein paar Termine vor Ort werden nötig sein, um realen Aufbau zu verstehen und die Komponenten zu scannen)
• Arbeiten an einer realen Computer Vision Anwendung aus der Industrie mit Impact
• Freiheit in der Gestaltung der Lösung
• Möglichkeit für Anschlussarbeit oder anschließende Anstellung als HiWi in ähnlichem Themengebiet (Automatisierung, Bildverarbeitung, Robotik, Schaltschrankbau)

Die Arbeit kann in Deutsch oder Englisch geschrieben werden.

Der Roboteraufbau befindet sich am FAPS in Nürnberg “auf AEG”. Gut erreichbar mit den öffentlichen Verkehrsmitteln.

Anfragen bitte per Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf

Durch moderne Computer Vision Verfahren wird die automatisierte Qualitätsprüfung komplexer Systeme immer robuster. Jedoch bedarf das Training der Modelle umfangreiche Trainingsdatensätze. Für alltägliche Objekte wie beispielsweise Autos oder Katzen existieren hierfür eine Vielzahl an Datensätzen und bereits fertig trainierte Modelle. Für industrielle Anwendungen ist die Verfügbarkeit mager. Die Qualität der Ergebnisse in der industriellen Bildverarbeitung hängt jedoch stark von der Qualität und dem Umfang der Trainingsdatensätze ab. Gleichzeitig müssen Daten häufig manuell annotiert und segmentiert werden, was sehr zeitaufwendig und fehleranfällig ist.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines robotergestützten Systems, welches die Erstellung von Bilddatensätzen automatisiert. Elektrische Komponenten aus dem Schaltschrankbau sollen unter variierenden aber definierten Bedingungen aus verschiedenen Richtungen mit dem Roboter fotografiert werden. Die Bilder sollen virtuell angereichert und dann annotiert werden. Dies ermöglicht es, neue Komponenten aufwandsarm und in konstanter Qualität einzulernen.

Die ausgeschriebene studentische Arbeit ist Teil des Projekts ProTekt, das die automatisierte optische und elektrische Prüfung von Schaltschränken zum Ziel hat.

Die Arbeit umfasst:

• Recherche zum aktuellen Stand der Technik und der Forschung
• Bau eines Hardwarerahmens zur Platzierung der Komponenten
• Pfadplanung des Roboters inkl. Kompensation von Positionsungenauigkeiten
• Programmierung der Software-Pipeline zur Bildverarbeitung und Annotation
  (Vorverarbeitung, Datenanreicherung, automatisierte Annotation durch Projektion 2D/3D)
• Validierung durch Erstellen und Anwenden eines Demo-Datensatzes für ausgewählte Komponenten

Voraussetzungen:

• Studium im Bereich Maschinenbau / IPEM / WING / Mechatronik / Elektrotechnik o.Ä.
• Solide Programmierkenntnisse – vorzugsweise mit Python
• Interesse an Robotik und Computer Vision
• Gutes Verständnis für optische und räumliche Zusammenhänge
• Aber das aller wichtigste: Kreativität, Eigenverantwortung und die Freude am Ausprobieren verschiedener Lösungen sowie am Tüfteln

Benefits:

• Arbeit mit einem 6-achsigen UR-Cobot vor Ort
• Programmierarbeit von überall aus
• Interessante Kombination von Hardware und Software, welche die verschiedenen Fragestellungen aus Computer Vision und Robotik vereint
• Möglichkeit für Anschlussarbeit oder anschließende Anstellung als HiWi in ähnlichem Themengebiet (Automatisierung, Bildverarbeitung, Robotik, Schaltschrankbau)

Die Arbeit kann in Deutsch oder Englisch geschrieben werden.

Der Roboteraufbau befindet sich am FAPS in Nürnberg “auf AEG”. Gut erreichbar mit den öffentlichen Verkehrsmitteln.

Anfragen bitte per Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf

Drohnen werden in unterschiedlichsten Gebieten der Industrie eingesetzt, unter anderem zum Materialtransport in der Logistik oder zur Erfassung und photogrammetrischen Rekonstruktion von Gebäuden und Baustellen.

Für den effizienten und sicheren Einsatz ist es wünschenswert, dass die Drohnen ihre Aufgaben selbstständig erledigen, also autonom agieren. Dadurch wird es möglich mithilfe Agenten-basierter Navigation die Drohnen hinsichtlich unterschiedlicher Kriterien zu optimieren.

In dieser Arbeit soll eine Modellbildung erfolgen, um die Dynamik eines Demonstrators (Hexacopter) vereinfacht in einer Simulation abbilden zu können und somit das Agententraining zu verbessern.

Ziele und Arbeitsschritte

• Einarbeitung in ROS2 und die Programmierung autonomer Drohnen
• Aufnahme von Daten mit realer Drohne und in der Simulation
• Modellbildung mittels neuer Ansätze

Benefits

• Hands-On Erfahrung in der Entwicklung im Bereich Robotik
• Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
• Einblicke in weitere Forschungsbereiche
• Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
• Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

• Programmiererfahrung in Python und/oder C++ erforderlich
• Vorkenntnisse mit dem ROS2, Reinforcement Learning oder Regelungstechnik sind von Vorteil
• Gute Englischkenntnisse sind erforderlich
• Zeitnaher Beginn vorausgesetzt
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
• Bitte beachten Sie, dass unvollständige Bewerbungen nicht berücksichtigt werden
• Weitere Informationen auf Anfrage per Mail

Flexible Fertigungsanlagen benötigen flexible Steuerungen. Im Forschungsumfeld ist das Robot Operating System (ROS) dafür eine bewährte Variante. ROS bietet ein umfassendes Angebot inclusive z.B. Kinematikplaner, physik Simulation, Visualisierung etc.

Aufgabenstellung

• Einarbeitung in ROS
• Erfassung der Roboterzelle
• Aufbau des digitalen ROS Zwilling
• Aufbau der Bewegungsplanung in MoveIt
• Integration in Gazebo
• Validierung

Anforderungen

• Gute Programmierkenntnisse
• Grundlegende Erfahrungen in ROS
• Motiviertes, eigenständiges Arbeiten
• Teamfähigkeit
• Sehr gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mind. B-Niveau)

 

Weitere Informationen und Details sind bei den genannten Mitarbeitern erhältlich. Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden Sie bitte mit aktuellem Notenauszug, relevanten Zeugnissen, Sprach-Level-Nachweis (außnahme Muttersprache DE/EN) und Lebenslauf per E-Mail. Wir werden uns zeitnah rückmelden.

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 hinsichtlich ihrer energetischen und akustischen Eigenschaften zu optimieren. Hierfür ist die Erforschung robotischer Infrastrukturen, 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 (Flug-)Robotern. Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage per E-Mail.

 

Hinweise zur Bewerbung

• Programmiererfahrung in Python und/oder C++ erforderlich
• Vorkenntnisse mit dem ROS, Gazebo und PyTorch sind von Vorteil
• Sehr gute Englischkenntnisse erforderlich
• Selbstständige Arbeitsweise erforderlich
• Zeitnaher Beginn erforderlich
• Die Arbeiten können nicht als Projektarbeit bearbeitet werden.

 

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

Initial Situation:

MLOps tools are essential for managing the complex machine learning lifecycle, but many suffer from poor usability, making adoption difficult for practitioners. This thesis explores how to design more intuitive, user-friendly interfaces for MLOps platforms. Through a structured evaluation of open-source tools and the identification of key interaction techniques, this research will contribute to building reusable UI components in Svelte 5 and shadcn-svelte—bridging the gap between powerful ML workflows and seamless user experiences.A well-designed MLOps interface enhances productivity, reduces onboarding time, and improves collaboration between data scientists, ML engineers, and DevOps teams. By applying UI/UX best practices, this thesis aims to make MLOps more accessible and efficient for everyone.

Tasks:

Within the thesis following topics will be worked on:

• Conduct a literature review on user-friendly design of MLOps tools.
• Methodical quantitative and qualitative evaluation of open source MLOps tools.
• Identification of key interaction techniques in the ML lifecycle
• Implementation of several identified components as reusable components in Svelte 5, shadcn-svelte.

Notes on application:

• Interest in UI and UX design
• Practical online courses and books will be provided after consultation on the existing level of knowledge
• Mandatory experience: Svelte (5), SvelteKit, tailwindcss, TypeScript
• Applications without Svelte experience will be ignored
• Nice to have experience: libraries or projects such as shadcn-svelte, d3, xyflow / Svelte-flow, tanstack
• Written and spoken German or English required
• The thesis has to be written in English in LaTeX (e.g., TexStudio, Overleaf)
• Literature management must be done using JabRef
• Please send applications with CV and current overview of subjects by e-mail to benedikt.scheffler@faps.fau.de.
• Generic e-mails will be ignored (how to write a proper e-mail).
• In the first meeting there are questions regarding the stated requirements. Based on this, the student’s suitability for this thesis is determined.