Ausgangssituation:

Am Lehrstuhl FAPS besteht ein modularer Sensordemonstrator, der im Rahmen einer Masterarbeit entwickelt und in Betrieb genommen wurde. Der Demonstrator bildet eine miniaturisierte Produktionsanlage ab und umfasst einen drehbaren Materialbereitsteller mit zwei Lagertürmen, einen pneumatischen Schwenkarm mit Vakuumgreifer, einen Bearbeitungsbereich mit Drehteller, Stempel und Kamera-basierter Qualitätskontrolle (OpenCV/ML) sowie ein Förderband mit drei Weichen zur Materialverteilung. Die Anlage wird über eine Siemens SPS (S7-1500) gesteuert und verfügt über eine Vielzahl verbauter Sensoren unterschiedlicher Modalitäten – darunter optische Abstandssensoren, kapazitive und induktive Näherungsschalter, Drucksensoren, Lichtschranken, eine Industriekamera sowie mechanische Endschalter – und pneumatischer wie elektrischer Aktoren.

Langfristiges Ziel ist es, auf Basis dieses Demonstrators ein sogenanntes World Model zu entwickeln: ein datengetriebenes Prozessmodell, das Zustände, Aktionen und deren Auswirkungen intern abbildet und so eine ganzheitliche, vorausschauende Optimierung des Betriebs ermöglicht. Um ein solches Modell trainieren zu können, wird ein geeigneter Trainingsdatensatz benötigt, der multimodal (Zeitreihen, Bilddaten etc.), domänenübergreifend (verschiedene Produkte und Prozessvarianten) und handlungsorientiert (mit expliziten Aktionen und Störungen) aufgebaut ist. Ziel dieser Arbeit ist die Erzeugung dieses Datensatzes – sowie die dafür nötige Erweiterung und Automatisierung des Demonstrators.

Keywords:
World Model, Domain Generalization, Multimodal Dataset, Sensordemonstrator, SPS, Design of Experiments, Predictive Quality, Predictive Maintenance, Anomaly Detection, Industrie 4.0

Aufgabenstellungen:

Ziel der Arbeit ist die systematische Erstellung eines domänenübergreifenden, multimodalen Datensatzes auf Basis des bestehenden Sensordemonstrators, der zum späteren Training eines handlungsfähigen World Models geeignet ist. Der Datensatz soll auf Sample-Ebene die Eingangsdaten aller Sensormodalitäten (X), die anwendungsfallspezifischen Labels (y; Qualität, Störung, Anomalie etc.) sowie die jeweils zugrunde liegenden Aktionen (a) zeitsynchron enthalten. Durch den Aufbau über mehrere Domänen hinweg (z. B. unterschiedliche Produkte, Maschinen oder Prozessvarianten) soll der Datensatz später ein domänenübergreifendes Lernen (Domain Generalization) ermöglichen. Darüber hinaus soll der Datensatz möglichst viele industrielle Anwendungsfälle abdecken können, darunter Predictive Quality, Predictive Maintenance und Anomaly Detection. Die Aufgabenstellung umfasst die folgenden Arbeitspakete:

• Bestandsaufnahme: Systematische Dokumentation des Ist-Zustands des Demonstrators (verbaute Sensorik, Aktorik, SPS-Programm, Datenflüsse, bestehende Steuerungsszenarien). Identifikation der vorhandenen Sensormodalitäten (Zeitreihen, Bilddaten, binäre Signale etc.) und Bewertung der Datenlage als Grundlage für einen multimodalen Datensatz.
• Evaluierung und Integration von Aktionen: Identifikation und Bewertung möglicher Stellgrößen, die als Aktionen in den Prozess integriert und über die SPS variiert werden können (z. B. Bandgeschwindigkeit, Stempeldruck/-dauer, Schwenkgeschwindigkeit, Drehteller-Taktung, Weichenlogik). Auswahl und Implementierung geeigneter Aktionen, sodass deren Auswirkungen auf die Sensordaten und den Prozessausgang messbar werden.
• Konzeption und Einbringung von Störungen: Überprüfung, welche Prozessstörungen realistisch erzeugt oder simuliert werden können (z. B. Druckabfall, Sensorausfall/-degradation, Werkstückvarianz, Bandstopp). Integration ausgewählter Störszenarien in den Demonstratorbetrieb, um Trainingsdaten für Anomaly Detection und Predictive Maintenance zu generieren.
• Domänenkonzept und Qualitätssimulation: Definition von Domänen für den Datensatz, z. B. unterschiedliche Werkstückvarianten (Material, Farbe, Geometrie) oder Prozessvarianten (Szenarien, Parameterregime). Erarbeitung eines Konzepts zur Simulation bzw. kontrollierten Erzeugung von Produktqualitätsunterschieden, um gelabelte Qualitätsdaten für Predictive Quality zu erhalten. Perspektivisch existiert eine zweite, baugleiche Demonstratorinstanz, die eine Generalisierung über Maschineninstanzen hinweg ermöglichen könnte.
• Umrüstung, Programmierung und modulare Softwarearchitektur: notwendige Hardware-Erweiterungen sowie Anpassung/Erweiterung des SPS-Programms und der Datenerfassungs-Pipeline. Der Steuerungscode soll modular aufgebaut werden und definierte Schnittstellen bereitstellen, über die später ein trainiertes World Model eingebunden werden kann, um den Demonstrator in Echtzeit basierend auf Modellvorhersagen zu regeln.
• Automatisierte Versuchsdurchführung (DoE): Entwicklung eines Programms, mit dem ein Design of Experiments basierend auf konfigurierbaren Eingaben (Aktionsparameter, Störszenarien, Domänen) erzeugt und automatisiert am Demonstrator durchgeführt werden kann. Das Programm soll wiederverwendbar sein, damit zu einem späteren Zeitpunkt unkompliziert weitere Daten generiert werden können.
• Datensatzerstellung, Dokumentation und Bewertung: Durchführung der Versuchsreihe und Erstellung des strukturierten Datensatzes. Jedes Sample soll die multimodalen Sensordaten (X), die anwendungsfallspezifischen Labels (Qualität, Störung, Anomalie etc.) und die zugrunde liegenden Aktionen (a) enthalten. Dokumentation des Datensatzformats, Datenqualitätsanalyse und Diskussion der Eignung für das Training eines domänenübergreifenden, multimodalen und handlungsfähigen World Models.

Anforderungsprofil und Informationen zur Bewerbung:

• Interesse an Automatisierungstechnik und datengetriebener Prozessoptimierung
• Grundkenntnisse in SPS-Programmierung (idealerweise Siemens TIA Portal) oder hohe Bereitschaft zur Einarbeitung
• Gute Programmierkenntnisse (idealerweise Python) für Datenerfassung, Versuchsautomatisierung und Schnittstellenentwicklung
• Praktisches Geschick im Umgang mit Hardware (Sensorik, Aktorik, Pneumatik) von Vorteil
• Idealerweise Grundverständnis von Machine Learning und Versuchsplanung (Design of Experiments)
• Hohe Motivation, strukturierte Arbeitsweise und gute Kommunikationsfähigkeiten
• Bearbeitungsbeginn ab sofort möglich
• Umfang und Inhalte je nach Arbeit (BA/PA/MA) und Präferenzen individuell abstimmbar
• Bewerbungen bitte mit CV und aktueller Fächer-/Notenübersicht per Mail an unten genannten Kontakt

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