Aufgabenstellung:

Die Elektrifizierung, autonomes Fahren und zunehmende Variantenvielfalt im Nutzfahrzeugbau führen zu einer steigenden Komplexität bei der Entwicklung von Kabelsatzsätzen. Klassische Entwicklungsprozesse stoßen hierbei an ihre Grenzen, da sie nur begrenzt in der Lage sind, modulare und optimierte Designs unter Berücksichtigung von Kosten, Materialeinsatz und CO₂-Fußabdruck automatisiert zu erstellen.

Im Rahmen des Kooperationsprojekts zwischen dem Lehrstuhl FAPS und der Firma LEONI Bordnetz-Systeme GmbH wird ein Konfigurator entwickelt, der auf Basis von Design-for-Modularization-Regeln und Optimierungsalgorithmen verschiedene Kabelsatzkonfigurationen generieren und bewerten kann. Ziel ist es, die Entwicklung durch datenbasierte Entscheidungsunterstützung zu beschleunigen und nachhaltiger zu gestalten.

Ziel der Abschlussarbeit:

Im Rahmen dieser Arbeit soll der bestehende Entwicklungsprozess methodisch analysiert werden und eines automatisierten Entwicklungsprozess zur algorithmischen Umsetzung einer zonalen Kabelstrangarchitektur definiert werden. Dabei steht die automatische Erzeugung modularer Kabelsatzvarianten anhand von definierter Zielkriterien (Kosten, Materialeinsatz, CO₂-Emissionen) im Fokus.

Dabei sind folgende Arbeitsschritte vorgesehen:

• Einarbeitung in die Grundlagen der Kabelstrangentwicklung
• Einarbeitung in die Grundlagen zonaler Architekturen im Kabelsatzdesign
• Analyse und Aufbereitung der bestehenden Design-for-Modularization-Regeln
• Entwicklung und Implementierung eines Optimierungsansatzes (z. B. heuristisch, genetisch oder mathematisch)
• Integration des Optimierungsmoduls in den bestehenden Konfigurator
• Validierung und Test an realen oder simulierten Kabelsatzbeispielen

Persönliche Voraussetzungen:

• Interesse an Optimierungsverfahren, Produktarchitekturen und nachhaltiger Fahrzeugentwicklung
• Programmierkenntnisse in Python oder einer vergleichbaren Sprache wünschenswert
• Grundverständnis von Algorithmik und Datenstrukturen
• Selbstständige, strukturierte und wissenschaftliche Arbeitsweise
• Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Weitere Informationen und Details sind unter Steffen.Auchtor@faps.fau.de erhältlich.
Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden Sie bitte mit Notenauszug und Lebenslauf per E-Mail an die genannte Kontaktperson.  KI-generierte, generische und fachlich unpassende Bewerbungen erhalten keine Rückmeldung.

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