Situation und Motivation:

Schaltschränke sind in nahezu allen industriellen und technologischen Bereichen omnipräsent, dienen der zentralisierten Unterbringung elektrischer und elektronischer Komponenten und sind daher von hoher Relevanz für viele Branchen. Bei der Wiederverwertung und Entsorgung dieser Schaltschränke kommt dem gezielten und effizienten Abbau der vielfältigen Bestandteile, wie elektronische Bauteile, Metallstrukturen und Verdrahtungssysteme, eine entscheidende Bedeutung zu. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in diesem Bereich kann den Demontageprozess erheblich verbessern. KI-Technologien, wie maschinelles Lernen und Bildverarbeitung, ermöglichen beispielsweise die Echtzeit-Identifikation von Komponenten, schlagen optimale Demontagewege vor und automatisieren die Sortierung von wiederverwendbaren Materialien.

Ziel der Arbeit ist es den Schaltschrank als Gesamtsystem sinnvoll in seine Subsysteme zu gliedern und eine holistische Datenbasis für die weiterführende Bildverarbeitung und roboterbasierte Demontage zu generieren. Dies erfolgt durch eine systematische Analyse des Systems Schaltschrank sowie der Bedürfnisse der KI-basierten Folgeprozesse. Darüber gilt es einen möglichen KI-basierten (Teil-)Demontageprozess zu konzeptionieren.

Die finale inhaltliche Ausgestaltung und der Umfang der Arbeitspakete können in Absprache entsprechend den individuellen Interessen, Schwerpunkten und der Art der Arbeit angepasst werden.

Mögliche Arbeitspakete:

• Analyse und Bewertung des Standes der Technik im Bereich Schalt- und Steueranlagenbau sowie Deep-Learning-basierte Bildverarbeitung
• Systematische Analyse des Systems Schaltschrank
• Konzeptionierung eines automatisierten Demontageprozesses mit Fokus auf den Einsatz von Deep-Learning-Technologien
• Aufbau einer holistischen Datenbasis mit relevanten Merkmale der Subsysteme eines Schaltschranks
• Evaluation und kritische Betrachtung der Ergebnisse

Was Sie mitbringen?

• Motivation und eigenständige, lösungsorientierte Arbeitsweise
• Interesse an Themen der Künstlichen Intelligenz/ des Maschinellen Lernens
• Sehr gute Kenntnisse in deutscher und englischer Sprache

Hinweise und Bewerbung:

• Enge Zusammenarbeit über den gesamten Zeitraum + ausführliche Einarbeitung in das Thema Künstliche Intelligenz
• Bearbeitung ab sofort und vorwiegend aus dem Homeoffice möglich
• Zusammenarbeit mit Industriepartner aus der Schaltschrankbranche
• Bewerbungen mit aktuellem Lebenslauf und Notenübersicht bitte an albert.scheck@faps.fau.de
• Abstimmungen im Vorfeld gerne möglich

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