Die Handhabung und Verarbeitung von Kabeln und Leitungen ist aufgrund ihres biegeschlaffen Materialverhaltens seit jeher durch manuelle Tätigkeiten geprägt. Durch stetig steigende Komplexität von Kabelsystemen im Fahrzeugbau besteht jedoch auch in der Bordnetzbranche akuter Handlungsbedarf zur Automatisierung der monotonen und fehleranfälligen Prozesse. Im Rahmen eines Automatisierunsprojektes mit einem großen deutschen OEM soll eine Automatisierungslösung der Kabelsatzfertigung und Montage ins Fahrzeug erarbeitet werden.

Zielsetzung:

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Simulationsumgebung für Multi-Agent Reinforcement Learning zur automatische Pfadplanung auf einem “Dynamischen Formtisch” für die Kabelsatzfertigung. Das Gesamtsystem baut auf der X-Planar-Lösung von Fa. Beckhoff auf und soll die flexible Herstellung eines Automobilen Kabelsatzes umsetzen.

Mögliche Arbeitsinhalte:

• Aufzeigen des Standes der Technik und Forschung im Bereich des Kabelsatzroutings, der automatischen Pfadplanung und aktuellen Ansätzen des Reinforcement Learning für Multi-Agenten-Systeme
• Scouting möglicher Software-Libraries zur Simulation von Reinforcement Learning für Multi-Agenten-Systeme
• Entwicklung einer Simulationsumgebung für den spezifischen Anwendungsfall in der Kabelsatzfertigung

Was Du mitbringen sollest:

• Programmierkenntnisse im Bereich Machine Learning insb. in Python
• Selbständige und Strukturierte Arbeitsweise
• Gute Dokumentation des Vorgehens
• Gute Kenntnisse deutscher Sprache

Sonstige Hinweise:

• Beginn ab sofort möglich
• Arbeitsumfang kann individuell und entsprechend der Interessen angepasst werden
• Bewerbungen bitte mit aktuellem Notenauszug und Lebenslauf

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