BOSCH (extern): Praktischer Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Optimierung der Produktion von Antriebsmodulen für Elektrofahrzeuge (PA/MA)

Bildquelle: Bosch

Ausgangslage:

Industrie 4.0 geht mit einer Vielzahl an Technologien einher, die großes Potenzial für die Produktion der Automobile von morgen bieten. Vor allem datengetriebene Ansätze, welche sich der Methoden des Maschinellen Lernens bedienen, rücken zunehmend in den Fokus. Gerade in der Produktion von Bauteilen für Elektrofahrzeuge, sei es Batterien, E-Achsen oder Leistungselektronik, verspricht die Erfassung und intelligente Analyse von Prozess- und Qualitätsdaten einen großen Mehrwert.

Aufgabenstellung:

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll daher untersucht werden, inwiefern sich maschinelle Lernverfahren nutzbringend in der Produktion von Komponenten für Elektrofahrzeuge einsetzen lassen. Aufbauend auf einer initialen Potentialanalyse soll ein beispielhafter Anwendungsfall konzipiert und prototypisch implementiert werden. Die Bearbeitung des Fallbeispiels erfolgt beim Industriepartner BOSCH inkl. entsprechender Aufwandsentschädigung.

Die Abschlussarbeit beinhaltet folgende Arbeitspakete:

  • Einarbeitung in die Methoden des Maschinellen Lernens (ML), insb. Deep Learnings (DL)
  • Analyse des Ist-Zustands der Produktion des Industriepartners und Ableiten von Potentialen für den Einsatz maschineller Lernverfahren
  • Prototypische Umsetzung eines ausgewählten ML-Ansatzes in Anlehnung an das Referenzmodell CRISP-DM (unter Verwendung von Python sowie einschlägiger Packages wie scikit-learn, Pandas und Keras):
    • Aufgaben- und Datenverständnis über den jeweiligen Produktionsprozess
    • Datenerfassung und -aufbereitung
    • Erstellung und Evaluierung verschiedener Modelle
  • Kritische Reflexion und Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Weiterentwicklung des Ansatzes

Weitere Angaben zur Aufgabenstellung, dem Industriepartner sowie Aufwandsentschädigung erhalten Sie gerne im persönlichen Gespräch – kontaktieren Sie mich hierzu einfach via E-Mail!

Hinweise und Bewerbung:

  • Praxisnahe Forschung beim Industriepartner an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Elektromobilproduktion
  • Idealerweise als Masterarbeit; Projektarbeit bei hinreichender Qualifikation möglich
  • Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise vorausgesetzt
  • IT-Affinität vorausgesetzt, zielgerichtete Einarbeitung jedoch anhand von Vorarbeiten möglich
  • Bewerbungen bitte per E-Mail mitsamt Lebenslauf und Zeugnissen an andreas.mayr@faps.fau.de

Ansprechpartner:

Andreas Mayr, M.Sc., M.Sc.

 

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Kategorien:

Forschungsbereich:

Elektromaschinenbau

Art der Arbeit:

Diplomarbeit, Hauptseminar, Masterarbeit, Projektarbeit, Studienarbeit

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Medizintechnik, Wirtschaftsingenieurwesen

Technologiefeld:

Fertigungsregelung und Intralogistik, Handhabungstechnik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, Medizintechnik, Planung und Simulation, Software Engineering und Deployment