Elektromotorenproduktion 4.0: Einsatz von Data Analytics und Machine Learning in der Produktion elektrischer Antriebe (BA/PA/MA)

Bildquelle: Siemens

Ausgangslage:

Damit die Transformation des Elektromotorenbaus hin zur Industrie 4.0 gelingt, ist neben der horizontalen und vertikalen Vernetzung der Produktionssysteme vor allem ein effiziente Nutzung der anfallenden Produktionsdaten von Bedeutung. Mit statistischen Methoden sowie maschinellen Lernverfahren ist es möglich, diese Daten gewinnbringend zu analysieren und daraus Wissen zur Prozess- und Produktionsoptimierung abzuleiten. Das übergeordnete Ziel eines anlaufenden, industrienahen Forschungsprojekts ist es daher, die Einsatzpotentiale von Data Analytics und Machine Learning zur Prozess- und Produktionsoptimierung in der Elektromotorenfertigung zu untersuchen.

Mögliche Aufgabenstellung:

In diesem Kontext sind je nach Interessengebiet fortlaufend unterschiedliche Aufgabenstellungen für eine Bachelor-, Projekt- oder Masterarbeit zu vergeben. Eine mögliche, beispielhafte Aufgabenstellung wäre:

  • Einarbeitung in die Tools und Methoden von Data Analytics und Machine Learning im industriellen Umfeld anhand von gestellten, interaktiven Online-Kursen
  • Einarbeitung in die Anwendungsdomäne, d.h. die Prozesse der Elektromotorenproduktion
  • Erarbeitung einer Methodik zur Identifizierung und Bewertung von datengetriebenen Ansätzen zur Prozess- und Produktionsoptimierung in der Elektromotorenfertigung
  • Konzeption eines datengetriebenen Ansatzes für einen ausgewählten Prozess bzw. Prozesskette (z.B. Predictive Maintenance oder Predictive Quality)
  • Ggfs. Implementierung des Konzepts an einer Demonstratoranlage am Lehrstuhl bzw. beim Industriepartner
  • Dokumentation der Arbeit

Nähere Informationen gerne auf Anfrage im persönlichen Gespräch. Beginn, Umfang und genaue Ausrichtung der Arbeit erfolgen nach Absprache und persönlichem Interesse.

Hinweise und Bewerbung:

  • Forschung an der Schnittstelle zwischen den Trendthemen Industrie 4.0 und Elektromotorenproduktion
  • Zielgerichtete Einarbeitung anhand von Vorarbeiten und interaktiven Online-Kursen möglich
  • Ortsflexible und selbstständige Bearbeitung, Termine auch gerne per Webkonferenz
  • Unterstützung im studentischen Team und Zusammenarbeit mit Projektpartnern aus der Industrie
  • Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an andreas.mayr@faps.fau.de

Ansprechpartner:

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

 

Kontakt: