Externe Masterarbeit (vergütet): Potenzialanalyse und beispielhafter Einsatz von maschinellen Lernverfahren in der Elektromotorenproduktion von ebm-papst

Ausgangslage:

Industrie 4.0 geht mit einer Vielzahl an Technologien einher, die großes Potenzial für die Elektromotorenproduktion von morgen bieten. Vor allem datengetriebene Ansätze, welche sich der Methoden des Maschinellen Lernens bedienen, rücken zunehmend in den Fokus. Maschinelle Lernverfahren geben Computern die Fähigkeit zu lernen, ohne explizit darauf programmiert zu sein.

Aufgabenstellung:

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll untersucht werden, inwiefern sich maschinelle Lernverfahren nutzbringend in der Produktion des Industriepartners ebm-papst, einem weltweiten Innovationsführer bei Ventilatoren und Motoren, einsetzen lassen. Die Identifizierung und technisch-wirtschaftliche Bewertung der Potenziale soll auf Basis einer strukturierten Vorgehensweise erfolgen. Die prinzipielle Machbarkeit der aufgestellten Konzepte ist anhand eines einfachen Fallbeispiels zu demonstrieren. Die Bearbeitung erfolgt bei ebm-papst und ist entsprechend vergütet.

Die Abschlussarbeit beinhaltet folgende Arbeitspakete:

  • Einarbeitung in die relevanten Grundlagen des Maschinellen Lernens, Data Engineerings, Industrial IoT sowie der Produktion von Elektromotoren
  • Analyse des Ist-Zustands der Produktion des Industriepartners und Ableiten von Potenzialen zum Einsatz maschineller Lernverfahren anhand einer geeigneten Methodik
  • Ausarbeitung von Konzepten zum Einsatz maschineller Lernverfahren und Bewertung dieser hinsichtlich ihres Aufwand-/Nutzenverhältnisses, insb. im Hinblick auf wirtschaftliche Gesichtspunkte
  • Nachweis der prinzipiellen Machbarkeit einer der bestbewerteten Ansätze in Anlehnung an das Referenzmodell CRISP-DM
  • Formulierung von Handlungsempfehlungen zur Weiterentwicklung des Ansatzes sowie Aufstellen einer Roadmap für die weitere Implementierung derartiger Lösungen

Nähere Informationen zum Industriepartner, der Vergütung sowie zur Aufgabenstellung selbst erhalten Sie gerne im persönlichen Gespräch.

Hinweise und Bewerbung:

  • Praxisnahe Forschung beim Industriepartner an der Schnittstelle von Industrie 4.0 und elektrischer Antriebstechnik
  • 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

Zum Industriepartner:

Ebm-papst ist Technologieführer für Luft- und Antriebstechnik mit mehr als 15.000 Mitarbeiter weltweit. Seine energieeffizienten Lösungen kommen in den unterschiedlichsten Branchen zum Einsatz und setzen mit Qualität und Innovation immer wieder Maßstäbe. Ebm-papst hat bereits große Anstrengungen unternommen, die internen Wertschöpfungsprozesse intelligent zu vernetzen. Dazu setzt ebm-papst seit 2009 als eines der ersten Unternehmen in Europa SAP Manufacturing Execution (ME) ein. Durch einen kontinuierlichen Austausch zwischen den Produktionsmaschinen und dem übergeordneten SAP ME werden Daten abgefragt, das herzustellende Produkt identifiziert und die nächsten Fertigungsschritte veranlasst.

Ansprechpartner:

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

 

Kategorien:

Fachbereich:

Elektromaschinenbau

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Diplomarbeit, Hauptseminar, Masterarbeit, Projektarbeit, Studienarbeit

Studiengang:

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

Technologiefeld:

Intelligente Datenanalyse und Informationssysteme, Medizintechnik, Software Engineering

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