IoT meets E-Mobility: Konzeption und Implementierung einer Industrie 4.0-konformen Anlagenanbindung und interaktiven Dashboard-Lösung für künftige KI-Anwendungen in der Elektromobilproduktion (BA/PA/MA/HiWi)

Bildquellen: Siemens, Raspberry Pi

Ausgangslage:

Industrie 4.0 geht mit einer Vielzahl an Technologien einher, die großes Potential für die Produktion von morgen bieten. Vor allem datengetriebene Ansätze, die sich der Methoden des maschinellen Lernens (ML) bedienen, rücken zunehmend in den Fokus. Eine zentrale Voraussetzung von ML sind Produktionsdaten, welche die Basis für die Automation und selbstlernende Maschinen liefern. Industrielle IoT-Plattformen (IIoT) bilden den hierfür nötigen technologischen Unterbau. Übergeordnetes Ziel eines Forschungsprojekts ist es, verschiedene Lösungen für die Industrie 4.0-konforme Anbindung von Produktionsanlagen zu evaluieren, passende Lösungen speziell für Fertigungs- und Montageanlagen im Elektromaschinenbau (insb. Herstellung von Elektromotoren oder induktiver Ladepads) abzuleiten und geeignete Dashboard-Lösungen in der lehrstuhleigenen Lernfabrik zu implementieren.

Aufgabenstellung:

In diesem Kontext sind unterschiedliche Arbeiten zu vergeben. Beginn, Umfang und genaue Ausrichtung der Arbeit erfolgen nach Absprache und persönlichem Interesse. Eine mögliche, beispielhafte Aufgabenstellung wäre:

  • Einarbeitung in die Themenfelder Industrial IoT und industrielle Kommunikation (u. a. OPC UA)
  • Einarbeitung in die nötigen hardwareseitigen Ergänzungen (z.B. Raspberry Pi)
  • Spezifikation der Anforderungen an die Datenhaltung, -vorverarbeitung und -visualisierung für den späteren Einsatz von KI-Verfahren
  • Ausarbeitung eines Konzepts für ausgewählte Anlagen des E|Drive-Centers des Lehrstuhls FAPS
  • Implementierung des Konzepts mithilfe geeigneter Hard- und Software, u.a. Einrichtung der Anlagenanbindung, Datenbank und Dashboard-Lösung
  • Ausblick auf künftige KI-Applikationen

Nähere Informationen gerne auf Anfrage im persönlichen Gespräch. Die Bestimmung der konkreten Anlagen erfolgt in Rücksprache mit den Betreuern.

Hinweise und Bewerbung:

  • Forschung im Trendthema Industrie 4.0 bzw. Industrial IoT
  • Zielgerichtete Einarbeitung anhand von Vorarbeiten und interaktiven Online-Kursen
  • IT-Affinität sowie Grundkenntnisse in der Programmierung (z.B. durch Bachelor-Kurs GDI) wünschenswert; Möglichkeit der Einarbeitung jedoch gegeben
  • Bewerbungen bitte mitsamt Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht über das unten stehende Anfrageformular (grüner Button)

Ansprechpartner:

Tim Raffin, M.Sc.

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

Beispielhafte KI-Anwendungen eines Industriepartners:

Kategorien:

Forschungsbereich:

Elektromaschinenbau

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Diplomarbeit, Hauptseminar, Masterarbeit, Projektarbeit, Studienarbeit

Studiengang:

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

Technologiefeld:

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