IoT Data Mining Infrastruktur beim Selektivwellenlöten als Industry 4.0 Anwendung

Selektivlöten sind physikalisch komplexe Prozesse, welche durch aktuelle Trends, wie Elektromobilität, Ausbau regenerativer Energien und daher starkem Interesse an effizienter Leistungselektronik enorm profitieren. THT-Wellen und Selektivwellenlöten sind zwar Standardverfahren in der Elektronikfertigung, weisen aber erhebliches Optimierungspotential auf. Die Erzeugung von hochwertigen Datensätzen ist dabei ein erheblicher Bottleneck.

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein eine existierende Implementierung eines Digitalen Zwillings um eine IT-Datenbank und Kommunikationsinfrastruktur erweitert werden. Diese beinhaltet voraussichtlich Object Storages, SQL Datenbanken, notwendige APIs und die Bereitstellung der Datenbanken auf einem Server.

 

Dies beinhaltet:

  • Theoretische Einarbeitung in die Elektronikproduktion und Stand der Technik Traceability Syteme (Manufacturing Execution Systems)
  • Konzeptionierung des IT-Systems
  • Versuchsplanung mittels statistischer Versuchsplanung (DOE)
  • Validierung des Systems
  • Vollständige Dokumentation der Arbeit

Vorkenntnisse und Voraussetzungen in folgenden Bereichen wünschenswert:

  • Elektronikproduktion (SMT, THT)
  • Pythonkenntnisse
  • Sehr gute Kenntnisse in Deutsch und Englisch
  • Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise (unabdingbar)

Bitte wenden Sie sich bei Interesse mit Lebenslauf und vollständiger Notenübersicht per Mail an Reinhardt.Seidel@faps.fau.de

Kategorien:

Forschungsbereich:

Elektronikproduktion

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Diplomarbeit, Hauptseminar, Masterarbeit, Projektarbeit, Studienarbeit

Studiengang:

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

Technologiefeld:

Medizintechnik

Kontakt:

Dr. Reinhardt Seidel, M. Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)