Hintergrund:

Die Elektrokonstruktion spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung moderner, energieeffizienter Produktionsanlagen. Durch die Umstellung auf Gleichstrom (DC) in Produktionsanlagen können erhebliche Vorteile erzielt werden, insbesondere in Bezug auf Energieeffizienz, Materialersparnis und Systemstabilität. DC-basierte Systeme ermöglichen eine flexiblere Energienutzung, höhere Wirkungsgrade und bieten eine zukunftsfähige Lösung für die CO2-Neutrale Fabrik der Zukunft. Die Erstellung von Elektrokonstruktionsplänen für solche Anlagen ist jedoch komplex und zeitaufwändig, was die Automatisierung dieses Prozesses besonders wertvoll macht.

Ziel der Arbeit:

Im Rahmen der Arbeit soll ein Ansatz zur automatisierten Erstellung von Elektrokonstruktionsplänen für gleichstrombasierte Produktionsanlagen entwickelt werden. Ziel ist es, ein Tool oder eine Softwarelösung zu schaffen, die basierend auf vordefinierten Anforderungen und Standardkomponenten automatisch DC-spezifische Elektrokonstruktionspläne generiert.

Arbeitspakete:

1. Analyse des Ist-Zustands: Untersuchung aktueller Elektrokonstruktionsprozesse im Bereich der DC-Technologie und Identifikation der Herausforderungen und Potenziale für Automatisierung.
2. Konzeption des Automatisierungssystems: Entwicklung eines Regelwerks und Schnittstellen zur automatisierten Planerstellung für Gleichstromanwendungen.
3. Entwicklung des Automatisierungsmoduls: Programmierung eines Tools zur Erstellung von DC-spezifischen Elektrokonstruktionsplänen auf Basis gängiger Software wie EPLAN.
4. Validierung und Test: Durchführung von Tests mit realen DC-Szenarien zur Prüfung der Zuverlässigkeit und Effizienz des Automatisierungstools.

Die Arbeit kann hierbei durch verschiedene zusätzliche Aspekte bei Interesse angereichert werden:

1. Integration von Energieeffizienzstrategien: Berücksichtigung der besonderen Anforderungen und Vorteile von Gleichstromnetzwerken, wie Energieeffizienz und Spannungsregelung, in der Konstruktionslogik.
2. Einbindung von KI-Methoden: Untersuchung und Implementierung von KI-Ansätzen (z.B. Machine Learning), um die Erstellung der Pläne zu optimieren und Fehler zu minimieren.

Anforderungen:

• Kenntnisse in Elektrotechnik, idealerweise mit Bezug zur DC-Technologie und Energieeffizienz in Produktionsumgebungen von Vorteil
• Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python oder einer anderen relevanten Programmiersprache.
• Erfahrungen mit Software wie EPLAN von Vorteil.
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Beginn: Ab sofort möglich.

Besonderheiten:

Die Arbeit kann sowohl individuell als auch in Form eines studentischen Teams durchgeführt werden.
Bei erfolgreicher Durchführung besteht die Möglichkeit, die Ergebnisse im Rahmen eines wissenschaftlichen Papers zu veröffentlichen.

Kontakt:

Interessierte Studierende werden gebeten, ihre Bewerbungsunterlagen (kurzes Motivationsschreiben und Lebenslauf) an Martin.Barth@faps.fau.de zu senden.

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