Industrial Internet of Things: Konzeption und prototypische Implementierung einer Industrie 4.0-konformen Anlagenanbindung am Beispiel der lehrstuhleigenen Lernfabriken

Bildquelle: Siemens

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 bereichsübergreifenden Projekts ist es, verschiedene Lösungen für die Industrie 4.0-konforme Anbindung von Produktionsanlagen zu evaluieren und beispielhaft in den Lernfabriken des Lehrstuhls FAPS zu implementieren.

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 Themenfelder Industrial IoT (z.B. Mindsphere) und industrielle Kommunikation (u. a. OPC UA)
  • Einarbeitung in die nötigen hardwareseitigen Ergänzungen (Raspberry Pi, SPS etc.)
  • Spezifikation der Anforderungen an die Datenhaltung und -vorverarbeitung für den späteren Einsatz maschineller Lernverfahren (Edge vs. Cloud Computing)
  • Identifizierung und Bewertung geeigneter Lösungsalternativen für eine Industrie 4.0-konforme Anlagenanbindung
  • Ausarbeitung eines Konzepts für ausgewählte Anlagen der Lernfabriken in Nürnberg auf AEG
  • Implementierung des Konzepts mithilfe geeigneter Hard- und Software
  • Dokumentation der Arbeit

Nähere Informationen gerne auf Anfrage im persönlichen Gespräch. Die Bestimmung der konkreten Anlagen erfolgt in Rücksprache mit den Betreuern. Beginn, Umfang und genaue Ausrichtung der Arbeit erfolgen nach Absprache und persönlichem Interesse.

Hinweise und Bewerbung:

  • Forschung im Trendthema Industrie 4.0 bzw. Industrial IoT
  • Zielgerichtete Einarbeitung anhand von Vorarbeiten und persönlichem Coaching
  • IT-Affinität sowie Grundkenntnisse in der Programmierung vorausgesetzt
  • Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an beide Ansprechpartner, d.h. jonathan.fuchs@faps.fau.de sowie andreas.mayr@faps.fau.de (in CC)

Bildquelle: Siemens

 

Ansprechpartner:

Jonathan Fuchs, M.Sc.

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

Kategorien:

Fachbereich:

Effiziente Systeme

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Diplomarbeit, Hauptseminar, Masterarbeit, Projektarbeit, Studienarbeit

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen

Technologiefeld:

Intelligente Datenanalyse und Informationssysteme, Software Engineering

Kontakt: