Bachelor-/Master-Arbeiten

Zum Thema „Konzeptionierung und Entwicklung eines modularen Frameworks für die Kombination von Digitalen Zwillingen“ ab sofort, Bachelor-/Masterarbeit

 
Motivation:
  • Mit dem Digitalen Zwilling werden physische Objekte um ein digitales Gegenstück mit identischen Eigenschaften und Funktionen erweitert. Dieses digitale Abbild verbindet aktuelle und historische Daten des Objektes mit Modellen seines Verhaltens zusätzliches Wissen zu generieren. Notwendig sind dafür modular verschaltete Modelle.
 
Problemstellung:
  • Da jedes Objekt über einen digitalen Zwilling verfügen kann, ist es notwendig einheitliche Modelle und Schnittstellen zu nutzen. Es existieren verschiedene Ansätze für die Simulation physikalischer Eigenschaften und des Verhaltens als auch für die Kommunikation zwischen verschiedenen Objekten. Aufgrund der Neuheit dieses Anwendungsfeldes hat sich bisher jedoch keine einheitliche Lösung entwickeln können.
 
Zielsetzung:
  • Analyse und Vergleich verschiedener Simulations- und Kommunikationsmodelle
  • Integration eines Simulationsverfahrens in ein autonomes System
  • Evaluation der Ergebnisse
 
Voraussetzungen:
  • Erfahrungen in der methodischen Entwicklung und Modellierung technischer Systeme
  • Erfahrung im Umgang mit Matlab / Simulink oder anderen Simulationsumgebungen wünschenswert
  • Abgeschlossenes oder fortgeschrittenes Bachelorstudium (Systems Engineering, Produktionstechnik)
  • Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
  • Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit
 
Ansprechpartner:
Jasper Wilhelm
E-mail: wil@biba.uni-bremen.de
Tel: 0421 / 218 - 50113

Zum Thema „Wertigkeit von Daten“ ab sofort, Masterarbeit

 
Hintergrund:
  • Das Zeitalter von Industrie4.0, Cyper-Physical Systems, Big Data und KI bietet Raum für neue digitale Geschäftsmodelle. Eine Idee ist das Geschäftsmodell „Pay with X“ in dem nicht-monetäre Faktoren, wie z.B. Daten, als Zahlungsmittel eingesetzt werden. Oft ist allerdings schwer abzuschätzen, wie viel Wert spezielle Daten für das jeweilige Unternehmen haben werden.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Aufgabe der Abschlussarbeit ist es die wissenschaftliche Literatur nach relevanten Vorarbeiten zu durchsuchen, sie zu analysieren und eine Forschungslücke zu definieren. Darauf aufbauend soll eine erste Beschreibung einer Methode erarbeitet werden, die die Wertigkeit von Daten bestimmen kann, z.B. welche Parameter einerseits bezüglich der vorhandenen Daten und andererseits des angestrebten Verwendungszwecks für eine Beurteilung vorliegen müssen und auf welcher methodischen Basis diese Beurteilung erfolgt (z.B. KI?)
 
Zielsetzung:
  • Literaturreview
  • Entwurf einer Methode zur Bestimmung der Wertigkeit von Daten
 
Voraussetzung:
  • Analytisches Denken
  • Interesse an abstrakten Themen
  • Erfahrung mit Modellbildung
 
Ansprechpartner:
BIBA, Forschungsbereich: IPS
Marit Hoff-Hoffmeyer-Zlotnik
E-Mail: hhz@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50094

Zum Thema „Identifikation von Einflussfaktoren auf die Effektivität einer intelligenten Lichtsteuerung in Hafenumgebungen mittels einer Operations-Simulation“ ab sofort, Masterarbeit

 
Hintergrund:
  • Intelligente Lichtsteuerung in Hafen-Terminals kann ökonomische und ökologische Vorteile bieten
  • Unbekannt ist, welche Einflussfaktoren sich wie auf die Effektivität einer intelligenten Lichtsteuerung auswirken
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Entwicklung eines Simulationsmodells von Hafen-Terminals
  • Entwicklung eines Experiments zur Bestimmung der Einflussfaktoren
  • Durchführung des entwickelten Experiments und Auswertung der Ergebnisse
 
Zielsetzung:
  • Verständnis über Einflussfaktoren auf die Effektivität einer intelligenten Lichtsteuerung
 
Voraussetzung:
  • Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
  • Erste Erfahrungen mit Simulationen
  • Sicherer Umgang mit relevanten Programmiersprachen
  • Erste Erfahrungen mit Datenanalyse
  • Analytische Herangehensweise und selbstständige Arbeitsweise
  • Fachbereiche 4 oder 3
 
Ansprechpartner:
Lennart Steinbacher
E-Mail: stb@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50092

Zum Thema „Vergleich und Entwicklung von Methoden zur kamerabasierten Erfassung und Analyse von Hand- und Körperhaltung für manuelle Montageprozesse“ ab sofort, Master oder Bachelorarbeit

 
Hintergrund:
  • Montage von Produkten mit geringen Stückzahlen erfolgt an manuellen Handarbeitsplätzen
  • Bisherige Unterstützung des Mitarbeiters auf optische Bauteilhervorhebung und Montageüberprüfung beschränkt
  • Berücksichtigung der ergonomischen und produktions-bezogenen Situation des Mitarbeiters wünschenswert
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche zu geeigneten OpenSource Implementierungen zur kamerabasierten Erfassung von Hand- u. Körperhaltung
  • Anpassung und Integration von mindestens zwei Verfahren für den Einsatz an einem manuellen Montageplatz
  • Evaluierung und Bewertung der Methoden für verschiedene Situationen
 
Voraussetzung:
  • Abgeschlossenes oder fortgeschrittenes Bachelorstudium in Informatik, Systems Engineering oder Produktionstechnik
  • Sehr gute Programmierkenntnisse (z.B. C#, C++, Python)
  • Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse
  • Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit
 
Ansprechpartner:
Christoph Petzoldt
E-Mail: ptz@biba.uni-bremen.de
Tel: 0421 / 218 - 500119

Zum Thema „Entwicklung von Methoden zur Erkennung von Montagefortschritt und Bauteilpositionierung an manuellen Montagestationen“ ab sofort, Masterarbeit

 
Hintergrund
  • Montage von Produkten mit geringen Stückzahlen erfolgt an manuellen Handarbeitsplätzen
  • Unterstützung des Mitarbeiters durch ein individuelles förderndes/motivierendes Assistenzsystem wünschenswert
  • Erkennung des Montagefortschritts und Überprüfung der Montagequalität als Grundlage für Assistenz erforderlich
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Konzeptionierung einer Methode für die Erfassung von Montagebauschritten und der Montageteilpositionierung
  • Implementierung der erarbeiteten Methode unter Nutzung klassischer 2D-Bildverarbeitungsverfahren (z.B. OpenCV)
  • Integration und Anpassung der Methode für den Einsatz an einem manuellen Montageplatz
  • Evaluierung der Methode für verschiedene Situationen
 
Voraussetzung:
  • Abgeschlossenes Bachelorstudium (Informatik, Systems Engineering oder Produktionstechnik)
  • Sehr gute Programmierkenntnisse (z.B. C#, C++, Python)
  • Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse
  • Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit
 
Ansprechpartner:
Christoph Petzoldt
E-Mail: ptz@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 - 50119
 

Arbeitsthema: Intelligente Algorithmen zur Planung von automatischen Beladesystemen, Master oder Bachelorarbeit

 
Hintergrund:
  • Die automatische Beladung von Containern oder Paletten erfordert Algorithmen zur optimalen Planung der Beladereihenfolge.
  • Abhängig von der Art und der Ausmaße der zu beladenen Güter werden entsprechende Algorithmen benötigt.
  • Die Arbeit ist in einem anwendungsorientierten Forschungsprojekt für die Entwicklung von automatischen Beladesystemen angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit adaptiven und intelligenten Algorithmen
  • Entwicklung einer Methode für optimale Planung zur Beladung von Containern oder Paletten
  • Evaluation und Bewertung anhand von Simulation des Prozesses
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Programmierkenntnisse und Erfahrungen im Bereich der künstlichen Intelligenz
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160
 

Arbeitsthema: Entwicklung von Deep Learning Anwendungen für die Automatisierung von produktionstechnischen und logistischen Prozessen, Master oder Bachelorarbeit

 
Hintergrund:
  • Deep Learning ist ein neuartiger Ansatz in der künstlichen Intelligenz, der großes Potenzial für diese Aufgabenstellung bietet.
  • Der Anwendungsbereich der Arbeit wird nach Interesse des Studenten/der Studentin definiert. Bspw. Automatisierungstechnik, Robotik oder Prozessoptimierung.
  • Die Arbeit ist in der Abteilung Robotik und Automatisierung angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit Deep Learning
  • Anwendung an einem konkreten Beispiel in der Produktion oder Logistik
  • Evaluation und Bewertung der Eignung von Deep Learning für die Aufgabenstellung
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Kenntnisse im Bereich künstliche neuronale Netze oder erste Erfahrungen mit Deep Learning
  • Technisches Grundverständnis und sehr gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++)
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160
 

Arbeitsthema: Automatische Szenenanalyse für die Entwicklung intelligenter Robotersysteme für logistische Prozesse, Master oder Bachelorarbeit

 
Hintergrund:
  • Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und Sensorik ermöglichen intelligente Automatisierungssysteme für dynamische logistische Prozesse.
  • Der Anwendungsbereich der Arbeit wird nach Interesse des Studenten/der Studentin definiert. Bspw. Automatisierungstechnik, Robotik oder Prozessoptimierung.
  • Die Arbeit ist in der Abteilung Robotik und Automatisierung angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit Objekterkennungsmethoden
  • Anwendung an einem konkreten Beispiel in der Logistik
  • Spezifikation und Umsetzung eines kleinen Demonstrators
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Kenntnisse im Bereich künstliche Intelligenz und Objekterkennung
  • Erfahrungen mit Bildverarbeitungssystemen (2D,3D) und Mikrocontrollerprogrammierung
  • Technisches Grundverständnis und sehr gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++, OpenCV, PCL)
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160
 

Arbeitsthema: Selbstlernende Roboter und Automatisierungssysteme für logistische Prozesse, Master oder Bachelorarbeit

 
Hintergrund:
  • Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz ermöglichen kognitive Automatisierungssysteme für dynamische logistische Prozesse.
  • Der Anwendungsbereich der Arbeit wird nach Interesse des Studenten/der Studentin definiert. Bspw. Automatisierungstechnik, Robotik oder Prozessoptimierung.
  • Die Arbeit ist in der Abteilung Robotik und Automatisierung angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit kognitiven Systemen
  • Anwendung an einem konkreten Beispiel in der Logistik
  • Spezifikation und Umsetzung eines kleinen Demonstrators
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Kenntnisse im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
  • Technisches Grundverständnis und sehr gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++)
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160
 

Arbeitsthema: Big Data Analysis von Zeitreihendaten, Masterarbeit

Hintergrund:
  • Viele technische Systeme sind heutzutage mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, die sekündlich unterschiedlichste Daten sammeln
  • Je nach Anwendungsfall müssen diese Daten aufbereitet und Informationen abgeleitet werden
 
Zielsetzung:
  • Anwendung verschiedener Verfahren, bspw. für die Vorhersage der Restlebensdauer eines Systems
  • Interpretation der Ergebnisse / Vergleich der Verfahren
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Entwicklung von Analysen, welche die Daten aus korrelierenden Zeitreihen aufbereiten und Vorhersagen ermöglichen bzw. Abweichung erkennen
  • Literaturrecherche
  • Umsetzung mit der Open-Source Software H2O
 
Voraussetzung:
  • Programmierkenntnisse, vorzugsweise in JAVA und R
  • Statistikkenntnisse
  • Eigenständige Arbeitsweise
  • Keine Scheu vor Mathematik
 
Interessenten melden sich bitte bei:
BIBA, Forschungsbereich: IPS
 
Stephan Oelker
E-mail: oel@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50130
 
Abderrahim Ait Alla
E-mail: ait@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50082
 

Arbeitsthema: Bestimmung der optimalen Sensoranordnung und -konfiguration für Robotersysteme in der Logistik, Master oder Bachelorarbeit

Hintergrund:
  • Das Vision System eines Roboters ist von entscheidender Bedeutung für die „Intelligenz“ eines Robotersystems.
  • Moderne 3D-Kameras liefern hochauflösende 2D- und 3D-Daten, die zur einer echtzeitfähigen Analyse geeignet sind und dadurch intelligente und lernfähige Robotersysteme ermöglichen.
  • Die Arbeit ist in einem anwendungsorientierten Forschungsprojekte zur Steigerung der Energieeffizienz in der Produktion angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit der Bestimmung der optimalen Position von 2D- und 3D-Kameras
  • Implementierung von Optimierungsalgorithmen in eine vorhandene Simulationssoftware
  • Evaluation und Bewertung anhand eines konkreten Anwendungsfall aus der Logistik durch Simulation sowie Labortests
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Kenntnisse im Bereich Bildverarbeitung oder 3D-Sensorsysteme
  • Technisches Grundverständnis und sehr gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++ oder C#)
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160