Karriere am WZL

 

Masterarbeit oder Bachelorarbeit

am Forschungsbereich Produktionssystematik, Abteilung Unternehmensentwicklung, Gruppe Wertschöpfungsmanagement
 

Digitaler Produktionszwilling in der Einzel- und Kleinserienfertigung

Ausgangssituation:
Produzierende Unternehmen sehen sich heutzutage mit den Auswirkungen fortschreitender Globalisierung, kürzeren Produktlebenszyklen sowie einem Fachkräftemangel als Resultat des demografischen Wandels konfrontiert. Die Folge sind ein zunehmend verschärfter Wettbewerbs- und Kostendruck, wovon Unternehmen der Einzel- und Kleinserienfertigung besonders betroffen sind. Um trotz der vielfältigen Herausforderungen am internationalen Markt bestehen zu können, ist eine Optimierung der Leistungserstellung zwingend erforderlich. Die Optimierung der relevanten Prozesse gestaltet sich in der Einzel- und Kleinserienfertigung im Gegensatz zur Serienproduktion jedoch erheblich schwieriger. Begründet ist dies insbesondere durch geringere Wiederholhäufigkeiten der Prozesse, die einerseits sowohl die Beherrschung dieser als auch die Realisierung von Skaleneffekten erschwert.
Zielsetzung:
Die digitale Vernetzung einzelner Ressourcen und sogar ganzer Unternehmen – Stichwort Industrie 4.0 – bietet gewaltige Potenziale, die Leistungserstellung zu optimieren. Dadurch können auch in der Einzel- und Kleinserienfertigung Prozesse effizienter, ressourcenschonender und transparent gestaltet werden. Dies ermöglicht es, auch komplexeste Wirkzusammenhänge nachzuvollziehen und zu analysieren. In der Folge können Prozesse hinsichtlich einer automatisierten und zielgerichteten Reaktion auf sich ändernde Einflussfaktoren ausgelegt werden. Damit diese Potenziale der Industrie 4.0 jedoch ausgeschöpft werden können, muss eine Schnittstelle zwischen virtuellen Prozessparametern und einem simulierten Prozessabbild geschaffen werden. Diese Schnittstelle bildet der bislang noch weitestgehend unerforschte digitale Zwilling. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, durch die Berücksichtigung von Modellen, Ansätzen und Methoden der Data Science und Data Analytics ein Konzept zur Realisierung eines digitalen Produktionszwillings in der Einzel- und Kleinserienfertigung zu entwickeln.

Geboten wird:
• Schnelle Bearbeitung durch umfangreiche Betreuung möglich
• Einarbeitung in sehr praxis- und anwendungsnahe Problemstellung
• Einsatz der Ergebnisse in Industrie- und Forschungsprojekten
 
Voraussetzungen:
• Selbstständigkeit, Engagement, Motivation und Eigeninitiative
• Strukturierte Arbeitsweise und analytisches Denkvermögen
• Interesse an Themen der Prozessgestaltung und -optimierung, Datenmodellen sowie Methoden der Data Analytics
▪ Sicherer Umgang mit MS Office
▪ Sichere Beherrschung der deutschen Sprache
Zeitaufwand: 400,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Niklas Kessler
 
Cluster Produktionstechnik 3B 544
Tel.: +49 241 80-26793
Fax: +49 241 80-22293
Mail: N.Kessler@wzl.rwth-aachen.de