Karriere am WZL

 

Masterarbeit oder Bachelorarbeit

am Forschungsbereich Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement, Abteilung Quality Intelligence, Gruppe Process Insights
 

Bewertungsmodell zur Quantifizierung der Eignung von Datenquellen verketteter Produktionsschritte für die Fehlerprädiktion

Ausgangssituation
Im Rahmen der Digitalisierung und dem Einzug des Internet of Production gewinnt die datenbasierte Verarbeitung, Analyse und Vorhersage von Fehlern zunehmend an Bedeutung. Der Verbesserungsbedarf liegt hierbei vor allem in der Entwicklung von prädiktiven Lösungen des Fehlermanagements um Ausschuss proaktiv vorzubeugen. Vor dem Einsatz geeigneter Data Analytics Methoden und der Entwicklung von entsprechenden prädiktiven Modellen ist die Schaffung einer dem Anwendungsfall entsprechenden Datengrundlage zwingend erforderlich. Bislang fehlt es jedoch an Ansätzen zur nutzungsspezifischen Bewertung der Eignung von vorhandenen Daten verketteter Produktionsschritte für den Anwendungsfall der Fehlerprädiktion.

 
Ziel der Arbeit
Das übergeordnete Ziel der Arbeit bildet die Entwicklung eines Bewertungsmodells zur Quantifizierung der Dateneignung von entlang der Produktionskette erhobenen Daten für die Fehlerprädiktion. Hierzu soll ein multikriterielles Modell entwickelt werden, welches vor allem die Dimensionen Umfang und Vollständigkeit der in den Daten enthaltenen Informationen abbildet. Ziel ist es hierbei mithilfe des Bewertungsmodells informationstechnische Schwachstellen in der Datenerhebung entlang der Produktionskette zu identifizieren, woraus wiederum Handlungsbedarfe abgeleitet werden können. Das entwickelte Bewertungsmodell soll abschließend anhand eines geeigneten Use-Cases validiert werden.

Inhalte der Arbeit
- Einarbeitung in die Themen Data Mining, Daten-/Informationsqualität und Fehlerprädiktion
- Entwicklung eines nutzungsspezifischen Moduls zur Bewertung des Umfangs der für einzelne Prozesschritte erhobenen Daten
- Entwicklung eines nutzungsspezifischen Moduls zur Bewertung der Vollständigkeit der in den erhobenen Daten enthaltenen Informationen
- Überführung der Einzelmodule in ein Bewertungsmodell und Anwendung im Rahmen eines geeigneten Use-Cases
- Identifikation von Schwachstellen in der Datenerhebung des Use-Cases und Anreichern dieser mit Dummy-Daten
- Validierung des Bewertungsmodells durch exemplarische Durchführung einer Fehlerprädiktion auf Basis der angereicherten Daten
 
Voraussetzungen:
- Bachelor-/Masterstudium in den Studiengängen Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Informatik o.ä.
- Motivation und Einsatzbereitschaft
- Interesse an der Thematik
- Interesse und Spaß am konzeptionellen Arbeiten
- Sehr gute Studienleistungen

Geboten wird
- Praxisnahe Abschlussarbeit mit konkretem Industriebezug
- Start sofort möglich und erwünscht
- Umfangreiche Betreuung
- Konkretisierte und abgegrenzte Aufgabenstellung
- Selbstständiges Arbeiten in guter Arbeitsatmosphäre
- Leistungsbestandteil des Quality Systems Manager Junior (QSMJ)
Zeitaufwand: 35,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Peter Schlegel, M.Sc.
 
BGH 109
Tel.: +49 241 80-21989
Fax: +49 241 80-621989
Mail: P.Schlegel@wzl.rwth-aachen.de