Karriere am WZL

 

Masterarbeit oder Bachelorarbeit

am Forschungsbereich Produktionssystematik, Abteilung Fabrikplanung, Gruppe Digitale Fabrikplanung
 

Konzeption eines Matchingvorgehens zwischen Automatisierungswerkzeugen und Planungsaufgaben

Fabrikplanungsprojekte sind von einem hohen Maß an manueller, händischer Arbeit geprägt. Die enthaltenen Planungsprozesse bedürfen daher hohem personellen Aufwand. Dieser Umstand führt dazu, dass die Kosten der Planung in die Höhe getrieben werden. Gerade in Deutschland bzw. Mitteleuropa bestimmen die aufgewendeten Personenstunden die Kosten eines Planungsprojektes.
Bestimmte Prozesse oder Teilprozesse eines Fabrikplanungsprojektes müssen heutzutage jedoch nicht händisch von einem Planer durchgeführt werden. Mit der rasch fortschreitenden Entwicklung in Bereichen wie Machine Learning, künstlicher Intelligenz oder Data Mining ergaben und ergeben sich immer neue Anwendungsfelder dieser Technologien. So können diese im Planungsprozess eingesetzt werden und entweder den Planer unterstützen oder diesem Planungsaufgaben abnehmen. Diese neuen Möglichkeiten eröffnen damit ungeahnte Potenziale hinsichtlich der Planungseffizienz und -effektivität.


 
Um die Potentiale in die Praxis überführen zu können, wird das Wissen darüber benötigt, welche Planungsaufgaben durch welche Werkzeuge (z.B. Optimierungsverfahren, Neuronale Netze, Deep Learning) unterstützte werden können. Dieses Matching zwischen Planungsaufgaben und Werkzeugen, welches allgemeingültig erarbeitet werden soll, ermöglicht es demnach eine Planungsaufgabe einem Automatisierungstool zuzuordnen. Das Ergebnis des Matchings ist die Aussage, welche Tools grundsätzlich für die Automatisierung welcher Planungsaufgaben geeignet sind. Um die Allgemeingültigkeit der Arbeit zu gewährleisten, werden nicht konkrete Tools und Aufgaben betrachtet, sondern übergeordnete Kategorien von Tools und Planungsaufgaben, die es gilt zu entwickeln. Das Matching stellt dabei die Anforderungen an die Kategorisierungen.
Ergebnis der Arbeit stellt somit das Konzept eines Matchingvorgehens zwischen Planungsaufgaben und Automatisierungswerkzeugen sowie die Entwicklung einer generalisierenden Kategorisierung der Aufgaben und Werkzeuge da. Die Grafik verdeutlicht die Aufgabenstellung der Arbeit.

Geboten wird
- Themenstellung mit praktischer Relevanz
- Umfassende Betreuung
- Innovatives und zukunftsträchtiges Forschungsfeld

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Voraussetzungen:
- Hohe Motivation und Leistungsbereitschaft
- Strukturierte Arbeitsweise
- Einwandfreie Deutschkenntnisse
- Studium des Wirtschaftsingenieurwesens oder des Maschinenbaus
Zeitaufwand: 250,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Florian Becker
 
Cluster Produktionstechnik 3B 532
Tel.: +49 160 401 417 0
Fax: +49 241 80-22293
Mail: F.Becker@wzl.rwth-aachen.de