Karriere am WZL

 

Masterarbeit oder Bachelorarbeit

am Forschungsbereich Technologie der Fertigungsverfahren, Abteilung Technologieplanung und Schleiftechnik, Gruppe Schleiftechnik
 

Schleifen 4.0 – Digitale Anbindung des Schleifprozesses im Hinblick auf ein Assistenzsystem in der Schleiftechnik

Im Hinblick auf die effiziente Auslegung von Schleifprozessen ist die Verknüpfung von der virtuellen mit der realen Welt von zentraler Bedeutung. Weiterhin ist es zwingend erforderlich, Potentiale und Möglichkeiten von modernen Werkzeugmaschinen in einer gemeinsamen Datenbasis nutzbar zu machen, um Handlungsmaß-nahmen abzuleiten. Dazu befasst sich die Gruppe Internet of Production insbesondere mit der Entwicklung und Einbindung des digitalen Zwillings in die Fertigungskette. Im Hinblick auf eine individuelle Bauteilverfolgung, die mittels Distributed Ledger Technologien einzigartig und persistent zugänglich wird, besteht ein Schwerpunkt in der digitalen Anbindung der Werkzeugmaschine. Durch eine Überwachung der Maschinensteuerung in Echtzeit sowie einer mit integrierten Sensoren gemeinsamen Anbindung an eine moderne Datenverarbeitungsarchitektur auf Basis der Lambda-Architektur, wird die Ableitung von Handlungsempfehlungen sowie die Gestaltung einer Ökonomie für Maschinen- und Prozessdaten möglich


 
Aufgabe
Ziel dieser Arbeit ist die Quantifizierung von bekannten Ursache-Wirkungszusammenhängen bei der exzentrischen Schleifbearbeitung eines Analogiewerkstücks mittels modernster Sensorik. Zudem ist es das Ziel, durch eine digitale Prozessüberwachung bisher noch unbekannte Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge aufzudecken. Konkret steht dazu die Anbindung der Steuerung einer Werkzeugmaschine und bereits in die Maschine integrierte Sensorik in einen dateiformattoleranten Data-Lake einer Lambda-Architektur zur Verfügung. Dazu arbeitest du mitunter an einem Hadoop Framework auf einem Raspberry Pi-Rechencluster. Die Analyse der Maschinen- und Prozessdaten ermöglicht anschließend eine Bewertung der Prozessergebnisgrößen in Abhängigkeit der Prozesseingangsgrößen. Ziel ist es, die gesammelten Erkenntnisse in ein Modell zur online-Ableitung von Handlungsempfehlungen zu überführen.
Die Aufgaben umfassen die weitestgehend eigenständige Einarbeitung in die Themenbereiche Schleifen, Datenerfassung, Datenverarbeitung und digitale Auswertung im Kontext von Big Data. Dazu solltest du eine Begeisterung für den Umgang mit Prozessdaten und der Erforschung von Ursache-Wirkungszusammenhängen – bereits bekannt oder noch unbekannt – mitbringen. Weiterhin umfassen deine Aufgaben die Einrichtung und Durchführung von experimentellen Schleifversuchen an Analogiewerkstücken mit der parallelen Datenaufzeichnung. Dazu wird dir die Möglichkeit an einer CNC-Universal-Rundschleifmaschine Studer S41 gegeben. Die Maschine ist mit einer Vielzahl von Sensoren und dem Tool-Scope System zur Erfassung von Steuerungsdaten und einem IoT-Gateway ausgestattet. Eine softwaregestützte Auswertung der Daten sowie die wissenschaftliche Aufbereitung und Dokumentation der Ergebnisse runden die Arbeit ab. Eine Unterstützung der motivierten und tatkräftigen Arbeitsgruppe am WZL ist dabei selbstverständlich.
 
Voraussetzungen:
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeit
- Erfahrung in Datenerfassung und –verarbeitung
- Kenntnisse in NI LabView und DIA-dem sowie IoT-Erfahrung



Geboten wird:
- Regelmäßige Absprache für einen strukturierten Arbeitsfortschritt
Zeitaufwand: 0,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Tobias Kaufmann, M.Sc. RWTH
 
Cluster Produktionstechnik 3A 328
Tel.: +49 241 80-24962
Fax: +49 241 80-22293
Mail: T.Kaufmann@wzl.rwth-aachen.de