Der ökonomische und ökologische Mehrwert für produzierende Unternehmen wird davon abhängen, wie sie mit potenziellen dynamischen Ereignissen umgehen und eine multikriterielle Echtzeitplanung für bestehende dynamische Ereignisse durchführen. Darüber hinaus stellen individuelle Kundenaufträge eine große Herausforderung für die ganzheitliche Planung und Steuerung von Produktionsparadigmen in der Fabrik dar. Daher werden reaktive und proaktive Planungsstrategien benötigt, um die Agilität und Robustheit eines Produktionssystems zu erhöhen. Traditionelle Planungsregeln und (meta-)heuristische Algorithmen lösen Produktionsplanungsprobleme durch die Erstellung von Zeitplänen (Scheduling). Die bestehenden Methoden funktionieren jedoch nicht gut in einer veränderlichen Fabrikumgebung, wenn eine große Anzahl stochastischer Störungen von Aufträgen und Ressourcen auftreten, z. B. unerwartete Maschinenausfälle und dringende Kundenaufträge. In der Zeit hat das Potenzial von künstlichen Intelligenz (KI) zur Lösung des dynamischen Planungsproblems die Aufmerksamkeit der Forscher auf sich gezogen.
Vor diesem Hintergrund werden im Rahmen des Projekts "NEWBIE" die folgenden Forschungsthemen angeboten:
Wissenschaftliche Bearbeitung und Recherche zu Themen "KI-basierte Produktionsplanung und -steuerung"Entwicklung einer Diskrete-Event-Simulation zur Modellierung der BatterieproduktionEntwicklung eines Multi-Agenten-Ansatzes zum dynamischen Produktionsscheduling unter Verwendung von (Deep) Reinforcement Learning AlgorithmenBewertung des entwickelten dynamischen Schedulingsmodells im Hinblick auf Nachhaltigkeit und ResilienzAufbau und Anwendung von Kenntnissen aus dem Bereich Industrie 4.0/5.0, Digitaler Zwilling, Cyber-Physische Produktionssysteme sowie humanzentriertes Fertigungssystem Nutzung von Simulationsprogrammen (bspw. AnyLogic, SimPy, etc.) sowie Programmierung (bspw. Java, Python, etc.) …
Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Java und Python sind vorteilhaft aber nicht zwingend. Sollten Sie Interesse an den Themen haben, würde ich mich über Ihre Mail an chao.zhang@tu-braunschweig.de freuen.
Type:
- Bachelorarbeit
- Studienarbeit(Master)
- Masterarbeit
Subjects: Informatik, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Elektromobilität, etc.
Start of thesis: Sofort
Last change: 4/17/2024