Die
Grundlage für einen funktionierenden digitalen Zwilling liegt in der präzisen
Erfassung und Verarbeitung von Daten, die durch technische Komponenten,
insbesondere Sensoren, bereitgestellt werden. Diese Komponenten sind
verantwortlich für die Erfassung von Daten zu Produkt-, Prozess- und
Maschinenzuständen. Gleichzeitig entscheiden die verfügbaren Sensoren darüber,
welches Integrationslevel des digitalen Zwillings (digitales Modell, digitaler
Schatten, digitaler Zwilling) implementiert werden kann.
Oft
fehlt jedoch eine systematische Klassifikation und Bewertung der vorhandenen
technischen Infrastruktur, was zu redundanten, ineffizienten oder
unzureichenden Datenquellen führt. Über- oder Unterdimensionierung von Sensoren
führen somit zu überdurchschnittlichen Ausgaben oder dazu, dass nicht das
Integrationslevel erreicht werden kann, das gewünscht ist.
Aufgabe
Das
Ziel dieser Arbeit ist es, eine methodische Grundlage zur Identifikation,
Klassifikation und Bewertung technischer Komponenten zu schaffen, die in einer produktionstechnischen
Anlage verbaut sind. Hierbei sollen mögliche sensorbasierte Informationsquellen identifiziert werden. Ergänzend dazu soll identifiziert werden, welche Funktionen einzelne
Komponenten im Gesamtsystem erfüllen können und wie sie optimal für digitale
Zwillinge genutzt werden können. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, Unternehmen bei der
gezielten Optimierung ihrer technischen Infrastruktur zu unterstützen.
Der Umfang der Arbeit kann individuell abgesprochen werden.
Wen suchen wir?
Die Ausschreibung richtet sich an Studierende aller technisch- naturwissenschaftlichen Fachrichtungen.
Die Arbeit kann Remote durchgeführt werden.
Bei Interesse könnt Ihr Euch gerne bei mir per E-Mail melden (f.dierksen@tu-braunschweig.de).
