Fynn Dierksen, M. Sc.

Hintergrund und Motivation
Organobleche sind Materialien, die aus einem Faser-Kunststoff-Verbund (FKV) bestehen. Diese Kombination übertrifft hierbei die Steifigkeit und Festigkeit von herkömmlichen Leichtbaumaterialien, was vor allem für den Mobilitätsbereich interessant ist. Damit die Organobleche werden über einen Pressvorgang in Form gebracht, welchem noch ein Erwärmungsprozess voran geht. Der Erwärmungs- und Pressprozess muss an unterschiedlichen Orten durchgeführt werden, sodass eine Handhabung des erwärmten Blechs vom Ofen zur Presse erforderlich ist. Während der Handhabung kann das Blech Temperatur verlieren und dies die Qualität des Pressprozesses beeinflussen. Um den Temperaturverlust zu verringern, wird eine thermoeffiziente Optimierung der Handhabung durchgeführt. Diese Optimierung kann wiederum nicht am Roboter selbst durchgeführt werden, da es zu kosten- und zeitintensiv ist, sodass auf eine Simulation zurückgegriffen wird.

Aufgabe
Die hier ausgeschriebene Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer Simulationsumgebung in Ansys Workbench, die die Handhabung von Organoblechen durch einen Industrieroboter darstellt. Darauf aufbauend soll eine Schnittstelle zwischen Ansys und einer Python-Bibliothek des IWF geschaffen werden, die das KI-basierte Optimieren der Handhabung ermöglicht. Bei der Einarbeitung in die KI wird der Student unterstützt.

Abhängig vom persönlichen Interesse kann die Aufgabenstellung individuell angepasst werden.

Wen suchen wir?
Die Ausschreibung richtet sich an Studierende aller technisch- naturwissenschaftlichen Fachrichtungen. Für die Bearbeitung sind Erfahrungen im Bereich der Simulation mit vorzugswiese Ansys Workbench, sowie im Bereich des maschinellem Lernens von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig.

Bei Interesse könnt Ihr euch gerne bei mir per E-Mail melden (f.dierksen@tu-braunschweig.de).

• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Projektbeschreibung:

Du untersuchst die Wiederholgenauigkeit von Handhabungsvorgängen innerhalb einer Delta-Kinematik mithilfe eines Lasermesssystems. Ziel ist es, die Ablagegenauigkeit des Endeffektors unter variierenden Ausgangspositionen, Geschwindigkeiten und Beschleunigungen zu erfassen. Die erfassten Sensordaten werden in einem Digitalen Zwilling der Kinematik abgebildet, der als Referenzmodell für Zustandsvergleich und Predictive Maintenance dient. Auf dieser Basis lässt sich die Verschleißentwicklung der Mechanik nachvollziehen und frühzeitig diagnostizieren. Das Projekt zeigt, wie sich durch die Kombination aus sensorbasierter Zustandsüberwachung und Digitalem Zwilling die Resilienz, Lebensdauer und Effizienz von Maschinen im Kontext von Industrie 4.0 ökologisch und ökonomisch maximieren lassen.

Aufgaben:

• Inbetriebnahme: Einrichtung des Lasermesssystems
• Integration: Erweiterung der Steuerungssoftware zur Synchronisierung der Bewegung mit den Sensoren
• Evaluation: Durchführung von Messungen bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten und Beschleunigungen
• Analyse: Untersuchung der Genauigkeitsverteilung innerhalb des Arbeitsraums und Einbindung der Ergebnisse in den Digitalen Zwilling

Anforderungen:

• Pflicht: Keine
• Plus: Erfahrung mit SPS-Technologie, Grundkenntnisse Programmierung (Python)

Dein Nutzen:

• Tools & Skills: Laserprofilsensoren, Steuerungstechnik, Condition Monitoring, Digitaler Zwilling
• Impact: Beitrag zu Nachhaltigkeit und ökonomischer Lebensdaueroptimierung
• Karriere: Profilierung für F&E, Messtechnik, Industrieprojekte; Option auf Weiterführung als Hiwi-Tätigkeit oder Promotion

Betreuung:

Enge Begleitung durch wissenschaftliche Mitarbeitende des Instituts, Zugang zu Laboren, moderner Messtechnik und Software. Individuelle Schwerpunktsetzung möglich.

Interessiert?

Dann bewirb dich jetzt unkompliziert per E-Mail (f.dierksen@tu-braunschweig.de)
Wir freuen uns auf deine Kontaktaufnahme!

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Projektarbeit (Bachelor Maschinenbau)
• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Projektbeschreibung:

Du nimmst einen Versuchsstand zur experimentellen Erprobung moderner Antriebskomponenten in Betrieb und führst eine systematische Evaluierung durch. Ziel ist es, das Verhalten und die Leistungsfähigkeit der Komponenten unter realitätsnahen Betriebsbedingungen zu analysieren und die Testumgebung hinsichtlich Funktionalität, Datenqualität und Smart Data-Erfassung zu optimieren. Das Projekt zeigt, wie sich durch eine präzise Inbetriebnahme und Evaluierung im Kontext von Industrie 4.0 belastbare Ergebnisse erzielen lassen, die als Grundlage für Predictive Maintenance dienen und für die Weiterentwicklung von Antriebslösungen sowie die Qualitätssicherung von zentraler Bedeutung sind.

Aufgaben:

• Inbetriebnahme: Planung und Durchführung der Inbetriebnahme des Versuchsstands
• Dokumentation: Strukturierte Erfassung und Beschreibung der einzelnen Prozessschritte
• Programmierung: Implementierung der Steuerung mit strukturiertem Text
• Analyse: Bewertung der Betriebsergebnisse im Hinblick auf die Versuchsziele
• Optimierung: Identifikation von Verbesserungsmöglichkeiten für Versuchsablauf, Datenakquise und Aussagekraft der Messdaten

• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Projektbeschreibung:

Du entwickelst eine Schnittstelle, die durch Prompt Engineering eine automatisierte Kommunikation zwischen Digitalem Zwilling und KI-Chatbot ermöglicht. Ziel ist es, Maschinendaten und abgeleitete Handlungsentscheidungen reproduzierbar und nachvollziehbar zu evaluieren und in Ausnahmesituationen gezielt zu modifizieren. Dazu muss der Chatbot mit Kinematik- und Parameterinformationen der Anlage versorgt werden, sodass er konsistent, transparent und im Sinne von Explainable AI agieren kann. Das Projekt zeigt, wie sich durch die Kombination von Digitalem Zwilling, KI und Prompt Engineering eine adaptive und vertrauenswürdige Entscheidungsunterstützung für Condition Monitoring und Industrie 4.0-Anlagensteuerung realisieren lässt.

Aufgaben:

• Prompt Engineering: Entwicklung und Optimierung von Prompts zur Einbettung von Maschinendaten
• Integration: Aufbau einer Schnittstelle zwischen Digitalem Zwilling und Chatbot
• Evaluation: Prüfung der Ergebnisse auf Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit
• Validierung: Analyse von Ausnahmesituationen und Anpassung der Handlungsentscheidungen
• Dokumentation: Beschreibung der Schnittstelle und der Evaluierungsergebnisse

Anforderungen:

• Pflicht: Keine
• Plus: Kenntnisse im Prompt Engineering, Datenanalyse und Digitalen Zwillingen

Dein Nutzen:

• Tools & Skills: Prompt Engineering, KI-Chatbots, Digitaler Zwilling, Condition Monitoring
• Impact: Reproduzierbare KI-gestützte Entscheidungsunterstützung
• Karriere: Profilierung für F&E, KI-Anwendungen in der Industrie, Option auf Weiterführung als Hiwi-Tätigkeit oder Promotion

Betreuung:

Enge Begleitung durch wissenschaftliche Mitarbeitende des Instituts, Zugang zu Laboren und moderner Software. Individuelle Schwerpunktsetzung möglich.

Interessiert?

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• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit