Karriere am WZL

 

Masterarbeit oder Bachelorarbeit

am Forschungsbereich Produktionssystematik, Abteilung Produktionsmanagement, Gruppe Produktionslogistik
 

Neue Lösungsansätze für die Arbeitsplanung durch Nutzung künstlicher Intelligenz

Ausgangssituation:
Unternehmen sind durch kürzere Produktlebenszyklen und kundespezifische Produkte verstärkt mit der Herausforderung konfrontiert, neue Arbeitspläne für die Herstellung dieser Produkte zu erstellen. Die Unternehmen bewerten zu über 50% die Planungsaufwände als hoch bzw. zu hoch und die Planungsergebnisse als verbesserungswürdig. Gleichzeitig stehen Unternehmen durch die steigende Digitalisierung und Vernetzung ihrer Produktionsprozesse große Datenmengen zur Verfügung, die mit Hilfe von Data Mining Methoden analysiert werden können. So kann wertvolles Wissen über die Produktion generiert und für neue Lösungsansätze der Arbeitsplanung genutzt werden.

Zielsetzung:
Ziel dieser Arbeit ist die datenbasierte Identifikation von Einflussfaktoren auf den Produktionsablauf durch künstliche Intelligenz (KI). Der im Arbeitsplan vorgeschriebene Produktionsablauf wird vor allem durch die Bauteilmerkmale wie Bohrungen, Nuten und Fasen bestimmt. Eine Analyse der Relevanz dieser Merkmale auf den tatsächlich eintretenden Produktionsablauf stellt die Grundlage zur weiteren Nutzung dieser Zusammenhänge für neue Lösungsansätze der Arbeitsplanung dar. In der Arbeit soll ein Vorgehen entwickelt werden, wie datenbasiert aus Rückmelde- und Produktdaten Einflussfaktoren auf den Produktionsablauf durch Verfahren des maschinellen Lernens (ML) identifiziert werden können.

Die Arbeit leistet somit einen strategischen Beitrag zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen und ist Teil des renommierten Exzellenzclusters „Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer“.

 
Im Einzelnen sind folgende Teilaufgaben zu lösen:
- Erarbeitung der theoretischen Grundlagen zu den Themen „Arbeitsplanung“ sowie „Künstliche Intelligenz im Produktionskontext“
- Definition von Datenbedarfen und -formaten für die ML-Verfahren
- Auswahl geeigneter ML-Verfahren und Entwicklung eines Vorgehens zur datenbasierten Identifikation der Einflussfaktoren
 
Voraussetzungen:
Voraussetzungen:
- Selbstständigkeit und Eigeninitiative
- Sorgfältige Arbeitsweise
- Hohe Motivation und Einsatzbereitschaf
- Sehr gute Deutschkenntnisse

Geboten wird:
- Aktive Mitarbeit an einem hochinnovativen Forschungsprojekt (Exzellenzcluster)
- Umfangreiche und intensive Betreuung der Arbeit
- Schnelle Bearbeitung durch eine abgegrenzte Aufgabenstellung
Zeitaufwand: 400,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Philipp Hünnekes, M.Sc. RWTH
Gruppenleiter(in)
Cluster Produktionstechnik 3B 560
Tel.: +49 241 80-20396
Fax: +49 241 80-22293
Mail: P.Huennekes@wzl.rwth-aachen.de