Bachelor-/Masterarbeiten

Die Arbeitsgruppe Production Systems and Logistic Systems bietet die Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten zu ausgewählten Themen mit Bezug zu aktuellen Forschungsprojekten an. Alternativ zu den unten angebotenen Themen können auch eigene Vorschläge mit einem Bezug zu unserem Forschungsprofil gemacht werden (Kontakt: Prof. Dr. Till Becker).

Bachelorarbeiten

Simulationsstudie zur Untersuchung des Einflusses von Auftragsdaten auf die Topologie von Materialflussnetzwerken
 
Eine Möglichkeit um Materialflusssysteme zu untersuchen, ist es diese als Netzwerke darzustellen. In einem Materialflussnetzwerk stellen die Knoten Arbeitsstationen (z.B. Maschinen) und die Kanten direkte Verbindungen zwischen zwei Arbeitsstationen dar. Zusätzlich kann eine Bewertung der Kanten vorgenommen werden, so gibt das Kantengewicht an, wie häufig Material zwischen zwei Arbeitsstationen geflossen ist. Für die Generierung solcher Materialflussnetzwerke kann in der Regel auf Rückmeldedaten aus der Produktionsrückmeldung zurückgegriffen werden. Offen ist geblieben bis jetzt die Frage, welchen Einfluss Auftragsdaten (z.B. Anzahl der Aufträge, Anzahl der Arbeitsgänge usw.) auf die Topologie (wie etwa Vernetztheit) eines Materialflussnetzwerks haben. Das Ziel der Arbeit ist es daher, in einer Simulationsstudie, durch die Variation der Eingangsparameter, deren Einfluss auf die Netzwerktopologie zu untersuchen.
 
Voraussetzungen:
  • Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
  • Statistikkenntnisse
  • Eigeninitiative
Kontakt: Darja Wagner

Masterarbeiten

Evaluation verschiedener Clustering-Algorithmen für dezentral gesteuerte Produktionssysteme
 
In den letzten Jahren wurde ein neuer Ansatz zur Analyse und Optimierung von Produktionssystemen entwickelt, bei dem der Materialfluss als ein Netzwerk modelliert wird. In diesem Zusammenhang stellen die Knoten die Arbeitsstationen (z.B. Maschine, Montageplatz usw.) und die Kanten den Materialfluss zwischen den einzelnen Arbeitsstationen dar. Durch die Abstraktion des Materialflusses auf die Netzwerkdarstellung, ist es möglich mit Hilfe von Clustering-Algorithmen eng zusammenarbeitende Arbeitsstationen zu identifizieren und zu einem Cluster zusammenschließen. In der Literatur existiert eine Vielzahl verschiedener Clustering-Algorithmen, jedoch muss deren Einsatz auf diesen konkreten Abwendungsfall zuvor noch untersucht werden. Im Rahmen dieser Arbeit gilt es zunächst, Kriterien herauszuarbeiten, die ein Clustering-Algorithmus für dezentral gesteuerte Produktionssysteme erfüllen sollte. In Anschluss daran sollen ausgewählte Clustering-Algorithmen in einer ereignisdiskreten Simulation anhand logistischer Kennzahlen evaluiert werden. 
 
Voraussetzungen:
  • Interesse an produktionslogistischen Fragestellungen
  • Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
  • Gute Englischkenntnisse
Kontakt: Darja Wagner

Entwicklung eines dezentralen Konzepts für die Steuerung von Arbeitsstationen in Clustern
 
Heutige Produktionssysteme sind aufgrund kürzerer Produktlebenszyklen, sich verändernder Kundenwünsche sowie hoher Nachfrageschwankungen einer hohen Dynamik ausgesetzt. Folglich besteht für die gegenwärtige Produktionsplanung und –steuerung die Herausforderung darin, auf die zunehmende Dynamik schnell und flexibel reagieren zu können. Die Verschmelzung von Produktions- und Logistiksystemen mit Informationstechnologien begünstigt den Übergang von zentraler zu dezentraler Produktionssteuerung. Beim dezentralen Ansatz erhalten logistische Objekte die Fähigkeit miteinander zu kommunizieren und autonom Entscheidungen zu treffen. Durch den Zusammenschluss von zwei oder mehreren Arbeitsstationen zu sogenannten Clustern kann u.a. der Steuerungs- und Kommunikationsaufwand reduziert werden. Bisherige Forschungsansätze haben unberücksichtigt gelassen, nach welchen Regeln der Materialfluss innerhalb dieser Cluster gesteuert werden kann. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines solchen Steuerungskonzepts. In Anschluss daran soll das erarbeitete Steuerungskonzept in einer ereignisdiskreten Simulation evaluiert werden. 
 
Voraussetzungen:
  • Vorkenntnisse im Bereich der Produktionsplanung und -steuerung
  • Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
  • Selbstständige Arbeitsweise
Kontakt: Darja Wagner