IDP - Interdisziplinäre Projektarbeiten

Das interdisziplinäre Projekt in einem Anwendungsfach (IDP) schlägt eine Brücke von der Informatik zum Anwendungsfach Produktionstechnik. Neben einer Projektarbeit am Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) wird eine begleitende Lehrveranstaltung des iwb besucht.

Weitere Themen finden Sie unter diesem Link.

Wir suchen in folgenden Themenbereichen motivierte Studierende für diese Schnittstellentätigkeit. Bitte kontaktieren Sie die entsprechenden Ansprechpartner:

Einsatz von Deep Learning in der Fügetechnik

Füge- und Trennverfahren ermöglichen die Herstellung komplexer Produkte und realisieren Innovationen für den Leichtbau, die Erzeugung von Mischverbindungen und die Funktionsintegration. Die Aufgabengebiete der Themengruppe Füge- und Trenntechnik umfassen die Untersuchung und die Erforschung einer repräsentativen Bandbreite an Prozessen. Dazu gehören sowohl die Lasermaterialbearbeitung mit verschiedenen Trenn-, Füge- und Oberflächenverfahren, als auch das Rührreibschweißen, welches insbesondere für Leichtbau-Metalle geeignet ist. Die theoretische und experimentelle Auslegung der Prozesse, die Integration von Systemtechnik sowie die Umsetzung und Realisierung von Anlagenkonzepten bilden das Zentrum dieser Untersuchungen. Verschiedenste Methoden der Datenverarbeitung von Statistik bis hin zu maschinellem Lernen werden hierbei praxisnah zur Erkennung von Mustern und Zusammenhängen zwischen den aufgenommenen Daten und Prozessgrößen und –effekten eingesetzt. Informatikstudierende haben im Rahmen eines IDPs bei uns die Möglichkeit ihr Wissen im Bereich der Informationstechnik anwendungsnah einzusetzen und sich zusätzlich dazu in einem bedeutenden Fachbereich der Produktionstechnik weiterzubilden.

M.Sc. Roman Hartl

roman.hartl@tum.de

Implementation Digitaler Zwillinge für Werkzeugmaschinen, Industrieroboter und Bearbeitungs-prozesse

 

Der Digitale Zwilling ist eine virtuelle Repräsentation einer Werkzeugmaschine, der die Anlage während ihres gesamten Lebenszyklus begleitet, das aktuelle Maschinenverhalten abbilden und den zukünftigen Maschinenzustand prognostizieren kann. Forschungsschwerpunkte am iwb sind die softwarebasierte Modellbildung und Visualisierung zur virtuellen Inbetriebnahme, die datengetriebene Anpassung des virtuellen Maschinenmodells aufgrund von zeit-veränderlichen Effekten der physischen Maschine und cloud-basierte Anwendungen zur Überwachung des Maschinenzustandes. Im Rahmen verschiedener IDPs sollen Algorithmen und Methoden untersucht, entwickelt und angewendet werden, und die Handhabbarkeit, die Genauigkeit und Vorhersagekraft der Digitalen Zwillinge zu steigern.

M.Sc. Maximilian Busch

Maximilian.Busch@iwb.mw.tum.de

 

Predictive Maintenance in der Produktionsplanung – und steuerung

Der Einsatz von Predictive Maintenance birgt großes Potenzial, Maschinenausfälle zu vermeiden und den Produktionsablauf zu optimieren. Am iwb wird mittels Künstlicher Intelligenz die Restlebensdauer von Komponenten vorhergesagt und diese Information genutzt, um Produktion und Instandhaltung integriert zu planen. Hierbei kommen statistische Methoden, Verfahren des Maschinellen Lernens und auch klassische mathematische Optimierung zum Einsatz.

M.Sc. Simon Zhai

Simon.Zhai@iwb.mw.tum.de

 

Cyber-Physische Systeme in der Montagetechnik und Robotik

In der Industrie und am iwb spielen seit einigen Jahren Themen im Bereich der Digitalisierung, Kommunikationstechnologie und dezentralisierten Produktionssysteme eine entscheidende Rolle. Speziell für rekonfigurierbare Produktionssysteme sind diese Themen notwendig, da Unternehmen aufgrund der hohen Variantenvielfalt und immer kundenindividuelleren Produkten mit neuartigen innovativen Lösungen überzeugen müssen. In diesem Zusammenhang fällt der Begriff Plug&Produce ins Gewicht, der Ansätze im Bereich der automatisierten Planung, Inbetriebnahme und Überwachung von Produktionssystemen berücksichtigt. Im Rahmen verschiedener IDPs (Interdisziplinärer Praktika) sollen Konzepte und Implementierungen in folgenden Themenbereichen bearbeitet werden: intelligente Datenverarbeitung, dezentrale Kommunikationsarchitekturen (z. B. OPC UA), automatisierte Montage-/Anlagenplanung und aufgaben-/skillorientierte Programmierung.

M.Sc. Clemens Gonnermann

Clemens.Gonnermann@iwb.mw.tum.de