Bachelor-/Master-Arbeiten

Arbeitsthema: Intelligente Algorithmen zur Planung von automatischen Beladesystemen (Bachelor/Master)

 
Hintergrund:
  • Die automatische Beladung von Containern oder Paletten erfordert Algorithmen zur optimalen Planung der Beladereihenfolge.
  • Abhängig von der Art und der Ausmaße der zu beladenen Güter werden entsprechende Algorithmen benötigt.
  • Die Arbeit ist in einem anwendungsorientierten Forschungsprojekt für die Entwicklung von automatischen Beladesystemen angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit adaptiven und intelligenten Algorithmen
  • Entwicklung einer Methode für optimale Planung zur Beladung von Containern oder Paletten
  • Evaluation und Bewertung anhand von Simulation des Prozesses
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Programmierkenntnisse und Erfahrungen im Bereich der künstlichen Intelligenz
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160
 

Arbeitsthema: Entwicklung von Deep Learning Anwendungen für die Automatisierung von produktionstechnischen und logistischen Prozessen (Bachelor/Master)

 
Hintergrund:
  • Deep Learning ist ein neuartiger Ansatz in der künstlichen Intelligenz, der großes Potenzial für diese Aufgabenstellung bietet.
  • Der Anwendungsbereich der Arbeit wird nach Interesse des Studenten/der Studentin definiert. Bspw. Automatisierungstechnik, Robotik oder Prozessoptimierung.
  • Die Arbeit ist in der Abteilung Robotik und Automatisierung angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit Deep Learning
  • Anwendung an einem konkreten Beispiel in der Produktion oder Logistik
  • Evaluation und Bewertung der Eignung von Deep Learning für die Aufgabenstellung
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Kenntnisse im Bereich künstliche neuronale Netze oder erste Erfahrungen mit Deep Learning
  • Technisches Grundverständnis und sehr gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++)
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160
 

Arbeitsthema: Automatische Szenenanalyse für die Entwicklung intelligenter Robotersysteme für logistische Prozesse (Bachelor/Master)

 
Hintergrund:
  • Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und Sensorik ermöglichen intelligente Automatisierungssysteme für dynamische logistische Prozesse.
  • Der Anwendungsbereich der Arbeit wird nach Interesse des Studenten/der Studentin definiert. Bspw. Automatisierungstechnik, Robotik oder Prozessoptimierung.
  • Die Arbeit ist in der Abteilung Robotik und Automatisierung angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit Objekterkennungsmethoden
  • Anwendung an einem konkreten Beispiel in der Logistik
  • Spezifikation und Umsetzung eines kleinen Demonstrators
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Kenntnisse im Bereich künstliche Intelligenz und Objekterkennung
  • Erfahrungen mit Bildverarbeitungssystemen (2D,3D) und Mikrocontrollerprogrammierung
  • Technisches Grundverständnis und sehr gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++, OpenCV, PCL)
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160
 

Arbeitsthema: Selbstlernende Roboter und Automatisierungssysteme für logistische Prozesse (Bachelor/Master)

 
Hintergrund:
  • Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz ermöglichen kognitive Automatisierungssysteme für dynamische logistische Prozesse.
  • Der Anwendungsbereich der Arbeit wird nach Interesse des Studenten/der Studentin definiert. Bspw. Automatisierungstechnik, Robotik oder Prozessoptimierung.
  • Die Arbeit ist in der Abteilung Robotik und Automatisierung angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit kognitiven Systemen
  • Anwendung an einem konkreten Beispiel in der Logistik
  • Spezifikation und Umsetzung eines kleinen Demonstrators
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Kenntnisse im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
  • Technisches Grundverständnis und sehr gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++)
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160
 

Arbeitsthema: Big Data Analysis von Zeitreihendaten (Master)

Hintergrund:
  • Viele technische Systeme sind heutzutage mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, die sekündlich unterschiedlichste Daten sammeln
  • Je nach Anwendungsfall müssen diese Daten aufbereitet und Informationen abgeleitet werden
 
Zielsetzung:
  • Anwendung verschiedener Verfahren, bspw. für die Vorhersage der Restlebensdauer eines Systems
  • Interpretation der Ergebnisse / Vergleich der Verfahren
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Entwicklung von Analysen, welche die Daten aus korrelierenden Zeitreihen aufbereiten und Vorhersagen ermöglichen bzw. Abweichung erkennen
  • Literaturrecherche
  • Umsetzung mit der Open-Source Software H2O
 
Voraussetzung:
  • Programmierkenntnisse, vorzugsweise in JAVA und R
  • Statistikkenntnisse
  • Eigenständige Arbeitsweise
  • Keine Scheu vor Mathematik
 
Interessenten melden sich bitte bei:
BIBA, Forschungsbereich: IPS
 
Stephan Oelker
E-mail: oel@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50130
 
Abderrahim Ait Alla
E-mail: ait@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50082
 

Arbeitsthema: Bestimmung der optimalen Sensoranordnung und -konfiguration für Robotersysteme in der Logistik (Bachelor/Master)

Hintergrund:
  • Das Vision System eines Roboters ist von entscheidender Bedeutung für die „Intelligenz“ eines Robotersystems.
  • Moderne 3D-Kameras liefern hochauflösende 2D- und 3D-Daten, die zur einer echtzeitfähigen Analyse geeignet sind und dadurch intelligente und lernfähige Robotersysteme ermöglichen.
  • Die Arbeit ist in einem anwendungsorientierten Forschungsprojekte zur Steigerung der Energieeffizienz in der Produktion angesiedelt.
 
Aufgabenbeschreibung:
  • Recherche und intensive Auseinandersetzung mit der Bestimmung der optimalen Position von 2D- und 3D-Kameras
  • Implementierung von Optimierungsalgorithmen in eine vorhandene Simulationssoftware
  • Evaluation und Bewertung anhand eines konkreten Anwendungsfall aus der Logistik durch Simulation sowie Labortests
 
Voraussetzung:
  • Studium des Systems Engineering, Mathematik und Informatik
  • Exzellente Kenntnisse im Bereich Bildverarbeitung oder 3D-Sensorsysteme
  • Technisches Grundverständnis und sehr gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++ oder C#)
  • Selbstständige, wissenschaftliche Arbeitsweise
 
Wir bieten:
  • Unmittelbarer Praxisbezug durch Thema aus aktuellem Forschungsprojekt
  • Intensive Betreuung und regelmäßiges Feedback
 
Interessenten melden sich bitte bei:
Hendrik Thamer
E-mail: tha@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50160