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Auch wenn nachstehend keine Themen aufgelistet sind, heißt es nicht, dass es aus dem Institut keine Angebote gibt!

Bei Interesse an Themenstellungen aus unseren Bereichen sprechen Sie einfach die Mitarbeiter direkt an.

Bachelor Thesis
10.03.2017
ThemaEntwicklung einer Qualitätskennzahl für materialwissenschaftliche Forschungsdaten
BeschreibungMotivation: Im letzten Jahrzehnt haben vermehrt digitale Datenerfassungs- und Speichersysteme im Bereich der Werkstoffwissenschaften Einzug gefunden. Einerseits bieten diese Technologien ein enormes Potential für die Datenerfassung und -verarbeitung, andererseits führt die hohe Flexibilität ungesteuert in vielen Fällen zu einer äußerst heterogenen Datenlandschaft. Forschungsdaten spielen eine zentrale Rolle für die wissenschaftliche Arbeit und sind die Grundlage wissenschaftlicher Erkenntnis.Bild
Problemstellung: Die Qualitätssicherung von Forschungsdaten ist eine zentrale Komponente für die freie Verbreitung von Forschungsdaten. Um den Prozess der Archivierung und Bereitstellung langfristig zu verbessern, sind Normen und Standards, speziell Qualitätssicherung, notwendig. Eine Möglichkeit die Qualität von Forschungsdaten zu sichern ist die Nutzung von Qualitätskennzahlen. Die Arbeit findet im Kontext des Projektes AimData statt: http://devinfosys.iwt.uni-bremen.de/login
Im einzelnen sind folgende Aufgaben durchzuführen:
  • Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll eine Qualitätskennzahl für Forschungsdaten entwickelt werden
  • Die Wirkungsweise der Kennzahl soll an einem Testfall veranschaulicht werden
  • Es sollen bereits vorhandenen Kennzahlen berücksichtigt werden, wie beispielsweise der Hirsch-Index
  • Hierzu soll eine Übersicht über vorhandene Kennzahlen, deren Wirkmechanismen sowie Vor- und Nachteilen erstellt werden
  • Die Kennzahl soll beispielhaft am IWT oder FIBRE in Bremen erprobt werden.
Voraussetzung
  • Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit
  • Sehr Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
AnsprechpartnerDipl.-Wirtsch.-Ing. Stefan Wellsandt
gültig bis: 01.05.2017

 

Master Thesis
10.03.2017
ThemaQualitätssicherung von Maschinendaten in der Industrie 4.0: Eine Untersuchung am Beispiel von Materialprüfprozessen
BeschreibungMotivation: Der Einsatz von Maschinen ist ein zentraler Grund für den Erfolg der Industrialisierung. Maschinen verrichten nicht nur Arbeit – sie werden zunehmend zu einem Lieferanten für Daten und damit den „Treibstoff“ der Industrie 4.0. Maschinendaten geben bereits heute Auskunft über den Ablauf von Prozessen, den Zustand einer Maschine und die Beschaffenheit der Arbeitsergebnisse (z.B. erzeugten Produkten). Durch den Zuwachs an Maschinendaten im Zuge der voranschreitenden Digitalisierung der Industrie steigt nicht nur die Datenmenge an. In der Zukunft werden einmal erzeugte Daten auf neuartige Weise weiterverwendet, beispielsweise durch künstliche Intelligenz oder im Kontext der virtuellen Produktentwicklung.
Problemstellung: Die Verwendung von Maschinendaten, beispielsweise im Rahmen einer softwaregestützten Simulation, macht nur Sinn, wenn die verfügbaren Daten den gestellten Anforderungen genügen. Die Qualitätssicherung von Maschinendaten ist daher ein zentrales Anliegen der Industrie 4.0. Neben bekannten Ansätzen, wie beispielsweise statistischen Verfahren, ergeben sich durch innovative Formen der Verbreitung von Maschinendaten, z.B. über digitale Marktplätze, neuartige Qualitätssicherungstechniken. Ein Beispiel ist die Bewertung von Datensätzen durch Marktplatznutzer – ähnlich wie dies bei Amazon geschieht. Eine Problem bei der Verwendung von Maschinendaten ist der Mangel an Konzepten zur Sicherung der Datenqualität.
Im einzelnen sind folgende Aufgaben durchzuführen:
  • Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Konzept zur Qualitätssicherung von Maschinendaten entwickelt werden.
  • Das Konzept soll an ausgewählten Materialprüfmaschinen der Institute IWT und FIBRE exemplarisch erprobt werden.
  • Zunächst sollen Anforderungen an das Konzept ermittelt werden – hierzu sollen Interviews und eine Recherche durchgeführt werden.
  • Vorarbeiten hierzu sind bereits vorhanden (z.B. eine Masterarbeit). Anschließend wird das Konzept ausgearbeitet und evaluiert.
Voraussetzung
  • Abgeschlossenes Bachelorstudium (z.B. Wi.-Ing., Prod.-Technik, Systems Engineering, Informatik)
  • Gute Englischkenntnisse (wichtig für das Verstehen von wissenschaftlichen Papieren)
  • Selbstständiges Arbeiten und hohe Zuverlässigkeit
AnsprechpartnerDipl.-Wirtsch.-Ing. Stefan Wellsandt
gültig bis: 10.06.2017

 

Bachelor Thesis
10.03.2017
ThemaThe secret life of products: How usage data supports product design
BeschreibungMotivation: An understanding how products are actually used is of great value for product design. It helps engineers to learn, for instance, were and how defects emerge and whether specific functions are used regularly or not. This information is useful to improve the design of future product generations. The information is derived from usage data that emerges from different data sources. Cheaper and smaller electronics allow manufacturers to equip products with embedded sensors delivering quantified data. At the same time, Social Media enable users to express their experience with products effectively providing an access to qualitative data.
Problem: In the past several research project started to investigate the role of usage data for product design. Different case studies are available, demonstrating how specific data sources can be exploited in design tasks. However, a systematic description about these case studies is currently missing. Without such a description, further research in this field is slowed down and the localization of the benefits and challenges of usage data remain unclear.
Goals:
  • This thesis describes how usage data is applied in case studies.
  • The cases are selected from research projects performed by BIBA.
  • For each case, existing documents are investigated and the respective design process and the integration of usage data is modeled with BPMN.
  • Missing information is asked from the case study companies via, e.g. interviews or questionnaires.
  • The created models are discussed, for instance, regarding common benefits and challenges.
Voraussetzung
  • Field of study (e.g. production engineering, systems engineering, innovation management)
  • Good knowledge of English language (written and verbal)
  • Self-reliant working and trustworthiness
AnsprechpartnerDipl.-Wirtsch.-Ing. Stefan Wellsandt
gültig bis: 10.05.2017

 

 

 

 

 

 
 
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