Thema 1: Implementierung von Machine-Learning und KI-Algorithmen zur Vorhersage der Lebensdauer von Sägeblättern

Toolbot ist ein junges Start-Up Unternehmen, das ein innovatives Konzept für das Verleihen von hochwertigen professionellen Handwerkszeugen wie Kreissägen verfolgt.

In dieser Bachelorarbeit prognostizieren Sie die Lebensdauer eines Sägeblattes anhand gesammelter Daten aus dem Unternehmen (Bilder von Sägeblatt mit abgenutzten / fehlenden Zähnen). Zusätzlich besteht die Möglichkeit neue Daten von ausgewählten Sensoren auszuwerten. Diese Lösung wird dem Unternehmen helfen, immer hochwertigere und funktionsfähigere Geräte anbieten zu können.

(Bacheloarbeit – sofort – 4 Monate)

Motivation:

Sie arbeiten mit realen Falldaten in Kooperation mit dem Cottbuser Start-up Toolbot. Sie lernen die neuesten Machine-Learning- und KI-Algorithmen sowie Cloud-Lösungen für industrielle Anwendungen kennen.

Fragestellung:

Basierend auf den gesammelten Daten sollten Sie eine Lösung finden, um den Zustand der Maschine zu bestimmen und ihre Lebensdauer vorherzusagen. Geeignete Machine-Learning-Algorithmen für Predictive Maintenance sollten evaluiert werden. Die Lösung kann auf der GCP implementiert werden.

Anforderungen:

Interessierte Studenten sollten

  • Das Konzept der vorausschauenden Wartung (predictive maintenance) verstehen
  • Sich für das Thema Machine-Learning und das Künstliche Intelligenz begeistern lassen
  • Erste Erfahrung mit Google Cloud Plattform (GCP) ist wünschenswert.

Empfohlene Module:

  • 11374 | Einführung in die Künstliche Intelligenz
  • 12351 | Grundlagen des Data Mining
  • 11331 | Mathematische Statistik oder 11917 | Statistik W-3

Betreuerin:

  • Dr. Svetlana Meissner (Svetlana.Meissner@b-tu.de)

Kontakt:

  • Elisabeth Vogel M.Sc. (vogel@ihp-microelectronics.com)

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