| Analyse & Bewertung energieeffizienter FTS-Feinplanung innerhalb von modularen Produktionssystemen | |
| AnsprechpartnerName: Dr.-Ing. Christoph Henke (IfU)
Email: christoph.henke@ifu.rwth-aachen.de Art der Arbeit: Bachelor- & Masterarbeit
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Betriebskosten fahrerloser Transportsysteme (FTS) in modularen Produktionssystemen (MPS) werden durch Planungs- und Betriebsstrategien beeinflusst, insbesondere durch Routenwahl, Auftragszuweisung und Ladezyklen. Gleichzeitig stehen Unternehmen vor der Herausforderung, steigende Anforderungen an Energieeffizienz und Flexibilität zu erfüllen. Bestehende Planungsansätze fokussieren häufig auf Durchsatz oder Transportzeit, während eine systematische Integration von Energieeffizienz in die Feinplanung bislang nur unzureichend adressiert ist.
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines strukturierten Bewertungs- und Optimierungsrahmens für die energieeffiziente FTS-Feinplanung in modularen Produktionssystemen. Hierzu sollen zunächst relevante Einflussfaktoren auf die Energieeffizienz systematisch analysiert und in geeignete Bewertungsmetriken überführt werden (z. B. Energie pro Transportauftrag, Ladeeffizienz oder energiebezogene Systemauslastung). Aufbauend darauf wird eine Bewertungsmatrix zur Analyse bestehender Planungssysteme (z. B. openTCS, Open-RMF) entwickelt.
Im nächsten Schritt werden multikriterielle Optimierungsverfahren konzipiert und implementiert, die Energieeffizienz, Transportzeit und Systemauslastung gleichzeitig berücksichtigen. Hierbei kommen suchbasierte Verfahren, heuristische Ansätze sowie KI-Methoden zum Einsatz. Die entwickelten Methoden werden in einer simulationsgestützten Umgebung evaluiert und mit konventionellen Planungsansätzen verglichen. Ziel ist es, fundierte Aussagen über Zielkonflikte und Potenziale energieeffizienter Feinplanung abzuleiten.
Voraussetzungen:
- Laufendes Bachelor- bzw. Masterstudiumstudium in Computer Engineering Sciences, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen o. ä. Fachrichtungen
- Interesse an Produktionssystemen, Intralogistik und Optimierungsverfahren
- Erste Erfahrungen in Modellierung, Simulation oder Datenanalyse von Vorteil
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
- Programmierkenntnisse (Python, C++) & erste Erfahrungen mit ROS und Linux von Vorteil
Wir bieten:
- Mitarbeit an einem aktuellen Forschungsthema im Bereich energieeffizienter Produktionssysteme
- Zugang zu aktuellen Frameworks und Simulationsumgebungen (ROS, Isaac Sim, Gazebo)
- Integration in ein laufendes Forschungsprojekt mit hoher Praxisrelevanz
- Hervorragende Arbeitsatmosphäre in einem hochmotivierten Team
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