Studentische Forschungsprojekte
Verschiedene Themen im Bereich Instandhaltung 4.0, die sich auf menschenzentrierte und datengetriebene Ansätze konzentrieren, werden vom PIM-Team betreut.
SS2023
- Erklärbarkeit von Transformatormodellen
Vollständiger Titel: Erklärbarkeit von Transformatormodellen für Anwendungen der Ereignisextraktion in der industriellen Instandhaltung - Große Sprachmodelle für Chatbos
Vollständiger Titel: Auf großen Sprachmodellen basierende Chatbots in der industriellen Instandhaltung
WS 2022
- Assistenzsysteme in der Instandhaltung
Vollständiger Titel: Eine Analyse des Einsatzes von Assistenzsystemen in der Instandhaltung - Opportunistische Strategien der Instandhaltung
Vollständiger Titel: Optimierung opportunistischer Strategien der Instandhaltung unter Nutzung von Virtual Reality Technologien
SS 2022
- Nachhaltiger Digitaler Zwilling
Vollständiger Titel: Der Einsatz der Morphologie des Digitalen Zwillings für eine nachhaltigere Instandhaltung - Künstliche Intelligenz in ressourcenschonenden Supply Chains
Vollständiger Titel: Entwicklung einer Road Map für Künstlichen Intelligenz zur Resilienz von Supply Chains am Beispiel der industriellen Instandhaltung - Hyperautomatisierung für die Optimierung von Lernprozessen
Vollständiger Titel: Design and Implementation of an Integrated Data Pipeline for Combining Process- and Text-Mining towards Optimizing Human Learning in Business Processes
WS 2021
-
Morhologie der vorausschauenden Instandhaltung
Vollständiger Titel: Eine Klassifizierung von Anwendungen der vorausschauenden Instandhaltung in der Industrie 4.0
SS2021
- Morphologie der vorausschauenden Instandhaltung
Vollständiger Titel: Eine Klassifizierung von Predictive-Maintenance-Anwendungen in der Industrie 4.0
WS2020
- Analyse von Stellenprofilen zur Kompetenzbewertung
Vollständiger Titel: Textuelle Analyse von Stellenbeschreibungen zur Bewertung der Kompetenzentwicklung in der industriellen Instandhaltung - Instandhaltung Textdaten für Kostenfaktoren
Vollständiger Titel: Entwurf und Entwicklung eines Prototyps zur Umwandlung von Instandhaltungstextdaten in Kostenfaktoren
SS2020
- Prozessanalyse mit Process Mining
Vollständiger Titel: Analyse von Process-Mining-Methoden und verwandten Anwendungen mit Unterstützung von Machine Learning - Gamification in der Instandhaltung
Vollständiger Titel: Entwurf eines Vorgehensmodells zur Extraktion und Spezifikation von Anforderungen an Gamification-Tools und -Funktionen in der industriellen Instandhaltung
WS 2019
- Künstliche Intelligenz und Enterprise Resource Planning (ERP) in Zusammenarbeit mit BRP Rotax
Vollständiger Titel: Mögliche Einsatzfelder von KI-Methoden und -Technologien im Bereich der Lieferantenqualität bei einem internationalen Motorenhersteller - Blockchain für Smart Manufacturing
Vollständiger Titel: Unternehmen Blockchain für Smart Manufacturing Unternehmen - Instandhaltungs-Wissensmanagement in der Metallindustrie in Zusammenarbeit mit Primetals
Vollständiger Titel: Wissensmanagement in der Instandhaltung in der Metallindustrie - Wissensentdeckung aus Text in der Industrie 4.0
Vollständiger Titel: Wissensentdeckung aus textuellen Daten im Kontext von Smart Factories für Industrie 4.0 - Learning Scorecard Modell für intelligente Fabriken
Vollständiger Titel: Entwurf eines Learning Scorecard Modells zur Bewertung der menschlichen und maschinellen Produktivität in Cyber Physical Social Production Systems - Root Cause Analysis in der vorausschauenden Instandhaltung in Zusammenarbeit mit Infineon
Vollständiger Titel: Der Weg zur Root Cause Prediction mit einem bestehenden Predictive Maintenance Modell und dessen Auswirkung auf Wartungs- und Produktions-KPI's
SS 2018
- Wissen aus Wartungsberichten extrahieren
Vollständiger Titel: Ein prozedurales Modell zur Extraktion von Wissen aus industriellen Wartungsberichten - Bayes'sche Netze in der Instandhaltung
Vollständiger Titel: Dynamisches Bayes'sches Netz für die vorausschauende Instandhaltung - Nicht-stationäre Bayes'sche Netze für die vorausschauende Instandhaltung
Vollständiger Titel: Nicht-stationäre dynamische Bayes'sche Netze für die vorausschauende Instandhaltung: Theoretische Grundlagen und Anwendungsszenarien