Aktuell ausgeschriebene Arbeiten

Simulationsunterstützte Terminplanung Produktionsaufträge in der mechanischen Fertigung

Bachelorarbeit
Diese Arbeit entsteht in Zusammenarbeit mit der Federer Informatik AG, Berneck sowie der symas design GmbH, Au.
Die Federer Informatik AG entwickelt und vertreibt Software für Produktionsplanung. Für das Scheduling der Produktionsaufträge soll zukünftig das Simulationssystem SIMIO verwendet werden. Konkret soll es möglich sein, mit SIMIO das entsprechende Modell aufzubauen. Dabei sollen alle Möglichkeiten, die SIMIO bietet, verwendet werden können.
Mit Hilfe der .NET-API (C#) von SIMIO kann das Modell an die Produktionsplanungssoftware angebunden werden. Die Produktionsaufträge mit den einzelnen Arbeitsschritten können über .NET-API an SIMIO übergeben werden. Unter Verwendung des jeweiligen Modells sollen automatisiert Simulationsvorgänge durchgeführt werden, um das optimale Scheduling der Aufträge zu ermitteln. Gleichzeitig soll der Benutzer die Möglichkeit erhalten, spezifische Parameter im Modell zu ändern und die entsprechenden Simulationsergebnisse miteinander zu vergleichen. Das finale Scheduling soll dann wieder an die Produktionsplanungssoftware zurückgegeben werden. Damit ein möglichst generisches Modell verwendet werden kann, sollen neben den Daten auch Parameter an das Simulationsmodell übergeben werden können.
Das Scheduling ist auf die Prozesse, Eigenheiten und Problemstellung der mechanischen Fertigung auszurichten.
Für die Visualisierung der Resultate in der Produktionsplanungssoftware soll eine Grundlagenanalyse vorgenommen werden, wie SIMIO bzw. spezifische Controls in die Produktionsplanungssoftware eingebettet werden können.
Im Rahmen der Arbeit soll ein Prototyp aufgebaut werden, der die Möglichkeiten gemäss Vorgaben aufzeigt.

Prozessoptimierung durch Simulation (Arbeitstitel)

Anwendungsorientierte Arbeit

Diese Arbeit entsteht in Zusammenarbeit mit der Accenture GmbH Strategy and Consulting am Campus Kronberg im Taunus (De). Neben der Bewerbung an der OST ist eine zusätzliche Bewerbung bei Accenture erforderlich. Diese prüft dann auch, ob sie in einem aktuellen Kundenprojekt eingebunden werden können.

Hintergrund

Accenture GmbH Strategy and Consulting ist vergleichbar mit Roland Berger oder McKinzey, spielt somit in der Top-Liga im Beratungsumfeld und sind weltweit aktiv.

Voraussetzungen Sehr gute Kenntnisse in Modellbildung und Simulation sowie statistischer Verfahren. Sie sollten über einen A oder B Grade besitzen. Interesse an Geschäftsprozessen und betriebswirtschaftlichen Zusammenhängen, Bereitschaft, in einem internationalen Team zu arbeiten.

Toolentwicklung zur graphischen Spezifikation von Simulationssystemen

Grundlagenarbeit

Die Simulation in Produktion und Logistik stellt vielschichtige Anforderungen an die Modellbildung und Beschreibung des zu untersuchenden Gegenstandes dar. Da hier in der Regel interdisziplinär gearbeitet wird, treffen ganz unterschiedliche Erfahrungs- und Wissenswelten aufeinander. Die Fachgruppe “Einsatz formaler Methoden in Vorgehensmodell zur Simulation” der ASIM/Gesellschaft für Informatik beschäftigt sich genau mit der Fragestellung. Die Arbeiten sind zwischenzeitlich soweit fortgeschritten, dass nun die Implementierung eines graphischen Tools zur semiformalen Beschreibung von Simulationsmodellen angezeigt ist. Die Zusammenarbeit mit der ASM-Gruppe und Doktoranden der Universität der Bundeswehr in München ist möglich.

Voraussetzungen Kenntnisse in Modellbildung und Simulation von Vorteil

Statistik Plugin für KNIME Analytics Platform

Softwareentwicklung

KNIME Analytics ist eine frei verfügbare Software für programmierfreie Datenanalyse. Es sollen Plugins (Learner, Predictor, Scorer) entwickelt werden (Java), welche es erlauben, statistische Verteilungen von Daten bestimmen zu können.

  • Der Learner implementiert eine Schätzfunktion für eine bestimmte Verteilung um. Ein “Exponential Distribution Learner” schätzt zum Beispiel das Lambda einer Exponentialverteilung unter der Annahme, dass es sich die Daten exponentialverteilt sind.

  • Der Predictor klassifiziert einerseits die Daten und generiert andererseits mit den geschätzen Parametern des Learners eine entsprechende theoretische Verteilung für eine bestimmte Anzahl Kategorien.

  • Der Scorer vergleicht die empirische Verteilung der Daten mit der theoretische Verteilung (χ²).

Voraussetzungen

Statistische Grundkenntnisse und Java-Kenntnisse wünschenswert

Animationsbibliothek für SimPy und Jupyter (Folgearbeit)

Softwarentwicklung

SimPy ist ein schlankes Python Framework für diskrete Ereignissimulation und beinhaltet von Haus aus Funktionalitäten im Bereich Prozessdefinition- und Steuerung, Interprozessinteraktionen und geteilten Ressourcen. Im Vergleich zu anderen Simulationsframeworks fehlt jedoch der Bereich Animation. In dieser Arbeit soll daher eine Animationsbibliothek für Simpy in Jupyter entwickelt werden. Diese Arbeit ist eine Folgearbeit einer vorherigen Semesterarbeit.

Webapplikation für statistische Visualisierung

Softwareentwicklung

Die Datenanalyse stellt eine elementare Aufgabe in der Modellierung und in der Analyse von Simulationsläufen dar. Zum Zweck einer Arbeitsunterstützung soll eine Python-basierte Webapplikation zur Visualisierung und Analyse statistischer Sachverhalte entwickelt werden. Ziel ist es, dass theoretische und empirische Verteilungen sowie Zusammenhänge zwischen mehreren empirischen Variablen dargestellt werden können. Weiter sollte es möglich sein, statistische Parameter, Korrelationen und Autok0rrelationen, Regressionen sowie z- und t-Werte zu berechnen und in die Darstellungen einfliessen zu lassen. Die Applikation sollte am Ende der Arbeit produktiv in der Lehre und in der Analyse von in der Simulation gewonnen Daten verwendet werde können und zudem modular aufgebaut sein, sodass zu einem späteren Zeitpunkt neue Darstellungen und Berechnungen einfach integriert werden können.

Voraussetzungen

statistische Grundkenntnisse