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Digitale Planung und Engineering von Automatisierungssystemen

Die automatisierte Demontage von Elektro- und Elektronik-Altgeräten im Rahmen des Produktlebenszyklus ist eine große Herausforderung der Industrie. In dieser Arbeit soll der Zerlegungsprozess eines Displays systematisch erfasst, analysiert und in einer virtuellen Umgebung nachgebildet werden. Durch die Übertragung in einen digitalen Zwilling sollen Automatisierungspotenziale identifiziert und erste Ansätze für eine robotergestützte Demontage erarbeitet werden.

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Michaela Hlatky Michaela Hlatky
M.Sc.

Industrierobotik und Mensch-Roboter-Kollaboration

In dieser Ausschreibung soll die Methode zum Scannen weiterentwickelt werden, sodass automatisiert ein digitaler Zwilling des Arbeitsplatzes erstellt wird. Der Arbeitsplatz ist dabei für eine Montageaufgabe mit definierten Objekten ausgelegt. Diese Objekte (bspw. Behälter, Bauteil, Einlegestelle) sollen aus dem 3D-Scan erkannt und innerhalb des digitalen Zwillings klassifiziert werden. Neue Objekte sollen dabei in eine Bibliothek aufgenommen werden. Dafür steht eine Simulationsumgebung zur Verfügung.

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Christian Hölzer Christian Hölzer
M.Sc.

Als Teil der Automatisierungstechnik werden häufig reale Anwendungsfälle von Industriepartnern für die Forschung und Entwicklung in Betracht gezogen. In dieser Ausschreibung soll ein realer Use-Case der Zahn Pinsel GmbH untersucht werden. Diese sind Premium-Hersteller für eine Vielzahl unterschiedlicher Pinsel. Alle haben allerdings gemeinsam, dass nach der Herstellung eine Schutzhülle nur um die Pinselspitze angebracht werden muss. Diese ist insbesondere für den Transport vorgesehen und wird aktuelle per Hand angebracht.

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Christian Hölzer Christian Hölzer
M.Sc.

Machine Learning und Künstliche Intelligenz

Entwicklung und Integration einer Vision-Language-Action Models (VLA) Pipeline (LeRobot) zur Steuerung von Industrierobotern (Universal Robots). Umsetzung, Erprobung und Auswertung.

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Tristan Strattner Tristan Strattner
M.Sc.

Ziel dieser Arbeit ist es, ein Konzept für die Informationsextraktion aus multimodalen Datenquellen zu entwerfen, um diese in einer Datenbank für Retrieval-Augmented Generation (RAG) bereitstellen zu können. Zu diesem Zweck sollen verschiedene Konzepte entwickelt und erprobt werden.

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Tristan Strattner Tristan Strattner
M.Sc.

Ziel der Abschlussarbeit ist die Optimierung von Wissensbasen für Large Language Models (LLMs) durch strukturierte Aufbereitung von Dokumenten für Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei werden Extraktionstechnologien und ein Referenzsystem entwickelt, um relevante Informationen effizient zugänglich zu machen. Die Ergebnisse werden im Forschungsprojekt KIHelpSys integriert.

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Vedat Senturk Vedat Senturk
M.Sc.