LEHRFORSCHUNGSPROJEKTE Prof Dr Ing Jens Heger Modellierung und

LEHRFORSCHUNGSPROJEKTE Prof. Dr. -Ing. Jens Heger Modellierung und Simulation technischer Systeme und Prozesse PROF. DR. -ING. JENS HEGER » www. leuphana. de

Ausarbeitung Implementierung bzw. Anwendung eines oder mehrerer Verfahren (im Vergleich) z. B. zum Thema Reihenfolgeplanung, wie z. B. Simulation, Optimierung etc. - Der Umfang richtet sich je nach Projekt in Abhängigkeit vom Implementierungsaufwand etc. -> ca. 10 -15 Seiten / pro Person - Siehe Leitfaden für Abschlussarbeiten - [Kurze Abschlusspräsentation mit dem Ziel anderen Kommilitonen über die Ergebnisse zu informieren] auf Wunsch Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 2

Thomas Voß Projekt : Materialfluss in hochflexiblen Produktionssystemen (Bsp. Ingenics Boxenstopfertigung) - Materialversorgung bei dezentraler Routenfindung und Reihenfolgeregelung - Auslegung von Materialbereitstellungfläche n - Vorhandene Simulationen anpassen (Parameterstudie und Sensitivitätsanalyse) Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 3

Thomas Voß Projekt: Produktionsbegleitende Simulation (Bsp. Lernfabrik) Aufbau eines Simulationsmodels der realen Leuphana Lernfabrik zur Abschätzung des Systemverhaltens. Any. Logic® - Generelles Modell der Lernfabrik + Kopplung von Live Daten mit der Simulation zur Vorhersage des Systemverhaltens. (SQL - DB + Any. Logic) - Materialversorgung, Montageprozesse und Rüstprozesse in der Lernfabrik simulieren https: //www. researchgate. net/publication/296333428_Linking_symbiotic_simulation_to_enterprise_systems_Framework_and_applications Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 4

Thomas Voß Projekt: Spielkonzept für ein Mehrspieler Simulations Spiel im Browser / App Aufbauen auf dem Simulationsmodell der Lernfabrik ein Single- / Multiplayerspiel entwickeln - Ansätze zum Thema Blended Any. Logic® Learning und Gamification sollen mit Hilfe der Simulation aufgegriffen und in die Cloud gebracht werden. - Verwendung im Kontext von Cloud Applikationen (Link) zur p. MRP Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 5

Thomas Voß Projekt : Mixed-Model-Montagelinien auslegen - Die Reihenfolge- und Auslastung von Montaglinien bei einer komplexen Fertigung mit Vorgangsbeziehungen mathematisch beschreiben. - Grundlagenden Netzplantechnik Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 6

Thomas Voß / Mazhar Zein El Abdine Projekt: Datenbankgestütztes Process Mining (Bsp. Lernfabrik) Ableiten von Bewegungsmustern mit Hilfe von Prozessdatenauswertung - Auswertung einer Datenbank mit entsprechender Software (SQL - DB + Celonis / Pro. M) - Aussagen über aktuelle Materialflüsse und Vorhersagen aus den Daten ableiten Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 7

Thomas Voß / Mazhar Zein El Abdine Projekt: Bildverarbeitung in der Cloud -Training eines Prof. Dr. -Ing. Jens Heger neuronalen Netzes (Offline) -Das Modell in der Cloud speichern (Microsoft Azure / AWS) -Applikation auf einem mobilen Endgerät zur Verwendung des bereitgestellten Knotenpunktes 8

Mazhar Zein El Abdine Projekt : Erkennung und Klassifikation von Produktionsfehlern durch tiefe neuronale Netze Transfer Learning − Ein großes tiefes neuronales Netz sollte mit Bildern verschiedener Defekte trainiert werden, um Anomalien in tiefgezogenen Karosserieteilen erkennen und lokalisieren zu können. Entwicklungsumgebung: Python / MATLAB (Python bevorzugt) Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 9

Mazhar Zein El Abdine Projekt: Erstellen einer Webanwendung mit SQL und Python (Proof of concept) - Motivation: Einfache Überwachung von Prozessdaten ohne externe Cloud (Datenschutz) - Ziel: SQL-Server-basiertes Abspeichern und Abrufen von Prozessdaten - Ansatz: Ein Datensatz wird mit Python verbunden und mit Flask / Django auf einer Webseite visualisiert Datenbank erstellen Prof. Dr. -Ing. Jens Heger Datenbank importieren Daten visualisieren 10

Simon Temmen Projekt: Konzeptentwicklung eines Prozessberichts beim Warmumformen - Motivation: Erkennung der Werkzeugbelastung anhand von Temperaturmessungen - Ziel: Konzeptentwurf eines Berichts zur kurzfristigen und langfristigen Maschinenüberwachung, der nach jeder gefertigten Charge generiert wird - Ansatz: Datenanalyse der Temperaturentwicklung (Verteilung, Trenderkennung) Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 11

Simon Temmen Projekt: Entwicklung eines Bewertungsverfahrens der Schädigungen von Tiefzieherzeugnissen (Kaltumformung) - Motivation: In der Kaltumformung können durch schwankende Materialeigenschaften unterschiedliche Schäden entstehen. Zur Schadenserkennung und Prozesskorrektur müssen die Schäden quantifiziert werden, um eine Trenderkennung zu ermöglichen - Ziel: Entwicklung eines Bewertungsverfahrens, dass verschiedene Schäden/Qualitätsmerkmale eines Tiefzieherzeugnisses in einer Kennzahl vereint - Ansatz: Literaturrecherche zu Schadensarten, Ursachen, Messverfahren, Schadensquantifizierung Qualität = X? Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 12

Marvin Chyke Hempel Projekt: Modellierung von Wirkungszusammenhängen zwischen Niederschlagsereignissen und kritischen Wasserständen - Motivation: Zur adäquaten Entwässerung von tiefliegenden Deichregionen ist das abschöpfen von angesammeltem Niederschlagswasser unabdingbar. Aus Gründen der Kostenoptimierung ist mithilfe von mathematischer Optimierung ein vorausschauender Pumpenplan anzuwenden, in dem die Menge an zulaufendem Wasser in den Sammelbecken/Vorflutern zu maßgeblich berücksichtigen wird. - Ziel: Aufbau eines Prognosemodells zur Abschätzung von Änderungen des Wasserstands in Abhängigkeit vom Niederschlag und weiteren Einflussfaktoren (z. B. Luftund Bodentemperatur bzw. Jahreszeiten) - Ansatz: Literaturrecherche zu Niederschlag. Abfluss-Prozessen und Untersuchung historischer Messdaten (Wetterdaten, Pegelstände) auf darstellbare Zusammenhänge Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 13

Marvin Chyke Hempel Projekt: Benchmarking von MILP und MINLP im Zusammenhang mit Entwässerungssystemen - Motivation: Zur adäquaten Entwässerung von tiefliegenden Deichregionen ist das abschöpfen von angesammeltem Niederschlagswasser unabdingbar. Aus Gründen der Kostenoptimierung ist mithilfe von mathematischer Optimierung ein vorausschauender Pumpenplan zur Minimierung des Energieverbrauchs anzuwenden. Die physikalisch nicht-linearen Zusammenhänge können durch Diskretisierung und stückweise Linearisierung umgangen werden. Das resultierende, approximierte Bewertung der bietet Anwendbarkeit - Ziel: lineare Modell im bestenund Fall Skalierbarkeit eine Lösung nahe am Optimum. - Ansatz: Untersuchung des Rechenaufwands und der Ergebnisabweichung von bestehenden MILP und MINLP am Beispiel eines einstufigen Pumpsystems (mit AMPL und/oder Python) Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 14

Marvin Chyke Hempel Projekt: Entwicklung eines Demonstrators zur Visualisierung von mehrstufigen Schöpfprozessen - Motivation: Durch den Betrieb von Schöpfwerken und die Ausführung mehrstufiger Schöpfprozesse werden tiefliegende Deichregionen in Küstennähe von überschüssigen Niederschlagswasser befreit. Diese Prozesse könne mit Hilfe von mathematischer Optimierung Kosten- und CO 2 -optimiert werden. Zur Darstellung von mehrstufigen Schöpfprozessen in kleinem Maßstab bietet sich die Entwicklung eines digitalen bzw. physischdigitalen Demonstrators an. Dieser Demonstrator kann als „Digitaler Zwilling“ und folglich als ein virtuelles Abbild des realen Schöpfsystems dienen, um reale Testfehler zu minimieren und tiefere Erkenntnisse über - Ziel: Entwicklung eines Demonstrators das System zu gewinnen. („Digitaler Zwilling) für ein Schöpfsystem - Ansatz: Physische Planung und Umsetzung sowie digitale Implementierung Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 15

Marvin Chyke Hempel Projekt: Entwicklung eines Demonstrators zur Visualisierung von mehrstufigen Schöpfprozessen Durch den Betrieb von Schöpfwerken und die Ausführung mehrstufiger Schöpfprozesse werden tiefliegende Deichregionen in Küstennähe von überschüssigen Niederschlagswasser befreit. Diese Prozesse könne mit Hilfe von mathematischer Optimierung Kosten- und CO 2 -optimiert werden. Zur Darstellung von mehrstufigen Schöpfprozessen in kleinem Maßstab bietet sich die Entwicklung eines digitalen bzw. physisch-digitalen Demonstrators an. Dieser Demonstrator kann als „Digitaler Zwilling“ und folglich als ein virtuelles Abbild des realen Schöpfsystems dienen, um reale Testfehler zu minimieren und tiefere Erkenntnisse über das System zu gewinnen. - Entwicklung eines Demonstrators („Digitaler Zwilling) für ein Schöpfsystem anhand von realen Messdaten Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 16

Haben Sie eigene Themen bzw. Forschungsinteressen ? Verschiedene Themen zur Reihenfolgeplanung - Zentrale Heuristiken: - Shifting Bottleneck implementieren („zum Laufen bringen“), oder Branch und Bound Szenario: z. B. Fisher Thompson 1963, Ziel Makespan (Gesamtfertigstellung) - Einsatz von Datenanalyse, Prognose mithilfe von „Maschinellem Lernen“ - Neuronale Netze, Gaußsche Prozesse, Entscheidungsbäume Übersicht über Ansätze Parameterschätzung Einarbeitung und Vorstellung der Mat. Lab Toolbox zum machinellen Lernen(z. B. Deep Learning, Klassifikation…) Deep. Learning mit Tensor. Flow oder Caffe (bspw. im Qualitätsmanagement) Prof. Dr. -Ing. Jens Heger 17

Kontakt Prof. Dr. -Ing. Jens Heger jens. heger@leupha na. de Leuphana Universität Lüneburg Institut für Produkt- und Prozessinnovation (PPI) Modellierung und Simulation technischer Systeme und Prozesse Universitätsallee 1 Gebäude 12 Thomas Voß, M. Sc. thomas. voss@leuphana. de Prof. Dr. -Ing. Jens Heger Mazhar Zein El Abdine, M. Sc. mazhar. abdine@leuphana. de Marvin Chyke Hempel, M. Sc. marvin. hempel@leuphana. de Simon Temmen, M. Sc. simon. temmen@leuphana. de 01. 03. 2021 18