Diplomarbeiten &
Ferialpraktika

Motivation

Unsere Leitstandssoftware AMS ZPoint-CI stellt das Bindeglied zwischen der IT-Infrastruktur der Planungsebene (ERP Systeme) und jener der Anlagenebene dar.

Die IT-Infrastruktur der Planungsebene ist von Kunde zu Kunde unterschiedlich. Um sie miteinander in Verbindung zu bringen, benötigt es die entsprechenden Schnittstellen. Es werden kundenspezifische Erweiterungen der Leitstandssoftware erstellt, welche die Daten aus einem System extrahieren, wenn notwendig transformieren, und an das andere System weitergeben. Diese Erweiterungen werden als zusätzliches Softwareprodukt implementiert.

Es soll untersucht werden, welche Technologien/Frameworks eine Anbindung als Baukasten zur Verfügung zu stellen. Damit soll in Zukunft eine einfache Konfiguration möglich sein.

Inhalt

Folgende Tätigkeiten sind durchzuführen:

• Requirements-Engineering
• Evaluierung, welche Technologien die Anforderungen und Prozesse bestmöglich unterstützen
• Konzipierung einer Lösung und Technologieauswahl
• Proof of Concept, um Lösung/Technologie zu bewerten

Ziel

• Anbindungen an ERP Systeme sollen im Baukastenprinzip möglich sein
• Von den einzelnen Systemen sollen Daten extrahiert/ transformiert und an das System weitergegeben werden
• Eine Anbindung unserer Leitstandssoftware an ein ERP System soll mit möglichst wenig Implementierungstätigkeit
  konfiguriert werden können

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Beschreibung

Die optimale Nutzung von bestehenden Ressourcen ist heutzutage extrem aufwändig. Viele IT Systeme laufen mit niedriger Auslastung, die verfügbaren Ressourcen können so nicht optimal genutzt werden. Das Ziel der Diplomarbeit ist es, diese Ressourcen optimal über einen
GRID-Computing Cluster effizient zu nutzen.

Aufgaben

Folgende Tätigkeiten sind im Rahmen des Projektes durchzuführen:

• Grid-Computing Cluster Basics
• Mesh-Networking mit Fokus auf Security
• Services lauffähig im Container (Docker) und Nativ (Windows, Linux), bevorzugt Net 5
• Autom. Verteilen über die vorhandenen Ressourcen
• Abgleich mit den aktuellen EU-Projekten Pledger und Decenter

Ziele

• Entwicklung eines lauffähigen Prototypen

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Ausgangssituation

Als Innovationsabteilung der STIWA Advanced Products sind wir für die erste Phase der Produktentwicklung verantwortlich, von der Idee bis zum funktionsfähigen Prototypen. Eines der Themen, die im Team bearbeitet werden, ist die Technologie magnetorheologischer Medien, also Medien, deren Viskosität sich mittels magnetischer Feldstärke einstellen lässt. Mit dieser Technologie werden mehrere Produktlösungen aktuell umgesetzt und am Standort produziert. Parallel dazu soll diese Palette durch weitere Produkte in diesem Technologiesegment ergänzt werden.

Voraussetzungen

• Abgeschlossenes Bachelorstudium im Bereich Mechatronik oder technische Physik
• Interesse an physikalischen Grundlagen
• Kenntnisse im Entwurf kleinerer Schaltungen und Programmierung von Mikrocontrollern
• Interesse am Konzipieren neuer Lösungen

Beispiel-Aufgabenstellung

• Entwurf eines HMI Bedienelements auf Basis magnetorheologischer Medien
• Konzipierung der mechanischen Komponenten
• Entwurf einer zur Ansteuerung notwendigen Elektronik und der Software
• Zusammenbau, Testing und Optimierung der entwickelten Lösung

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Motivation: 

Eine Kernkompetenz der STIWA Group ist das Konzeptionieren und Bauen von Schwingfördergeräten für die Hochleistungsmontage Automation. Mit diesen Fördergeräten werden die Einzelteile für den Montageprozess von Baugruppen bereitgestellt. Das Kernstück jedes Fördergeräts ist die Richtstrecke, die die Förderteile in die richtige Lage bringen soll und am Ende in der erforderlichen Stückzahl bereitstellt. Für jeden dieser zugeführten Einzelteile ist es erforderlich, eine eigene Richtstrecke zu designen. Dieser Prozess geschieht empirisch und ist mit hohem Arbeitsaufwand verbunden. Die Aufgabe dieses Projekts ist die Analyse derartiger Richtstrecken. Jede davon hat eine bestimmte Anzahl von Richtbereichen und Ausscheidebereichen. Es gibt allerdings keinen Standard, wie so eine Strecke auszusehen hat. Das Design ist immer vom jeweiligen Zuführtechniker abhängig, der die Richtstrecke entwirft. Ziel der Arbeit ist eine Systematik, mit der man für einen neuen Produktteil vorhersagen kann, welche Arten von Richtbereichen auf einer Richtstrecke benötigt werden und welche Abmessungen diese Bereiche haben sollen. Hier ist ein kreativer Kopf gefordert, denn in welcher Form diese Systematik aufgestellt wird und auf welchen mathematischen Modellen diese basiert, ist nicht vordefiniert und noch frei wählbar.
 

Aufgaben und Ziele:

• Analyse bestehender Richtstrecken
• Charakterisierung der Richtwirkung mit Hilfe der STIWA Fördersimulation
• Definition standardisierter Bereiche, die immer wieder in solchen Strecken vorkommen
• Parametrierung dieser Bereiche – welche Parameter sind dafür notwendig? (Länge, Breite, Höhe etc.)
• Programmierung von Auswerteroutinen (z.B. Matlab oder Octave)
• Zusammenstellung eines Katalogs standardisierter Bereiche mit dem Ziel, darauf aufbauend eine Richtstrecke für neue Förderteile (zumindest zu einem Teil) erstellen zu können.

Dauer: 5-6 Monate

Ort: Gampern

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Motivation: 

STIWA Österreich fertigt rund 50 Mio. Fräs- und Drehteile in der Groß- und Massenherstellung. In der Serienherstellung sind stabile und robuste Prozesse absolut notwendig. Durch jede Prozessstörung oder -abweichung besteht die Gefahr fehlerhafte Teile zu produzieren. Diese Teile könnten, wenn sie nicht detektiert werden, ausgeliefert werden oder können nur durch hohe Aufwände sortiert oder entsorgt werden. Die Prozessüberwachung wird dadurch zum wichtigsten Werkzeug in der Serienfertigung.

Aufgaben:

• Ist- und Potential-Analyse der aktuell intern verwendeten Systeme
• Recherche der am Markt erhältlichen Systeme und Potentialanalyse
• Ausarbeiten unterschiedlicher Alternativen der Prozessaufzeichnung, zielgerichtete Analysen und automatisches Berichtsreporting

Ziel:

• Nutzen in der Fertigung sichtbar machen
• Prozessüberwachung in der Serienfertigung etablieren
• Erarbeiten einer allgemeinen Lösung 
  • zur Vorgehensweise zum Einstellen und Einrichten
  • zum Testen der Prozesse
  • zur automatisierten Auswertung
• Weltweiter Einsatz in der STIWA Group: Geschäftsfeld Manufacturing

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Motivation:

STIWA Österreich fertigt rund 50 Mio. Fräs- und Drehteile von Einzelteil/Kleinserien bis zur Groß- und Massenherstellung. Der Maschinenpark umfasst über 100 CNC Bearbeitungsmaschinen. Diese Anlagen werden mit rund 10.000 unterschiedlichsten Werkzeugen betrieben. Sowohl Werkzeug als auch Versatzdaten müssen beim Rüsten der Werkzeuge an den Anlagen verfügbar sein. Diese Flut an Versatzdaten muss überschaubar, geordnet und prozesssicher an die Maschinen übertragen werden.

Aufgaben:

• Recherchearbeit zu:
  • Welche Technologien sind verfügbar (Balluf, Datamatrix, RFID, Excel, etc.)
  • Vorteile/Nachteile der Technologien, Verfügbarkeit, Kosten/Risiken, Skalierbarkeit, Nutzen, Datensicherheit/Datenqualität
• Ab welcher Unternehmensgröße/Anzahl der Spindel/Anzahl der Werkzeugeinsätze ist welche Technologie rentabel?

Ziel:

• Bewertung und Vorstellung einer Lösung zum nachträglichen Umrüsten des gesamten Maschinenparks
• Systemvorschlag bei Neuinstallation eines neuen Fertigungsstandortes, Neubau auf die grüne Wiese
• Weltweiter Einsatz in der STIWA Group: Geschäftsfeld Manufacturing

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Motivation:

STIWA Österreich fertigt rund 50 Mio. Fräs- und Drehteile in der Groß- und Massenherstellung. In der Serienfertigung sind stabile und robuste Prozesse absolut notwendig: Durch falsch eingelegte Rohteile besteht die Gefahr, fehlerhafte Teile zu produzieren und auszuliefern. Fehlerhafte Teile müssen mit hohen Aufwänden sortiert oder entsorgt werden. Ein prozesssicheres Einlegen der Rohteile in die Maschine bzw. in die Spannvorrichtung und eine Überwachung unabhängig von den Taktzeiten ist daher von hoher Bedeutung.

Aufgaben:

• Recherche einer Möglichkeit zur Kontrolle der Spannsituation in Maschinenraum
• Berücksichtigung der Einflüsse aus der Arbeitsumgebung, wie Späne, Scheidöl und dgl.
• Taktzeitneutrale Überwachung etablieren

Ziel:

• Prozesssicheres Einlegen der Rohteile in die Maschine / Aufspannung
• Umsetzung taktzeitneutraler Überwachung
• Weltweiter Einsatz in der STIWA Group: Geschäftsfeld Manufacturing

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Motivation: STIWA will für ihre Kunden Self-Service DataScience anbieten. Damit sollen DataScientists in der STIWA-Softwarelandschaft performant und flexibel auf Standarddaten als auch anwendungsfallspezifische Daten zugreifen können. Dies ist essentiell, um im ersten Schritt die Daten verstehen zu können und in weiteren Schritten, um Modelle auf diesen Daten bauen zu können. Damit sich DataScientisten nicht für jeden Anwendungsfall um die Datenbeschaffung, die Datenspeicherung und den Datenzugriff kümmern müssen soll im Rahmen der Diplomarbeit eine Standardinfrastruktur geschaffen werden. Mit dieser STIWA Infrastruktur im Hintergrund können sich DataScientisten auf die fachliche Entwicklung der Modelle konzentrieren.

Aufgabe: Es wird ein Mechanismus benötigt, mit dem der DataScientist On-Demand DataMarts definieren kann, die automatisch von der Infrastruktur befüllt werden. Durch den On-Demand DataMart hat der DataScientist die Möglichkeit, die Daten nach seinen Wünschen abzulegen und performant und flexibel abrufbar zu haben. Hierbei stehen mehrere mögliche Technologien im Raum, die unter anderem im Rahmen der Arbeit betrachtet werden sollen:

• Klassische relationale Datenbanken
• Apache Spark
• KSQLDB

Ziel: Ziel der Arbeit ist es, die Grundlagen für eine DataScience-Infrastruktur bei STIWA zu schaffen. Beginnend von der Konzeptausarbeitung über die Technologieevaluierungen bis hin zu praxisrelevanten Prototypen in Zusammenarbeit mit der DataScience-Abteilung von STIWA.

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Motivation: 

Je mehr Prozessschritte eine Anlage hat und je komplexer diese sind, desto mehr Störungen treten im Betrieb auf. Nicht immer ist die Ursache sofort ersichtlich. Um Stillstände in der Produktion möglichst gering zu halten, soll das Bedienpersonal bei auftretenden Störungen durch ein Assistenzsystem bei der Entstörung unterstützt werden. Dieses Assistenzsystem soll durch Dokumentation von behobenen Störungen erweitert werden können, um gleiche oder ähnliche Fehler zu einem späteren Zeitpunkt rascher beheben zu können.

Ziele:

• Erweiterung der protokollierten Störungen durch Ursache(n)- und Entstörungsbeschreibungen
• Möglichkeit der Dokumentation sowohl für das Bedienpersonal an der Maschine, als auch für Techniker in nachgelagerten Analyse-Prozessen, wenn es um komplexere Situationen geht.
• Vorschlagssystem von möglichen Störungsbehebungen bei Auftreten erneuter Störungen
• Bewertungsmöglichkeit, ob und welche Beschreibung zum Erfolg geführt hat

Rahmentechnologien/-schnittstellen:

• Java, Websocket, Angular

Tätigkeiten:

• Requirements-Engineering
• Konzipierung einer Lösung und Technologieauswahl
• Umsetzung und Tests von Prototypen in Abstimmung mit Stakeholdern

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Ausgangssituation: 

Innerhalb der STIWA Automation beschäftigt sich der Bereich Verfahren und Technologie unter anderem mit der schweißtechnischen Entwicklung von Kundenprodukten und deren Herstellung als Prototypen. In der Umsetzung als Produktionsprozess innerhalb einer Hochleistungsanlage verursachen die entstehenden Schweißspritzer meist weitere Kosten und Aufwände (z.B. Verschleiß bzw. Reinigung der umliegenden Bauteile). Ziel dieses Projekts ist es, in Zukunft anhand der Schweißaufgabe (Schweißparameter, Material, …) besser abschätzen zu können, welche Probleme hinsichtlich Anhaftung von Schweißspritzern zu erwarten sind. Dazu sind Schweiß- und Reinigungsversuche notwendig. Eine Betrachtung und Erarbeitung der theoretischen Zusammenhänge bildet die Basis für etwaige weiterführende Tätigkeiten.

Aufgaben:

• Bestimmung der Einflussfaktoren, die das Anhaften der Schweißspritzer beeinflussen (z.B. Größe, Wärmeleitung Bauteil, ….) in Theorie und Praxis
• Erstellen eines Versuchsplans
• Dokumentation der Vorgehensweise

Anforderungen:

• Grundlagen Maschinenbau
• Grundlagen Schweißtechnik
• Interesse an komplexen Aufgabenstellungen
• Eventuell Basiskenntnisse in der numerischen Simulation

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Ausgangssituation:

Innerhalb der STIWA Automation beschäftigt sich der Bereich Verfahren und Technologie unter anderem mit der Entwicklung von Kundenprodukten. Darunter fallen auch Blechbaugruppen, die mittels Laserstrahlschweißverfahren gefügt werden. Einflussgrößen wie Nahtform, Stoßart, Anbindungsquerschnitt, Energieeintrag und Schweißreihenfolge bestimmen maßgeblich die Größe des Schweißverzuges.
Ziel dieses Projektes ist, ein Simulationsmodell aufzubauen, mit dem man in der Lage ist, den Schweißverzug von definierten Schweißprobestücken nachzubilden. Die so ermittelten Parameter sollen für den Aufbau eines Simulationsmodells einer komplexeren laserstrahlgeschweißten Baugruppe dienen, mit dem der Verzug und der Eigenspannungszustand bestimmt werden kann.

Aufgaben:

• Versuchsplanung und -durchführung für die Anfertigung geeigneter Schweißproben
• Aufbau eines FEM-Simulationsmodells der Schweißproben sowie einer komplexeren Schweißbaugruppe in ANSYS-Workbench
• Identifikation der verzugsbeeinflussenden Parameter und Validierung des Modells durch Gegenüberstellung von Versuchs- und Berechnungsergebnissen
• Aufzeigen von Optimierungsmaßnahmen
• Dokumentation der Vorgehensweise

Anforderungen:

• Erfahrung mit Simulation im Bereich der Finite-Elemente-Methode
• Grundkenntnisse in Werkstofftechnik (insb. Gefügekinetik von Stahl)
• Interesse an der Laserstrahlschweißtechnologie

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Motivation
 

Unsere Teilefertigung produziert jedes Jahr mehrere Millionen hochwertige Produkte für den externen Markt sowie betriebsinternen Kunden. Die Sicherstellung einer termingerechten Bearbeitung aller Aufträge erfordert eine komplexe Planung. Hier spielen „Engpassressourcen“ eine wichtige Rolle. Durch eine optimierte Planung können Verzögerungen an diesen Ressourcen vermieden und dadurch auch eine konstante Auslastung weiterer Ressourcen sichergestellt werden.
 

Aufgabenstellung
 

Die Auftragsplanung in unserer Teilefertigung basiert auf ERP-Auftragsstücklisten und einem Advanced Planning System. Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll ein KI gestütztes Assistenzsystem entwickelt werden, welches die Planung weiter optimiert und folgende Methoden anwendet.

• Deskriptive Analyse: Mit modernen Methoden des maschinellen Lernens sollen Zusammenhänge aus großen Datenmengen der Auftragsstücklisten und dem Advanced Planning System ermittelt werden.
• Präskriptive Analyse: Basierend auf den Modellen aus der deskriptiven Analyse sollen Handlungsanweisungen erstellt werden, um Ursachen von Terminproblemen zu identifizieren und deren Häufigkeit schrittweise zu reduzieren.
   

Ziel
 

Ziel dieser Diplomarbeit ist es, Modelle für das maschinelle Lernen zu entwickeln und einen Prototyp des KI-gestützten schnittstellengeführten Assistenzsystems zu implementieren, welches an unser hauseigenes BI-Tool angeschlossen ist und die Termintreue in der Teilefertigung verbessern soll.

Entwicklung Prototyp:

• Vorzugsweise in Python (zB mit Streamlit, Dash, etc) oder R (zB mit Shiny)
• Interaktive, geführte Analyse – Visualisierung notwendig
   

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Motivation

Ultra-wideband (UWB) technology is one of the most promising techniques for indoor localization offering high accuracy, low power consumption, and resilience against interference. However, there is a lack of research on how it can be integrated into challenging industrial environments. 
In this thesis, UWB localization shall be used to locate and identify workpiece carriers within a transport system. A localization system based on custom sensor nodes shall be adapted in terms of firmware (e.g. communication protocol) and set up at a partner’s facility. Mounting positions for both static nodes on the transport system and moving nodes on the workpiece carrier have to be defined in order to minimize non-line-of-sight conditions.
The localization performance shall be assessed with a focus on the correct detection of the workpiece carrier order. At discrete positions, the transport system is capable of providing location information, which can be used as reference. The main goal is to evaluate the localization accuracy that can be expected from an UWB system in harsh environments.

Tasks

• Literature research suitable commercial UWB systems
• Adapt and set up a localization system at the company partner’s facility
• Acquire measurements on a real transport system
• Refine localization algorithm e.g. by assessing additional sensory
• Evaluate the system in terms of localization accuracy

Contact and supervision

Univ.-Prof. Dr. Andreas Springer (MT 0351, andreas.springer@jku.at)
DI Philipp Peterseil (MT 0347, philipp.peterseil@jku.at)

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Motivation

Unsere Produktion mit Hochleistungs-, Montage-, Laserschweiß-, Stanzanlagen, etc. erfolgt nur in Ausnahmefällen mittels flexibler Manpower-Belegung. Um zielführend produzieren zu können muss die  vollständige Produktionsmannschaft je Anlage (Anzahl, Qualifikation) vorhanden sein. Das Spannungsfeld zwischen der Einhaltung von Produktionsplan / -vorgaben und dynamischen Änderungen  (Verfügbarkeitsverluste) muss mittels Schichtplan kompensiert werden. Im Alltag stellt dies eine hohe tgl. Kapazitätsbindung von Mitarbeitern mit Planungsaufgaben dar. Die vorhandene Schichtplanungssoftware wurde  vor einigen Jahren selbst programmiert und beinhaltet / berücksichtigt einen Großteil der relevanten Rahmenbedingungen. 
 

Auszug aus Rahmenbedingungen

• Anlagen mit unterschiedlicher Rollenverteilung und unterschiedlichen Produkten (unterschiedliche Mitarbeiteranzahl und Qualifikation)
• Verschiedene Schichtmodelle
• Betreiben der Anlagen nur in Vollbesetzung möglich
• Einige Anlagen mit Mehrmaschinenbedienung
• Schnittstelle zum ERP System
• Abbildung von Mitarbeitern die in Ausbildung stehen und noch nicht alleine produzieren dürfen
• Schichtplan (Mitarbeiter view) soll eine Kommunikationsoberfläche bieten
• Feinplanungshorizont ca. 4-6 Wochen
• Abbildung der Skillmatrix
   

Projektziel

• Vergleich und Auswahl möglicher Schichtplanungssoftware
• Testen dieser SW unter Berücksichtigung aller relevanter Rahmenbedingungen
• Aufbereitung / Darstellung des Nutzen- und Einsparungspotentials der ausgewählten SW im Vergleich zur bisher eingesetzten SW (ua Amortisation)

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