Predictive Maintenance für verteile Systeme

Beschreibung

Diese Arbeit kann in deutscher und englischer Sprache verfasst werden. Predictive Maintenance, oder vorausschauene Wartung, ist ein Verfahren, das basierend auf  Machinendaten und mithilfe von lernenden Algorithmen Wartungsbedarf  für Systeme vorhersagt. So können Wartungszeiten, Ausfallhäufigkeite reduziert sowie schwerwiegende Schäden an Mensch und Maschine verhindert werden. Der Ansatz der Predictive Maintenance für verteilte Systeme zielt darauf ab, bei der Prädiktion die Daten aller in dem Netwerk befindichen Teilnehmer mit einzubeziehen, um so eine Steigerung der prdädiktiven Leistung zu erlangen.

Um Forschung auf diesem Gebiet zu betreiben, wird wird am Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung eine Roboterflotte betrieben. Diese ist mit unterschiedlichen Sensoren (IR, Kamera, Bumper, Encoder, Odometrie…) ausgestattet und soll Daten produzieren, mit denen die lernenden Modell angepasst werden. Mögliche Themen sind beispielsweise:

• Recherche und Anwendung von SOTA-Algorithmen im Bereich Anomaly Detection, Computervision
• Inbetriebnahme von Sensoren, anschließende Datenerzeugung, Datenanalyse,
• Verwenden der erzeugten Daten für Trainieren von Machinen Learning Algorithmen

Voraussetzungen

Je nach Themengebiet sind Erfahrungen auf folgenden Gebieten nötig:

• Deep Learning, Machine Learning
• Python
• Pytorch/TF
• Computervision
• ROS2

Bei Interesse nehmen Sie gerne Kontakt mir auf.

Vorausgesetzt werden Erfahrungen in der Programmierung mit Python, Tensorflow

Kategorie: Bachelorarbeiten - Angeboten, Forschungspraktika - Angeboten, Masterarbeiten - Angeboten, Projektarbeiten - Angeboten