Ausgeschriebene Themen

Praktika, Projektarbeiten, Studien- und Forschungsprojekte

Folgende Themen werden derzeit angeboten. Bei Interesse nehmen Sie bitte mit dem betreuenden Assistenten Kontakt auf.

Modellbasierte Produktionssteuerung

Im Rahmen der Arbeit soll untersucht werden, wie sich die Produktionssteuerung (beispielsweise einer Fertigungsanlage) anhand eines BPMN Modells umsetzen lässt. Insbesondere ob und wie sich mit BPMN Objekte wie Activities und Events die Produktion steuern lässt und wie Interaktionen zwischen dem Model und der Anlage möglich sind soll dabei betrachtet werden. Das Konzept soll im Anschluss an der Lego Smart Factory implementiert und evaluiert werden.

Typ: Projektarbeit

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Peter Pfeiffer

Untersuchung von Anwendungspotenzialen des Edge-Computing im industriellen Umfeld

Beim Edge Computing handelt es sich um eine offene, verteile IT-Architektur, für die eine dezentralisierte Verarbeitungsleistung charakteristisch ist. Dabei schafft Edge Computing nicht nur die Basis für das Mobile Computing, sondern auch die Technologien des Internet of Things (IoT). Beim Edge Computing werden Daten von einem (mobilen) Gerät, einem lokalen PC oder aber Server direkt verarbeitet, ohne dass eine Übertragung an ein Rechenzentrum erfolgt.

In dieser Arbeit ist es Ihre Aufgabe, bisherige Anwendungen von Edge Computing in Kombination mit Machine Learning-Verfahren im Industrie 4.0-Bereich zu identifizieren und zu systematisieren. Hieraus leiten Sie kritische Anforderungen ab, die für die Anwendung von Edge Computing in diesem Kontext wichtig sind.

Typ: Forschungsprojekt, Studienprojekt

Voraussetzungen: Verständnis für den Bereich IoT und Machine Learning, Grundkenntnisse der Betriebswirtschaft

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Oliver Gutermuth

State-of-the-Art von low-Code- und no-Code-Lösungen

Im Rahmen eines Forschungsprojekts im Industrie 4.0-Kontext sollen no-Code- und low-Code-Entwicklungslösungen identifiziert und untersucht werden. Die Recherche soll insbesondere Merkmale und Funktionsspektrum der einzelnen Lösungen gegenüberstellen und einen Überblick über den Stand der Technik bieten. Darüberhinaus ist die jeweilige Eignung zur Erstellung mobiler Applikationen und deren Anbindung an betriebliche Informationssysteme zu beurteilen.

Typ: Forschungsprojekt, Studienprojekt

Voraussetzungen: Grundkenntnisse der Programmierung und der Betriebswirtschaft

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Oliver Gutermuth

Konfigurator für Geschäftsmodelle

Im Rahmen des Praktikums soll ein webbasierter Konfigurator für Geschäftsmodelle entwickelt werden. Er soll die Konfiguration „from scratch“ – d.h. ohne Vorwissen – oder auf Basis eines fragebogenbasierten Assessments entwickeln. Zudem soll der Konfigurator ermöglichen, das resultierende Geschäftsmodell in geeigneten Formaten zu exportieren.

Typ: Projektarbeit

Voraussetzungen: Erste Erfahrungen mit HTML und Javascript sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.

Teilnehmer: 1 bis 2

Betreuer: Andreas Emrich

Homepage-Gestaltung für Schulen

Im Rahmen der Projektarbeit soll ein generisches System geschaffen werden, dass moderne Homepages für Schulen ermöglicht. Das Projekt umfasst sämtliche Phasen der Planung über die Konzeption bis hin zur Realisierung und zum Betrieb und Weiterentwicklung.

Typ: Projektarbeit

Voraussetzung: Erste Erfahrungen mit HTML und Javascript sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich

Teilnehmer: 1-4

Betreuer: Professor Dr. Peter Fettke

Webanwendung zur Projektorganisation

Im Rahmen des Projektes solle eine Webanwendung erstellt werden, welche es erlaubt Auswertungen auf den hinterlegten Projekten sowie Stammdaten zu pflegen und zu verwalten.

Typ: Studienprojekt

Voraussetzung: Veranstaltung "Programmierung 2"

Empfehlung: Veranstaltung "Informationssysteme"

Teilnehmer: 1

Betreuer: Martin Scheid

Webanwendung zur Unterstützung der Lehre

Im Rahmen des Projektes sollen Tätigkeiten eines Lehrstuhls über ein Informationssystem unterstützt werden. Auf Grund der vielfältigen Tätigkeiten eines Lehrstuhls, werden im Rahmen des Projekts lediglich ausgewählte Aspekte fokussiert. Die konkreten zu implementierenden Module werden in Absprache mit dem Betreuer definiert.

Beispielaufgaben:

• Korrektur von Klausuren (Abdeckung des Korrekturprozesses, Status der Korrektur, ...)
• Online-Anmeldung und Verifikation von Nutzern für WinfoLine-Veranstaltungen

Typ: Projektarbeit, Studienprojekt

Voraussetzung: Veranstaltung "Programmierung 2"

Empfehlung: Veranstaltung "Informationssysteme" und Erfahrungen in der Web-Entwicklung

Teilnehmer: 1-3 (Projektarbeit), 1 (Studienprojekt)

Betreuer:Philip Hake

Implementierung von Big Data in Supply Chain Management

Im Rahmen der Projektarbeit sollen Big Data Ansätze in unterschiedlichen Bereichen von SCM implementiert werden. Stream Mining and Online Learning (RFID, Sensor, GPS and other stream data), Complex Event Processing, Predictive Analytics mit alternativen Datenquellen (Google Trends, nicht-strukturierte Daten) sind die Beispiele. Die Forschungs- und Entwicklungsdomäne können je nach Interesse der Teilnehmenden ausgewählt werden.

Typ: Projektarbeit, Studienprojekt

Voraussetzungen: Kreativität, Leistungsbereitschaft, Erfahrung in Programmiersprachen wie Java and R

Teilnehmer: 1-3 (Projektarbeit), 1-2 (Studienprojekt)

Betreuer: Nijat Mehdiev

Feedbacksystem für mobile, menschliche Arbeitsprozesse

Im Rahmen des Praktikums soll eine App entwickelt werden, die es Nutzern ermöglicht prozessbezogenes Feedback zu einem Arbeitsprozess geben zu können. Verschiedene Interaktionstechniken, die über grafische Benutzeroberflächen hinausgehen, wie z.B. die Integration von Smart-Bands, VR-Brillen, Spracherkennung sind hierzu denkbar.

Typ: Studienprojekt, Projektarbeit

Voraussetzungen: Gute Java-Kenntnisse und Interesse an Smart Devices und Wearables.

Teilnehmer: 1 bis 2

Betreuer: Andreas Emrich, Rocco Raso

Makro-Rekorder für mobile, menschliche Arbeitsprozesse

Im Rahmen des Projekts soll eine App entwickelt werden, die es Nutzern ermöglicht auf Basis von Sensordaten Tätigkeiten zu erlernen. Im Projekt werden anhand eines Sensoranzuges die Bewegungen des Nutzers nachverfolgt. Die App soll es ermöglichen, Aktivitäten wie z.B. "Kiste hochheben" zu erlernen und später wiedererkennen zu können.

Typ: Studienprojekt

Voraussetzungen: Gute Java-Kenntnisse und Interesse an Smart Devices und Wearable-Technologie.

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Andreas Emrich, Rocco Raso

Anmerkung: Auch in Kombination mit einem Forschungsprojekt möglich!

Erweiterung einer grafischen Komponente für die Prozessmodellierung

Im Rahmen der Projektarbeit soll eine bestehende webbasierte Komponente zur Modellierung von Geschäftsprozessen so erweitert werden, dass benutzerdefinierte Modellierungselemente eingefügt werden können und Empfehlungen für die als nächstes zu modellierenden Elemente anhand des Modells aufgrund syntaktischer und semantischer Vorgaben gegeben werden können.

Typ: Projektarbeit

Voraussetzungen: Gute Java-Kenntnisse. Erste Erfahrungen mit HTML und Javascript sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.

Teilnehmer:1 bis 2

Betreuer: Andreas Emrich, Nijat Mehdiev

KPI-basierte Echtzeitanalyse von Geschäfts(prozess)daten

Im Rahmen der Studienarbeit sollen aus operativen Prozessystemen wie bspw. ARIS PPM, webMethods, Apache Activiti oder jBPM Prozessdaten überwacht werden und aus diesen Key Performance Indicators (KPIs) abgeleitet werden. Diese KPIs sollen für Korrelationsanalysen mit Geschäftsmodellbeschreibungen verwendet werden, um so i.S. von Predictive Analytics Vorhersagen zu Geschäftsmodelländerungen treffen zu können.

Typ: Studienprojekt

Voraussetzungen: Gute Java-Kenntnisse. Erfahrungen mit Datenanalyse, BI oder Prozesslösungen könnennn von Vorteil sein.

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Andreas Emrich, Tim Niesen

Dashboard für Big-Data-Analyse

Im Rahmen des Projekts soll ein webbasiertes Dashboard entwickelt werden, das es ermöglicht Big Data anhand seiner Zieldimension (Volume, Variety, Velocity) zu analysieren. Darüberhinaus sollen Analysen integriert werden, die mit Methoden der Datenfusion aus einzelnen Sensordaten Log-Daten aggregieren, die für ein Process Mining wiederverwendbar sind. Zudem sollen Korrelationsanalysen Aufschluss über die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Daten geben können.

Typ: Studienprojekt (auch in Kombination mit Forschungsprojekt möglich)

Voraussetzungen: Gute Java-Kenntnisse und Interesse an Big Data.

Teilnehmer: 1-2

Betreuer: Andreas Emrich, Nijat Mehdiev