{"id":4056,"date":"2017-07-28T09:50:49","date_gmt":"2017-07-28T09:50:49","guid":{"rendered":"http:\/\/lwibs01.gm.fh-koeln.de\/blogs\/faeskorn\/?p=4056"},"modified":"2017-07-28T11:11:24","modified_gmt":"2017-07-28T11:11:24","slug":"ford-projekt-optimierung-der-produktionsstrasse-assembly-line-balancing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.gm.fh-koeln.de\/faeskorn\/2017\/07\/28\/ford-projekt-optimierung-der-produktionsstrasse-assembly-line-balancing\/","title":{"rendered":"FORD-Projekt: Optimierung der Produktionsstra\u00dfe \u2013 Assembly line balancing"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">In Kooperation mit Ford wird ein Forschungsprojekt durchgef\u00fchrt, das verschiedene Big Data Technologien f\u00fcr die Optimierung der Produktionsstra\u00dfe evaluiert und einen Katalog mit Auswahlkriterien erstellt. Umfangreiche Konfigurationsm\u00f6glichkeiten bei der Bestellung eines neuen Fahrzeuges f\u00fchren dazu, dass die Herstellung der Autos unterschiedlich lange dauert. Der Bau mehrerer arbeitsintensiver Fahrzeuge hintereinander auf einem F\u00f6rderband soll vermieden werden. Ist dies nicht m\u00f6glich, soll das System fr\u00fchzeitig warnen, sodass ein Springer an der betroffenen Arbeitsstation aushelfen kann.<\/p>\n<p>In studentischen Projekten oder Abschlussarbeiten k\u00f6nnen dabei verschiedene Schwerpunkte gesetzt werden:<\/p>\n<ol>\n<li>Streaming Data Frameworks<\/li>\n<\/ol>\n<p>Implementierung verschiedener Prototypen und Architekturmodelle zur Verarbeitung von Streaming Daten, z.B. mit<\/p>\n<ul>\n<li>Apache Kafka<\/li>\n<li>Apache Spark<\/li>\n<li>Apache Storm<\/li>\n<li>Apache Flink<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"2\">\n<li>NoSQL Datenbanken<\/li>\n<\/ol>\n<p>Persistierung der Ergebnisse aus der ersten Phase und Performancevergleich, z.B. mit<\/p>\n<ul>\n<li>ElasticSearch<\/li>\n<li>Cassandra<\/li>\n<li>Apache Solr<\/li>\n<li>Redis<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"3\">\n<li>Visualisierung der Ergebnisse<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ankn\u00fcpfend an Phase 1 oder 2 wird die Produktionsstra\u00dfe mit den Arbeitsstationen visualisiert, sodass Mitarbeiter jederzeit \u00fcber den aktuellen Stand der Produktion informiert sind. Es soll der Einsatz von<\/p>\n<ul>\n<li>Kommerzielle Tools<\/li>\n<li>Open Source Tools<\/li>\n<li>Custom Solution<\/li>\n<\/ul>\n<p>gepr\u00fcft werden.<\/p>\n<p>Die Ergebnisse dieser Teilprojekte sollten sich auch f\u00fcr andere, \u00e4hnlich gelagerte Projekte anwenden lassen. Es sollte daher ein allgemeiner Architekturentwurf erarbeitet werden, der verschiedene Eingangsparameter ber\u00fccksichtigt und sich auch f\u00fcr andere Industrie 4.0-Projekte verallgemeinern l\u00e4sst.<\/p>\n<p>Falls Sie Interesse an der Mitarbeit in diesem Projekt haben, melden Sie sich bitte bei mir (heide.faeskorn-woyke(add).th-koeln.de)\u00a0 oder (jan.strohschein(add).th-koeln.de)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In Kooperation mit Ford wird ein Forschungsprojekt durchgef\u00fchrt, das verschiedene Big Data Technologien f\u00fcr die Optimierung der Produktionsstra\u00dfe evaluiert und einen Katalog mit Auswahlkriterien erstellt. 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