Situation und Motivation:

Schaltschränke sind in nahezu allen industriellen und technologischen Bereichen präsent, dienen der zentralisierten Unterbringung elektrischer und elektronischer Komponenten und sind daher von hoher Relevanz für viele Branchen. Bei der Wiederverwertung und Demontage dieser Schaltschränke kommt dem gezielten und effizienten Abbau der vielfältigen Bestandteile, wie elektronische Bauteile, Metallstrukturen und Verdrahtungssysteme, eine entscheidende Bedeutung zu. Ein zentraler Aspekt hierbei ist die Erkennung und Verarbeitung der komplexen Beziehungen zwischen den verschiedenen Komponenten eines Schaltschranks.

Der Einsatz von Graphdatenbanken kann in diesem Kontext eine entscheidende Rolle spielen. Graphdatenbanken ermöglichen es, die vielfältigen Beziehungen zwischen den einzelnen Komponenten eines Schaltschranks effizient zu modellieren und zu verwalten. Dadurch können diese Beziehungen in automatisierten Prozessen, wie der Demontage und Wiederverwertung, besser berücksichtigt werden. Das Potenzial dieser Technologie zur Unterstützung von KI-basierten Prozessen wie der Bauteilerkennung, dem Erkennen von Abhängigkeitsstrukturen und der Planung von Demontageabläufen ist jedoch noch nicht vollständig erforscht.

Ziel der Arbeit ist es, den Einsatz von Graphdatenbanken im Kontext der automatisierten Demontage von Schaltschränken systematisch zu analysieren und ihre Eignung im Vergleich zu traditionellen Datenbanksystemen zu bewerten. Dies umfasst eine detaillierte Untersuchung der Möglichkeiten, die Graphdatenbanken bieten, sowie eine praktische Evaluation in einem definierten Anwendungsfall.

Mögliche Arbeitspakete:

• Analyse und Bewertung des Standes der Technik im Bereich Graphdatenbanken und deren Anwendung in der Industrie
• Systematische Untersuchung der Anforderungen an die Datenverwaltung und -modellierung bei der Demontage von Schaltschränken
• Konzeptionierung eines Datenmodells für die Verwendung einer Graphdatenbank in diesem Kontext
• Implementierung und Evaluierung eines Prototyps zur Nutzung einer Graphdatenbank in einem automatisierten Demontageprozess
• Vergleichende Analyse der Graphdatenbank im Vergleich zu traditionellen relationalen Datenbanken hinsichtlich ihrer Eignung für diesen Anwendungsfall
• Evaluation und kritische Betrachtung der Ergebnisse

Was Sie mitbringen?

• Motivation und eigenständige, lösungsorientierte Arbeitsweise
• Interesse an Themen der Datenbanken und Datenmodellierung
• Grundkenntnisse zum Thema Datenbanken (SQL, NoSQL, Neo4j) wünschenswert aber nicht zwingend notwendig
• Sehr gute Kenntnisse in deutscher und englischer Sprache

Hinweise und Bewerbung:

• KI-generierte Anfragen werden nicht berücksichtigt. / AI-generated requests are not considered.
• Enge Zusammenarbeit über den gesamten Zeitraum
• Bearbeitung ab sofort und vorwiegend aus dem Homeoffice möglich
• Zusammenarbeit mit Industriepartner aus der Schaltschrankbranche
• Bewerbungen mit aktuellem Lebenslauf und Notenübersicht bitte an albert.scheck@faps.fau.de
• Abstimmungen im Vorfeld gerne möglich

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