Dein Thema

Ventilatoren sind essenziell für viele industrielle Anwendungen, doch ihre Hersteller stehen vor großen Herausforderungen: Strengere EU-Klimaziele erfordern energieeffizientere Lösungen, während steigender Preisdruck, geringere Geräuschemissionen und ein niedriger CO₂-Fußabdruck die Anforderungen weiter erhöhen. Gleichzeitig sollen kompakte Produktreihen die Lagerhaltung optimieren. Statt einer Vielzahl unterschiedlicher Modelle können systematische Ansätze der diskreten Optimierung helfen, eine schlanke und effiziente Ventilatorproduktreihe zu entwickeln, die verschiedene Zielkonflikte optimal ausbalanciert.

Deine Aufgabe

Du entwickelst einen optimalen Ventilatorbaukasten für verschiedene Anwendungsfälle unter Berücksichtigung von Zielen wie Anzahl der Ventilatoren, Kosten, Energieeffizienz und Lärmemissionen. Dazu recherchierst du typische Einsatzbereiche und erfasst Ventilatordaten in einer Datenbank. Auf Basis dieser Daten optimierst du die Produktreihe durch Erweiterung klassischer Optimierungsprobleme (z. B. Set Covering Problem), um die Zielkonflikte global-optimal zu erfüllen.

Voraussetzungen

• erste Erfahrung mit mathematischer Optimierung (Veranstaltungen OR oder Technical Operations Research) ist wünschenswert
• Programmiererfahrung (optimalerweise in Python)
• Spaß neue Methoden kennenzulernen und anzuwenden

Dein Mehrwert

• tiefen Einblick in spannende Methoden, Anwendungen und Software
• Training von Softskills wie: Präsentationen, Darstellung von Ergebnissen
• Eine anschließende Anstellung als wiss. Mitarbeiter:in ist möglich

Die inhaltlichen Schwerpunkte können wir im Gespräch auf eure Ideen und Interessen anpassen. Gerne können wir uns in einem Treffen über die Projektarbeit austauschen!