Bachelorarbeit, Projektarbeit, Status: Offenes Thema
Studienangebote: Wirtschaftsingenieurwesen
Hauptbetreuer: Prof. Dr. Ingmar Geiger


Wenn Sie Interesse daran haben, bei Prof. Geiger Ihre Abschlussarbeit zu schreiben, setzen Sie sich bitte frühzeitig in Kontakt. Sowohl Abschlussarbeiten in Kooperation mit Unternehmen, vornehmlich im Marketing- und Vertriebsbereich, als auch Arbeiten an der Hochschule sind möglich.

In der Vergangenheit wurden bspw. Bachelorarbeiten zu folgenden Themen bei Prof. Geiger verfasst:

  • „Markteinführung eines Neuproduktes am Beispiel der XYZ GmbH“
  • „Vertriebsprozessoptimierung - Bestandsaufnahme, Analyse und Optimierung des Angebotserstellungsprozesses bei der ABC GmbH & Co KG“
  • „Nischenstrategie für die Tuning-Branche mit der DEF GmbH“

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Status: Offenes Thema
Studienangebote: Industrial Management Wirtschaftsinformatik Wirtschaftsingenieurwesen
Hauptbetreuer: Prof. Dr. Axel Zimmermann

bei Steinbeis Transferzentrum Industie 4.0

Schlagworte: Predictive Maintenance bei Präzisionsmessmaschinen Condition Monitoring datensensoren virtuelle sensoren


Im Zentrum Industrie 4.0 der Hochschule wird eine Lernfabrik betrieben, die als Modell einer Smart Factory angesehen werden kann. Die Anlage dient vor allem der Untersuchung von Themen der Datenkommunikation und ist mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet. Spezielle Datensensoren analysieren die Kommunikation der einzelen Geräte. 

In Vorarbeiten wurden basierend auf Datensensoren einige Virtuellen Sensoren für Condition Monitoring Aufgaben entwickelt. Diese sollen nun als Grundlage für eine Vorhersage von Abnutzungen und Ausfällen in der Anlage dienen.


Hauptbetreuer: Prof. Dr. Axel Zimmermann

Schlagworte: Condition Monitoring Predictive Maintenance Energie Sensor Modbus neuronale netze machine learning


Im Zentrum Industrie 4.0 der Hochschule liegt ein Forschungsschwerpunkt auf der Analyse von industrieller Kommunikation. 

In der vorliegenden Arbeit geht es darum, aus Energieverbrauchsdaten einer Produktionsmaschine den aktuellen Zustand der Anlage abzuleiten. Dazu wird ein datengetriebenes Modell der Anlage entwickelt, das die Wahrscheinlichkeit von Zuständen basierend auf aktuellen und historischen Daten berechnet.

Zur Modellbildung kommen z.B. einfache Neuronale Netze zum Einsatz.

Programmierkenntnisse sind hilfreich aber für die Arbeit nicht erforderlich.

Diese Arbeit ist verbunden mit einer Anstellung als Werkstudent
Hauptbetreuer: Prof. Dr. Axel Zimmermann

bei Steinbeis Transferzentrum Industie 4.0

Schlagworte: virtuelle Produktentwicklung Messtechnik Datenmodelle


Im Industrie 4.0 Labor der Hochschule werden industrienahe Projekte zusammen mit der Transferplattform Industrie 4.0 durchgeführt.

Ein Schwerpunkt ist die Untersuchung von virtuellen Sensoren basierend auf der Kommunikation von Endgeräten in einer Smart Factory. Zu diesem Zweck wird der Datenverkehr aufgezeichnet und analysiert.

In dieser Arbeit soll ein Sensor für nicht messbare Prozessgrößen erstellt werden. Dazu werden Messreihen aufgezeichnet und daraus ein Modell für das Verhalten des gewünschten Sensors entwickelt.

Die Arbeit umfasst die Beschäftigung mit maschinellen Lernverfahren und deren Umsetzung in einer Python Umgebung.

Hauptbetreuer: Prof. Dr.-Ing. Nicole Stricker

Bearbeitungszeit ab 01.02.2022

Schlagworte: Künstliche Intelligenz in der Produktion


Die Steuerung von Fertigungsprozessen ist nach wie vor eine sehr komplexe Angelegenheit, die für kleinere Unternehmen im Zeitalter der Industrie 4.0 (I 4.0) nur schwer zu stemmen ist. Um rentabel zu bleiben, müssen die in den Firmen eingesetzten Maschinen ständig ausgelastet sein. Aufgrund der immer weiter anwachsenden Komplexität und Vielfalt der produzierten Bauteile geht dabei leicht der Überblick verloren, und Optimierungspotentiale bleiben unerkannt.

Um dem entgegenzuwirken, ist deine Hilfe gefragt!

Du entwickelst ein System, das mithilfe künstlicher Intelligenz zusammenhängende Tonmuster gefertigten Bauteilen zuordnet. Damit kann der Fluss der Bauteile durch die Fabrik getrackt werden und Verschwendung wird direkt sichtbar!

Deine Aufgabe dabei ist:

  • der Vergleich unterschiedlicher Datenvorverarbeitungsmethoden
  • das Labeling von durchgeführten Messungen
  • das Anwenden eines Systems zur Mustererkennung von akustischen Signalabfolgen
  • die Validierung des Systems

Wir freuen uns über deine Bewerbung!

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an christian.baron@hs-aalen.de
Hauptbetreuer: Prof. Dr.-Ing. Iman Taha, Zweitbetreuer: Christian Baron


Sensibilisierung zum verantwortungsvollen Umgang mit Reststoffen aus der Kunststoffverarbeitung

  • Aufbau eines (Vor-)Sortierungssystem für Nebenprodukte aus der Kunststoffverarbeitung
  • Erstellung, Etablierung und Validierung eines Sortierkonzepts inkl. Dokumentation und Anweisung
  • Aufbau eines Regalsystems für Rezyklate unterschiedlichster Arten und Farben
  • Erzeugung von Schreddergut für das Regalsystem
  • Erarbeitung eines Konzepts zur Sichtbarkeit des Projekts (Hochschule & Öffentlichkeit)
  • Erarbeitung von Medien zur öffentlichen Darstellung (Fotos, Artikel, Beiträge)
  • Erarbeitung eines Konzepts zur Verwendung der Rezyklate für Marketingmaterial mit „Sinn“

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