Forschungspraxis: Entwicklung eines Data Management Plans und einer Datenbankstruktur für additive Fertigungsprozesse (PBF & DED)
- Institut
- Lehrstuhl für Werkstofftechnik der Additiven Fertigung
- Typ
- Semesterarbeit
- Inhalt
- theoretisch konstruktiv
- Beschreibung
Motivation
Additive Fertigungsverfahren wie Powder Bed Fusion (PBF) und Directed Energy Deposition (DED) generieren eine Vielzahl unterschiedlicher Daten – von Prozessparametern über Maschinenzustände bis hin zu Pulverchargen und Bauteilqualitätsdaten. Die systematische Erfassung, Strukturierung und Verwaltung dieser Daten ist essenziell für Qualitätssicherung, Prozessoptimierung und spätere Nachverfolgbarkeit.
Insbesondere im industriellen Umfeld steigt der Bedarf an einem durchdachten Data Management Plan (DMP), der sowohl technische als auch regulatorische Anforderungen erfüllt. Ziel ist es, eine zentrale Datenbank zu schaffen, die verschiedene Datenquellen integriert und ein konsistentes, transparentes und effizientes Datenmanagement ermöglicht – einschließlich eines Moduls für das Pulvermanagement.
Ziel der Arbeit
Ziel dieser Studienarbeit ist es, einen Data Management Plan für AM-Daten zu entwickeln, eine geeignete Datenbankstruktur zu entwerfen und erste Datenimporter für typische Datenquellen zu implementieren. Dabei sollen sowohl PBF- als auch DED-Prozesse berücksichtigt werden, inklusive der Verwaltung von Pulverdaten (z. B. Chargen, Recyclingszyklen).
Vorgeschlagene Arbeitspakete
1. Analyse und Recherche
2. Konzeption eines Data Management Plans (DMP)
3. Entwurf der Datenbankstruktur
4. Implementierung erster Importmodule
5. Dokumentation und Ausblick
- Voraussetzungen
- Interesse an digitaler Fertigung
- Datenmanagement und Softwareentwicklung
- Kenntnisse in Datenbanken
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
- Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
- Teamorientierte Denkweise
- Tags
- MAT Geitner, MAT Studi
- Möglicher Beginn
- sofort
- Kontakt
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Claudia Geitner
Tel.: +49 (0) 89 289 - 55326
claudia.geitnertum.de