Motivation
Large Language Models eröffnen neue Möglichkeiten, technische Systeme bereits in frühen Entwicklungsphasen automatisiert zu entwerfen, zu bewerten und zu optimieren. Im Forschungsprojekt LLM-SE untersucht der Lehrstuhl FAPS, wie KI-basierte Methoden für das Systems Engineering von Produktions- und Logistiksystemen eingesetzt werden können.
Ein bestehender Workflow ermöglicht bereits die LLM-basierte Optimierung von Lagerkonfigurationen. Um diese generierten Systemvorschläge belastbar bewerten zu können, ist jedoch eine zusätzliche simulationsbasierte Validierungs- und Optimierungsinstanz erforderlich. Hierfür sollen aus den generierten Lagerkonfigurationen automatisiert Simulationsmodelle in Siemens Plant Simulation erstellt, parametrisiert und hinsichtlich ihrer Korrektheit und Leistungsfähigkeit bewertet werden.
Ziel der Arbeit
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung und prototypische Umsetzung eines strukturierten Vorgehens zur automatisierten Erstellung von Simulationsmodellen für Lagersysteme auf Basis LLM-generierter Lagerkonfigurationen.
Im Fokus steht der Aufbau einer automatisierten Simulationsplattform, mit der unterschiedliche Lagervarianten in ausführbare und parametrisierbare Simulationsmodelle überführt werden können. Die generierten Modelle sollen anschließend als Validierungs- und Bewertungsinstanz in einen LLM-basierten Systems-Engineering-Workflow eingebunden werden.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der automatisierten Verifikation und Validierung der generierten Simulationsmodelle. Dabei soll untersucht werden, ob die Modelle korrekt aufgebaut sind, die zugrunde liegenden Anforderungen erfüllen und welche Ansätze zur Modellprüfung und Qualitätssicherung für automatisch generierte Simulationsmodelle geeignet sind.
Vorgehen
- Einarbeitung in die Thematik und die bestehenden Projektartefakte des Forschungsprojekts LLM-SE
- Durchführung einer Literaturrecherche zu automatisierten Verifikations- und Validierungsansätzen für automatisch generierte Simulationsmodelle
- Aufbau einer automatisierten Simulationsplattform zur Überführung von Lagervarianten in ausführbare und parametrisierbare Simulationsmodelle
- Durchführung von Validierungs- und Verifikationsexperimenten zur Sicherstellung der Gültigkeit der generierten Modelle
- Dokumentation der Ergebnisse und Bewertung der entwickelten Lösung
Bei sehr guten Ergebnissen besteht die Möglichkeit, die Arbeit in eine wissenschaftliche Publikation zu überführen.
Voraussetzungen
- Erfahrungen mit Siemens Plant Simulation oder vergleichbarer Simulationssoftware
- Programmierkenntnisse, idealerweise in Python / JavaScript
- Interesse an Automatisierung, künstlicher Intelligenz und Simulationstechnik
- Strukturierte, eigenständige und wissenschaftliche Arbeitsweise
- Sehr gute Studienleistungen
- Sehr gute Englisch und Deutsch Kenntnisse
Art der Arbeit
Die Ausschreibung richtet sich an Studierende der Fachrichtungen:
- Maschinenbau
- Wirtschaftsingenieurwesen
- Mechatronik
- Informatik
- Data Science
- IPEM
- sowie verwandter Studiengänge
Der genaue Umfang und Fokus kann je nach Art der Arbeit als Bachelorarbeit, Projektarbeit oder Masterarbeit angepasst werden.
Beginn
Ab sofort bzw. nach Absprache.
Bewerbung
Bei Interesse senden Sie bitte eine kurze Bewerbung mit Lebenslauf, Motivationsschreiben (Keine Generisch KI-generierten) und aktuellem Notenspiegel per E-Mail an:
Martin Barth
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
E-Mail: martin.barth@faps.fau.de