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25JUNI 2026
01_Studentische Arbeiten
[PA/MA] Organisationsstrukturen für Multi-Agent Energiemanagementsysteme: Ein systematischer Benchmark hierarchischer, heterarchischer und hybrider Agentenarchitekturen in CityLearn
Hintergrund Der DC-Demonstrator am Lehrstuhl ist eine reale industrienahe Versuchsanlage zur Erforschung intelligenter Energiemanagementsysteme. Er integriert eine Photovoltaikanlage, diverse Batteriespeicher und flexible elektrische Lasten über einen gemeinsamen DC-Bus. Ziel des übergeordneten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) Systems, das Energieflüsse in Echtzeit adaptiv optimiert, angepasst an wechselnde Lastprofile, Energiepreissignale und Produktionspläne. Eine […]Hintergrund Der DC-Demonstrator am Lehrstuhl ist eine reale industrienahe Versuchsanlage zur Erforschung intelligenter Energiemanagementsysteme. Er integriert eine Photovoltaikanlage, diverse Batteriespeicher und flexible elektrische Lasten über einen gemeinsamen DC-Bus. Ziel des übergeordneten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) Systems, das Energieflüsse in Echtzeit adaptiv optimiert, angepasst an wechselnde Lastprofile, Energiepreissignale und Produktionspläne. Eine […]
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25JUNI 2026
01_Studentische Arbeiten
[BA/PA] Systematischer Vergleich von Large Language Models und Meta-Reinforcement Learning für industrielle Energiemanagementsysteme
Hintergrund Der DC-Demonstrator am Lehrstuhl ist eine reale industrienahe Versuchsanlage zur Erforschung intelligenter Energiemanagementsysteme. Er integriert eine Photovoltaikanlage, diverse Batteriespeicher und flexible elektrische Lasten über einen gemeinsamen DC-Bus. Ziel des übergeordneten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) Systems, das Energieflüsse in Echtzeit adaptiv optimiert, angepasst an wechselnde Lastprofile, Energiepreissignale und Produktionspläne. Eine […]Hintergrund Der DC-Demonstrator am Lehrstuhl ist eine reale industrienahe Versuchsanlage zur Erforschung intelligenter Energiemanagementsysteme. Er integriert eine Photovoltaikanlage, diverse Batteriespeicher und flexible elektrische Lasten über einen gemeinsamen DC-Bus. Ziel des übergeordneten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) Systems, das Energieflüsse in Echtzeit adaptiv optimiert, angepasst an wechselnde Lastprofile, Energiepreissignale und Produktionspläne. Eine […]
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23JUNI 2026
01_Studentische Arbeiten
[BA/PA/MA] Skill-basierte Steuerungsarchitektur für adaptives DC-Microgrid-Energiemanagement
Hintergrund Der DC-Demonstrator am Lehrstuhl ist eine reale industrienahe Versuchsanlage zur Erforschung intelligenter Energiemanagementsysteme. Er integriert eine Photovoltaikanlage, diverse Batteriespeicher und flexible elektrische Lasten über einen gemeinsamen DC-Bus. Ziel des übergeordneten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) Systems, das Energieflüsse in Echtzeit adaptiv optimiert, angepasst an wechselnde Lastprofile, Energiepreissignale und Produktionspläne. Eine […]Hintergrund Der DC-Demonstrator am Lehrstuhl ist eine reale industrienahe Versuchsanlage zur Erforschung intelligenter Energiemanagementsysteme. Er integriert eine Photovoltaikanlage, diverse Batteriespeicher und flexible elektrische Lasten über einen gemeinsamen DC-Bus. Ziel des übergeordneten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) Systems, das Energieflüsse in Echtzeit adaptiv optimiert, angepasst an wechselnde Lastprofile, Energiepreissignale und Produktionspläne. Eine […]
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19JUNI 2026
02_Neuigkeiten
19.06.2026: Leitungswechsel im Forschungsbereich Automatisierungstechnik
Verantwortung übergeben zum 01.06.2026 Zum 1. Juni 2026 hat Till Sindel die Verantwortung für den Forschungsbereich Automatisierungstechnik am Lehrstuhl FAPS übernommen. Er folgt damit auf Tobias Reichenstein, der den Bereich zuletzt geleitet hat. Der Forschungsbereich ist Teil des Forschungssektors Digitale Fabrik & Medizintechnik unter der Leitung von Prof. Dr. Jens Fürst. Mit Till Sindel übernimmt […]Verantwortung übergeben zum 01.06.2026 Zum 1. Juni 2026 hat Till Sindel die Verantwortung für den Forschungsbereich Automatisierungstechnik am Lehrstuhl FAPS übernommen. Er folgt damit auf Tobias Reichenstein, der den Bereich zuletzt geleitet hat. Der Forschungsbereich ist Teil des Forschungssektors Digitale Fabrik & Medizintechnik unter der Leitung von Prof. Dr. Jens Fürst. Mit Till Sindel übernimmt […]
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15JUNI 2026
01_Studentische Arbeiten
[PA/MA] Agentische Systeme im Produktentstehungsprozess – Empirische Untersuchung des Stands der Technik und zukünftiger Bedarfe
Hintergrund Die zunehmende Komplexität globaler Wertschöpfungsnetzwerke, steigende Anforderungen an Resilienz und Nachhaltigkeit sowie die Verfügbarkeit moderner KI-Technologien eröffnen neue Möglichkeiten für den Einsatz agentischer Systeme im Produktentstehungsprozess. Insbesondere in den Bereichen Lieferantenauswahl, Beschaffungsplanung, Supply-Chain-Konfiguration und Produktionsnetzwerkgestaltung versprechen autonome und teilautonome Softwareagenten erhebliche Potenziale hinsichtlich Effizienz, Flexibilität und Entscheidungsqualität. Während klassische ERP-, SCM- und Planungswerkzeuge bereits […]Hintergrund Die zunehmende Komplexität globaler Wertschöpfungsnetzwerke, steigende Anforderungen an Resilienz und Nachhaltigkeit sowie die Verfügbarkeit moderner KI-Technologien eröffnen neue Möglichkeiten für den Einsatz agentischer Systeme im Produktentstehungsprozess. Insbesondere in den Bereichen Lieferantenauswahl, Beschaffungsplanung, Supply-Chain-Konfiguration und Produktionsnetzwerkgestaltung versprechen autonome und teilautonome Softwareagenten erhebliche Potenziale hinsichtlich Effizienz, Flexibilität und Entscheidungsqualität. Während klassische ERP-, SCM- und Planungswerkzeuge bereits […]
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02JUNI 2026
01_Studentische Arbeiten
Erfolgsfaktoren, Reifegradmodelle und Use-Case-Priorisierung für Edge Computing im industriellen Umfeld (BA/PA/MA)
Der Einsatz von Edge Computing gewinnt in industriellen Anwendungsfeldern zunehmend an Bedeutung, da Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenentstehung verlagert werden kann und dadurch u. a. Latenzen, Bandbreitenbedarfe sowie Abhängigkeiten von Cloud-Verbindungen reduziert werden. Im Forschungsprojekt KicksForEdge werden in Zusammenarbeit mit Unternehmen qualitative Interviews durchgeführt, um Anforderungen, Hemmnisse und Erfolgsfaktoren beim Einsatz von Edge-Technologien […]Der Einsatz von Edge Computing gewinnt in industriellen Anwendungsfeldern zunehmend an Bedeutung, da Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenentstehung verlagert werden kann und dadurch u. a. Latenzen, Bandbreitenbedarfe sowie Abhängigkeiten von Cloud-Verbindungen reduziert werden. Im Forschungsprojekt KicksForEdge werden in Zusammenarbeit mit Unternehmen qualitative Interviews durchgeführt, um Anforderungen, Hemmnisse und Erfolgsfaktoren beim Einsatz von Edge-Technologien […]
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