TU Berlin

Industrielles Produktions- und DienstleistungsmanagementAbschlussarbeiten

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Abschlussarbeiten

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Wenn Sie Ihre Abschlussarbeit bei uns am Fachgebiet schreiben wollen, dann bewerben Sie sich bitte bis 31. März bzw. bis 30. August um einen Betreuungsplatz im folgenden Semester.

Senden Sie hierzu eine Mail mit folgenden Bewerbungsunterlagen an :

  1. Kurzes Motivationsschreiben (etwa 1/2 Seite) inklusive:

    • Themenpräferenz mit Bezug auf unsere Forschungs- oder Lehrthemen insbesondere der ausgeschriebenen Abschlussarbeiten (siehe unten)
    • Zeitpräferenz (gleich zu Beginn des Semesters, erst am Ende...)

  2. Aktuelle Notenübersicht (bei Master-Studierenden bitte auch das BSc-Zeugnis)

Eigene Themenvorschläge, auch in Kooperation mit Unternehmen sind möglich. Wir empfehlen bei Abschlussarbeiten mit Unternehmen vorher die wissenschaftliche Passgenauigkeit mit uns zu besprechen und im Unternehmen zu klären wie Geheimhaltungsvereinbarungen zu handhaben sind.

Bei der Vergabe von Plätzen orientieren wir uns in erster Linie an Studienfortschritt, Einschlägigkeit von Studienprofil und Themenpräferenz. Besonderen Vorrang genießen Absolventinnen und Absolventen unserer Vertiefungsmodule und im Speziellen des Praxisseminars.

Leider können wir in jedem Semester nur eine begrenzte Anzahl von Abschlussarbeiten betreuen, bitte bewerben Sie sich daher auch an anderen Fachgebieten.

 

 

Themenvorschläge

  1. Simulation based optimization of decentralized manufacturing production planning in hybrid energy systems

    • Level: BSc + MSc
    • Language: Dt./Engl.
    • Methods: Agent-based modeling, optimization
    • Tool: Anylogic, Aimms
    • Contact: Kristian Bänsch

  2. Agent-based machine scheduling

    • Level: BSc./MSc.
    • Language: Dt./Engl.
    • Methods: Agent-based modeling
    • Tool: Anylogic
    • Contact: Kristian Bänsch

  3. Dynamic loading of e-vehicles in a residential setting taking into consideration uncertainty in prices and renewable generation

    • Level: BSc./MSc.
    • Language: Engl.
    • Methods: (Approximate) dynamic programming or reinforcement learning
    • Tool: Julia or Python
    • Contact: Lissy Langer

  4. Decentral decision mechanisms in production settings taking into consideration energy generation, storage and prices

    • Level: BSc
    • Language: Engl.
    • Methods: Literature research
    • Tool: none
    • Contact: Kristian Bänsch

  5. Smart home energy management systems: Modeling residential energy flows taking into consideration PV generation, storage and Power-to-heat

    • Level: BSc./MSc.
    • Language: Engl.
    • Methods: Optimization
    • Tool: Julia JuMP
    • Contact: Lissy Langer

  6. Designing Operations Management Learning Games

  7. Designing Operations Management Learning Games with Lego Mindstorm (Group Work!)

  8. Modeling flexible mixed-model assembly lines

  9. Assigning the optimal driving staff - a heterogeneous shift model problem

    On-demand ride pooling faces a highly fluctuating demand distribution during the day. Providing a consistently high service level to the customer with cost-efficient use of limited resources plays a major role in staying competitive. Therefore, it is important to know what set of different kinds of employees (i.e. working hours, availability etc.) is needed to fulfill the resulting heterogeneous shift plan. 

    • Level: BSc./MSc.
    • Language: Dt./Engl.
    • Methods: Mathematical Modelling/ Optimization
    • Tool: Julia JuMP
    • Contact: Lissy Langer (in cooperation with CleverShuttle)

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