• Entwicklung eines In-Situ-Messsystems zur Durchmesser und Rundlaufmessung von Kurbelwellenhublager
   
• Umsetzung der Kinematik eines kollaborativen Roboter

Falls Sie Interesse an einer Masterarbeit bei uns am Institut haben, und Ihnen ein Thema der ausgeschriebenen Arbeiten zusagt, ersuchen wir Sie mit der betreuenden Person Kontakt aufzunehmen. Grundsätzlich können Sie auch mit einem eigenen Thema passend zu den Arbeitsbereichen des Institutes zu uns kommen. Bitte kontaktieren Sie bei Interesse die wissenschaftlichen Mitarbeiter des Institutes direkt zu möglichen weiteren Themen ihrer Arbeitsbereiche.

      Arbeitsbereiche:

• Schleifen: Dipl.-Ing. Thomas Spenger
• Fluidtechnik: Ass.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Jörg Edler 
• Ressourceneffizienz in der Fertigung: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.Franz Haas
• CNC-Fertigung und Werkzeugmaschinen: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.Franz Haas
• Industrieroboter/Roboterzelle: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.Franz Haas
• Metall-3D-Druck: Dipl.-Ing. Christian Höller
• Fertigung 4.0 - smartfactory@tugraz.at: Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Rudolf Pichler

     
      Folgende Masterarbeiten werden zur Zeit am Institut betreut:

• Konstruktion, Aufbau und Programmierung einer mobilen Arbeitsstation mit Roboter und angetriebenem Zerspanungswerkzeug 
• Entwicklung eines Digital Twin zur Planung einer smartfactory mit ausgewählten Anwendungen der Augmented Reality 
• Erweiterung eines mechatronischen Arbeitssystems um fehlersichere Module mit Anbindung an eine offene Cloud-Plattformen (Siemens AG)
• Prozessoptimierung der High-End Finishbearbeitung von Automotive-Bauteilen 
• CAD-CAM Systembenchmark im Werkzeugbau
• Adaptive smart production: Case study for e-axles
• Optimierung der Prozessparameter des Metall-3D-Drucks zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit
• Benchmarking des Schleifprozesses zur Werkstück-Schruppbearbeitung (Vorschleifen)
• Optimierte Stützstrukturen hinsichtlich zerspanenden Post-Processing für den Metall-3D-Druck
• Analyse von hochfrequenten Maschinendaten mittels Edge Computing