Bachelor Projekt Systementwicklung

Stefan Rapp und Peter Altenbernd

In Kooperation mit einem Haushaltsgerätehersteller wollen wir uns mit einem Industrienahen, praktischen Problem beschäftigen, der Verbesserung eines Standmixers mit KI-Modellen.

Zunächst wollen wir unerwünschte Betriebsbedingungen eines Standmixers wie etwa zu hoher Füllgrad oder ein Leerlaufen oder Blockieren des Messerwerks erkennen. Dazu statten wir den Mixer mit weiterer Sensorik aus um zu messen und verwenden bereits integrierte Sensoren. Wir sammeln Daten und klassifizieren die Zustände mittels Induktion von Entscheidungsbäumen, einem bewährten Maschinellen Lernverfahren, das mit weniger Daten auskommt als Künstliche Neuronale Netze.

Als weitere Aufgabe wollen wir uns mit der durch die Sensoren adaptiv gesteuerten optimalen Zubereitung von Rezepten befassen: durch Beobachtung der Betriebsparameter wollen wir -- ebenfalls mit den Entscheidungsbäumen oder anderen Verfahren -- die optimale Konsistenz der zubereiteten Speisen erreichen.

Dabei haben wir die Umsetzbarkeit für ein industriell hergestelltes Produkt im Auge -- unsere Lösungen müssen auf embedded Hardware umsetzbar sein.