Kontinuierliche Produktionsoptimierung durch echtzeitnahe Maschinendatenanalyse und -Bewertung zur Maßnahmenableitung für die vollautomatisierte Stückgutfertigung - Praktikum
Kontinuierliche Produktionsoptimierung durch echtzeitnahe Maschinendatenanalyse und -Bewertung zur Maßnahmenableitung für die vollautomatisierte Stückgutfertigung - Praktikum

Ausschreibung für die Fachrichtungen:

  • Automatisierungstechnik
  • Data Science
  • Informatik
  • Kybernetik
  • Maschinenbau
  • Mathematik
  • Produktionstechnik
  • Produktions-IT
  • Wirtschaftsinformatik

Was Sie mitbringen

Ihre Voraussetzungen / Erforderliche Erkenntnisse:

  • Kenntnisse im Bereich Machine Learning, erste Anwendungen z.B. in Projekten oder Kursen
  • Programmierkenntnisse in Python und typische Packages wie Tensorflow, Keras, etc.
  • Programmierkenntnisse in Java wünschenswert
  • Interesse am Themenfeld Produktionssysteme, Forschung im Bereich Autonome Systeme
  • Bereitschaft sich in ein interdisziplinäres Team einzubringen

Was Sie erwarten können

Durch den Trend hin zur kundenindividuellen Massenproduktion (z.B. personalisierte Komponenten in Fahrzeuginnenräumen) steigt aktuell die Komplexität der hierfür benötigten Produktionssysteme überproportional stark an. Diese wachsende Varianz bei gleichzeitiger Vollautomatisierung zum Erreichen kurzer Taktzeiten und die Einbindung neuer Fertigungstechnologien stellen die größten Herausforderungen dar. Einfache statistische Werkzeuge, die aktuell bei der Überwachung von Serienproduktionen eingesetzt werden, sind hier nicht mehr zweckdienlich und müssen durch lernende Systeme abgelöst werden.

Ihre Aufgaben:
Im Rahmen Ihrer Arbeit beleuchten Sie im ersten Schritt existierende Datenanalyse-Methoden, die im Bereich Stückgüterproduktion bereits eingesetzt werden bzw. auf diese übertragbar wären. Sie stufen die identifizierten Ansätze zusammen mit Experten aus dem Bereich der Produktionsoptimierung bzw. Data Science bezüglich der Anwendbarkeit und noch vorhandener Defizite ein. Im Rahmen einer anschließenden Konzeptionsphase adaptieren sie die bestpassendsten Ansätze, ergänzen diese, testen ihr Modell anhand realer Use-case-Datensätze und optimieren Ihr Modell.

Das bieten wir Ihnen:
  • Abgegrenzte Aufgabenstellung
  • Möglichkeit der Nutzung eines Arbeitsplatzes am Institut (IPA Stuttgart)
  • Enge Einbindung in ein interdisziplinäres Team aus Informatikern, Produktionstechnikern, Industrie- und Forschungspartnern
  • Umfassende Bibliothek mit Zugriff auf kostenpflichtige Portale und Publikationen sowie Zugriff auf Versuchsmaschinen und Softwarelizenzen
  • Austausch mit Mitarbeitern, Doktoranden und anderen Studierenden im Bereich der Fertigungssystemplanung / Produktionsoptimierung
Die Vergütung richtet sich nach den Richtlinien des Bundes über Praktikantenvergütungen.
Die Stelle ist auf eine Dauer von 4-6 Monaten ausgelegt

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Dominik Kicherer
Tel.: 0711 970 1130

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Kennziffer: IPA-2017-212 Bewerbungsfrist: -
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