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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung

Automatische Auswertung und Bewertung von Logdaten für das Predictive Maintenance einer Screeninganlage - Studien/-Abschlussarbeit

Kennziffer: IPA-2017-98
Ausschreibung für die Fachrichtungen:

  • Automatisierungstechnik
  • Informatik
  • Kybernetik
  • Mathematik
  • Regelungstechnik
  • Softwaredesign
  • Softwareengineering
  • technische Informatik

Was Sie mitbringen
  • solide Programmierkenntnisse in Python und C#
  • gute Grundlagen in Theorie und Praxis von Betriebssystemen
  • Vorkenntnisse in Data-Analytics, speziell Predicitive-Maintenance



Was Sie erwarten können
Standorte
Ludwigshafen (Abbvie) & Mannheim (Universitätsklinikum)

Beschreibung
Das Thema der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) genießt sehr große Aufmerksamkeit in der pharmazeutischen Industrie. Durch die automatisierte Analyse diverser und großer Prozessdaten möchte man Rückschlüsse auf das Laufzeitverhalten von Anlagen erhalten. Die Grundlage dafür stellt aber die maschinelle Auswertung und Bewertung hard-warenah aufgezeichneter Ereignisse aus Logdateien dar.
Das Pharmaunternehmen AbbVie forscht an der Entwicklung innovativer Medikamente mit hoher klinischer Wirksamkeit und messbarem Nutzen für die Patienten. Die Abteilung „NBE Formulation Sciences & Process Development“ in Ludwigshafen unterhält eine automatisierte Anlage für das Screening biologischer Wirkstoffe auf deren Robustheit. Die Fraunhofer-Projektgruppe PAMB entwickelt automatisierte Lösungen für Medizin und Biotechnologie und unterstützt Abbvie in der Umsetzung und Weiterentwicklung dieser Screeninganlage.

Inhalt der Arbeit
In Hadoop gesammelten und vorgefilterten Logdateien finden sich Anomalien und Fehler unterschiedlicher Schwere sowie deren Abhängigkeiten voneinander, die Aussagen über das Laufzeitverhalten und Optimierungsmöglichkeiten der Screeninganlage ausdrücken. Diese Fehler sind nur mühsam manuell herauszufiltern und zu bewerten, so dass dieser Prozess automatisiert werden soll. In dieser Masterarbeit soll eine Metrik entwickelt werden, die zur Bewertung von Fehlern herangezogen werden kann (bspw. Kosten eines Fehlers in Abhängigkeit von Zeit und Auslastung des Systems). Diese Metrik wird dann auf realen Logdaten angewendet.

Rahmenbedingungen
Die Arbeit wird schwerpunktmäßig bei der Firma Abbvie durchge-führt, Studenten werden als reguläre Werkstudenten bei Abbvie geführt und entsprechend vergütet. Die personelle Betreuung sowie unterstützende Infrastruktur werden zusätzlich von der Fraunhofer-Projektgruppe gestellt.

Termin
Die Arbeit kann voraussichtlich ab Anfang Juni/Juli begonnen werden.
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.

Frau Nina Warth
Tel.: 0711 970 1130

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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
Mannheim

http://www.ipa.fraunhofer.de


Erschienen auf academics.de am 22.03.2017
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