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Entwicklung einer Methode automatischen Identifikation von Mustern in Stördaten - Studien-/Abschlussarbeit

Veröffentlicht am 9. März 2018 (vor 349 Tagen)
Teilzeit-Stelle
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung Stuttgart
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung

Entwicklung einer Methode automatischen Identifikation von Mustern in Stördaten - Studien-/Abschlussarbeit

Kennziffer IPA-2018-92


*Ausschreibung für folgende Fachrichtungen*
  • Informatik
  • Softwaredesign
  • Maschinenbau
  • technische Informatik
  • Softwareengineering

Was Sie mitbringen
  • Starkes Interesse am Themenfeld Data Analytics
  • Kenntnisse im Bereich Machine Learning / Data Mining von Vorteil
  • Grundlegende Programmierkenntnisse in Java, Python oder einer ähnlichen Sprachen
  • Strukturierte Arbeitsweise, gutes analytisches Denkvermögen
  • Hohe Motivation
  • Interesse an der Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team

Was Sie erwarten können
Zur automatisierten Analyse und Optimierung von komplexen Fertigungssystemen werden am Fraunhofer IPA in Stuttgart informationstechnische Analyse-Systeme entwickelt. Hier besteht der Bedarf zur Entwicklung einer Methode zur automatischen Identifikation von Ausreißern und Zusammenhängen in Stördaten von Fertigungsanlagen. Im Kontext der Anwendung von Machine Learning im Produktionsumfeld stellt dies ein hochrelevantes Thema dar. Durch die Mitarbeit in diesem Projekt bietet sich dir die Möglichkeit, an der Schnittstelle von IT und Produktion Erfahrungen zu sammeln und sich hier zu profilieren.
Deine Themenstellung:
Ziel der Abschlussarbeit ist die Entwicklung einer Methode zur automatischen Identifikation von Mustern in Störungsdaten von Fertigungsanlagen. Ergebnis der Anwendung der Methode können beispielsweise sogenannte Assoziationsregeln oder ein Hinweis auf Ausreißer sein. Im Rahmen deiner Arbeit untersuchst du dazu den Stand der Technik zum Entdecken von Mustern in Daten im Kontext der Produktion, beispielsweise auf Basis von unüberwachten Machine Learning Verfahren. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse konzeptionierst du eine Methode zur automatischen Identifikation von Mustern in Störungsdaten von Fertigungsanlagen. Anschließend wendest du die entwickelte Methode auf eine reale Fertigungsanlage an und validierst dadurch deine Methode. Innerhalb eines Entwicklungsteams kannst du dich dabei eigenverantwortlich einbringen und so Ihre Fähigkeiten individuell weiterentwickeln.Es besteht zusätzlich die Möglichkeit zur Anstellung als Wissenschaftliche Hilfskraft.

(keine Angaben)

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

Bitte bewerben Sie sich über unser Online-Portal!

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
Stuttgart

http://www.ipa.fraunhofer.de



Erschienen auf academics.de am 9. März 2018

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Aktuelle Suchbegriffe: Mathematik, Maschinenbau, Informatik, Studien- und Abschlussarbeiten, Lehre & Forschung, Wissenschaft, Baden-Württemberg, Forschungseinrichtung, Teilzeit

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