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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
Ausschreibung für die Fachrichtungen:

  • Automatisierungstechnik
  • Informatik
  • Kybernetik
  • Maschinenbau
  • Regelungstechnik
  • Softwaredesign
  • Softwareengineering
  • technische Informatik
  • Wirtschaftsingenieurwesen

Produktionsorganisation: Selbstlernende Systeme für die echtzeitnahe Maschinendatenanalyse und -Bewertung zur Maßnahmenableitung für die vollautomatisierte Stückgutfertigung - Studien-/Abschlussarbeit

Kennziffer: IPA-2016-262
Ihre Aufgaben:
Kontext der Arbeit:
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 für die Gewährleistung einer dauerhaft hohen Produktivität bzw. Produktqualität dar. Einfache statistische Werkzeuge, die aktuell bei der Überwachung von Serienproduktionen eingesetzt werden, sind hier nicht mehr zweckdienlich und müssen durch neue Regelwerke zur echtzeitnahen Prozessbeurteilung abgelöst werden.

Ihre Themenstellung:
Im Rahmen Ihrer Arbeit beleuchten Sie im ersten Schritt existierende Regelungsmodelle und –Systeme zur selbstständigen Datenanalyse und bereichsweisen Maßnahmenableitung und bewerten diese für den vorliegenden Anwendungsfall. Der Fokus liegt hierbei auf der Fähigkeit die Wirksamkeit der abgeleiteten Maßnahmen wieder in zukünftige Entscheidungsphasen einfließen zu lassen und somit kontinuierlich die Entscheidungsqualität abzusichern und zu steigern. Im Rahmen einer anschließenden Konzeptionsphase adaptieren sie die bestpassendsten Ansätze, ergänzen diese und testen ihr Modell anhand mehrerer vorliegender Use-case-Datensätze. Nach einer Optimierungsphase integrieren Sie Ihr Modell in einen Demonstrator für ein bestehendes Produktionssystem.

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



Ihre Voraussetzungen:
  • Kenntnisse im Bereich Machine Learning, Data mining
  • Interesse am Themenfeld Produktionssysteme, Forschung im Bereich Digitalisierung der Produktion (Cyberphysische Produktionssysteme - CPPS, IoT, Industrie 4.0, etc.)
  • Hohe Motivation und Affinität zur Schnittstelle „Produktions-IT“
  • Programmierkenntnisse in Python oder Matlab, Java wünschenswert
  • Strukturierte Arbeitsweise, gutes analytisches Denkvermögen



Allgemein:
Die Stelle ist auf eine Dauer von 4-6 Monaten ausgelegt


Fragen zu dieser Position beantwortet gerne:
Frau Nina Warth
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 29.08.2016
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