Bachelor-/ Masterarbeit: »Bayessche Optimierung zur optimalen Versuchsplanung für Produktionsprozesse«

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Webseite Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.

Am Fraunhofer IPT in Aachen arbeiten wir mit mehr als 530 Mitarbeitenden täglich daran, dass die Produktion der Zukunft digitaler, flexibler und nachhaltiger wird. In der Abteilung Produktionsqualität beschäftigen wir uns mit der Digitalisierung von Produktionssystemen, um Qualität, Resilienz und Nachhaltigkeit der Produktion zu steigern.

Die Optimierung von Produktionsprozessen wird aufgrund von steigenden Anforderungen an die Nachhaltigkeit von Prozessen zunehmend bedeutsamer, aber auch komplexer. Die Bayes’sche Optimierung (BO) – eine spezielle Methode des maschinellen Lernens – stellt aufgrund ihrer adaptiven Entscheidungsfindung und Dateneffizienz eine aussichtsreiche Alternative zu klassischen Methoden der Prozessoptimierung dar. Eine zentrale Herausforderung ist hierbei die Konfiguration der Bayes’schen Optimierung (insbesondere von Surrogat-Modell und Erfassungsfunktion) in Abhängigkeit der Eigenschaften des Optimierungsproblems. Um die Bayes’sche Optimierung in der produktionstechnischen Praxis zu etablieren, soll im Rahmen dieser Abschlussarbeit untersucht werden, welche BO-Algorithmen für verschiedene produktionstechnische Optimierungsprobleme im Hinblick auf eine genaue und effiziente Prozessoptimierung geeignet sind.

Was Du bei uns tust

  • Literaturrecherche zur Bayes‘schen Optimierung und optimalen Versuchsplanung in Produktionsprozessen
  • Analyse von verschiedenen BO-Algorithmen und deren Abhängigkeiten von Eigenschaften der Prozessoptimierung
  • Ableitung eines Satzes von Eigenschaften zur Charakterisierung von Produktionsprozessen
  • Entwicklung einer Methodik zur optimalen Konfiguration des BO-Algorithmus in Abhängigkeit der definierten Eigenschaften des Produktionsprozesses
  • Verifizierung und Validierung der Methodik für einen frei wählbaren Anwendungsfall aus der Glasproduktion, der Laserbearbeitung oder der Biotechnologie
  • Dokumentation der Ergebnisse und Verschriftlichung der wissenschaftlichen Arbeit

Was Du mitbringst

  • Du studierst Maschinenbau, Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare Fachrichtung
  • Du interessierst dich für den Themenbereich Produktionstechnik und für den Transfer von theoretischen Konzepten in reale Anwendungsfälle
  • Du bist mit der Theorie und den Ansätzen des maschinellen Lernens vertraut und möchtest dich in dem Themenfeld spezialisieren
  • Deine Stärke ist das analytische Denken und du besitzt ein gutes Abstraktionsvermögen
  • Ein hohes Maß an Motivation, Lernbereitschaft und Selbstständigkeit
  • Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Was Du erwarten kannst

  • Wissenschaftliche Bearbeitung eines aktuellen und praxisrelevanten Themas
  • Mitwirkung in innovativen Forschungs- und Entwicklungsprojekten mit namhaften Industriepartnern
  • Eine professionelle Betreuung und fachliche Unterstützung bei der Erstellung deiner Abschlussarbeit
  • Ein hochmoderner Maschinenpark, ausgestattet mit Edge-Cloud-Systemen und einer 5G-Infrastruktur

 

Fragen zu dieser Abschlussarbeit beantwortet Dir gerne:

Lars Leyendecker M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Produktionsqualität
Telefon: +49 241 8904-314

Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte jobs.fraunhofer.de.