Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 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 sowohl mit Technologien, Prozessen und Methoden zur Optimierung der Produktionsabläufe, als auch mit der Qualitätssicherung in der Fertigung. In dem von der Europäischen Union geförderten Forschungsprojekt »AGILEHAND« sollen Lösungen zur effektiven und effizienten Sortierung, Handhabung und Verpackung von deformierbaren Produkten aus der Lebensmittelindustrie entwickelt werden.

Der Fokus dieser Abschlussarbeit liegt auf der Entwicklung eines Optimierungsmodells, welches unter Berücksichtigung verschiedener Parameter strategische Entscheidungen in der Produktionsplanung unterstützt, sodass den Mitarbeitenden bestmögliche Planungsabläufe bereitgestellt werden. Hierfür wird ein Konzept entwickelt sowie verschiedene mathematische Modelle und Machine Learning-Algorithmen ausgewählt, die anschließend innerhalb einer Unternehmensumgebung getestet und validiert werden.

Was Du bei uns tust

• Selektion und Aufbereitung von bereitgestellten Daten
• Auswahl und Bewertung geeigneter Methoden und Algorithmen
• Entwicklung eines Konzepts zur Optimierung von Produktionsplanungsprozessen unter Berücksichtigung gegebener Anforderungen
• Implementierung und Validierung von mathematischen Modellen und Algorithmen
• Validierung und Dokumentation der Ergebnisse

Was Du mitbringst

• Du studierst Informatik, Maschinenbau, Computer Science oder eine vergleichbare Fachrichtung
• Idealerweise umfangreiche Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache
• Erste Erfahrung im Umgang mit mathematischen Optimierungsmodellen wie ML oder DL von Vorteil
• Eine selbstständige Arbeitsweise und Freude an interdisziplinärer Teamarbeit
• Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was Du erwarten kannst

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

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

https://jobs.fraunhofer.de/job-invite/78013/

Fragen zu dieser Abschlussarbeit beantwortet Dir gerne:
Jan Hendrik Hellmich M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter »Produktionsqualität«
Telefon: +49 241 8904-399

The Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.com) currently operates 76 institutes and research institutions throughout Germany and is the world’s leading applied research organization. Around 32,000 employees work with an annual research budget of 3.4 billion euros.

At the Fraunhofer IPT in Aachen, we work with more than 530 employees every day to make the production of the future more digital, more flexible and more sustainable. In the department for »Production Quality«, we focus on the digitalization of production systems in order to increase the quality, resilience and sustainability of production processes.

The optimization of production processes is gaining in importance due to the increasing requirements for efficiency and sustainability of processes, but is also becoming more complex. Artificial intelligence (AI) has the potential to significantly improve the optimization of production processes in terms of time, cost and resource efficiency. The challenges arise from the selection and configuration of AI algorithms and the interaction between AI and process engineers. In your thesis, you will investigate how AI algorithms can be utilized for multi-objective process optimization and integrated into production engineering practice.

What you will do

• Literature research on AI algorithms for multi-objective optimization of production processes
• Selection and engineering of functional and non-functional requirements for data-driven process optimization
• Data analysis, development and implementation of AI algorithms
• Planning and conducting experiments, evaluation and visualization of the results
• Validation of the optimization algorithm on a specific production process
• Documentation of the results and writing the thesis

What you bring to the table

• You are studying mechanical engineering, computer science, mathematics or a comparable field of study
• You are familiar with the theory and approaches of artificial intelligence and machine learning and would like to specialize in this field
• You are proficient in the Python programming language and optimally have first experience in associated software libraries
• A high level of motivation, willingness to learn and independence
• Good language skills in German and/or English

What you can expect

• Ideal conditions for practical experience alongside your studies
• Professional supervision and collaboration in a dedicated team
• A state-of-the-art machine park equipped with edge cloud systems and 5G infrastructure
• Flexible working to combine study and job in the best possible way

Interested? Apply online now. We look forward to getting to know you!

https://jobs.fraunhofer.de/job-invite/76676/

For any further information on this position please contact:
Lars Leyendecker M. Sc.
Group Leader »production quality«
Phone: +49 241 8904-314

In den vergangenen Jahrzehnten haben wir uns mit unseren Produkten für Fahrwerk, Karosserie und Antrieb zu einem Top-Automobilzulieferer entwickelt. Mit neuen Leichtbauprodukten, Werkstoffen und Fertigungstechnologien bieten wir in enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden und wissenschaftlichen Institutionen innovative Lösungen für leichtere Fahrzeuge. Wir schaffen bahnbrechende Neuerungen und setzen damit internationale Standards. Als inhabergeführtes Familienunternehmen mit hoher Flexibilität, kurzen Entscheidungswegen und einer langfristig ausgerichteten Strategie beschäftigen wir weltweit mehr als 18.000 Mitarbeiter an 54 Standorten in 22 Ländern.

Deine Aufgaben:

Das Walzprägen ist ein Fertigungsverfahren, bei dem umlaufende Werkzeuge eine Gravur auf einem Werkstück durch Eindrücken abbilden. Der Prozess ist kontinuierlich und bietet sich für Produkte mit großen Stückzahlen an. Nach erfolgreicher Grundsatzentwicklung steht nun die Industrialisierung bevor.

Im Rahmen der Prozessauslegung für eine anlaufende Serienproduktion soll in einer studentischen Abschlussarbeit eine Parameterstudie ausgearbeitet und an einer Industrieanlage durchgeführt werden, welche die Wirkzusammenhänge zwischen einzelnen Prozessgrößen beleuchtet und die Ableitung von konkreten Vorschlägen für die Industrialisierung ermöglicht. Dabei steht die Einhaltung von Toleranzen, die Wirtschaftlichkeit sowie die Flexibilität im Kern der Untersuchungen.

Das wünschen wir uns von dir:

› Laufendes Studium im Bereich Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Materialwissenschaften, Fertigungstechnik oder verwandten Fachrichtungen
› Sicherer Umgang mit MS-Office-Anwendungen
› Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
› Schnelle Auffassungsgabe und Teamfähigkeit
› Erste Erfahrungen im Konstruktionsbereich wünschenswert

Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Gabriel Fabrini Ribeiro M.Sc. RWTH
+49 0241 566 21108, gabriel.fabriniribeiro@mubea.com
Mubea Competence Center Corporate Research & Engineering
Campus Boulevard 30
52074 Aachen