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Machine Learning (ML) konnte bereits in vielen Anwendungen zur Optimierung von Produktions-prozessen beitragen. Aus diesem Grund soll in dieser Abschlussarbeit auf Basis von Simulationen und Prozessparametern, Abweichungen von Werkzeugwegen am Beispiel des Blisk-Fräsens ML-basiert vorhergesagt werden. Eine genaue Vorhersage der Abweichungen kann zu Anpassungen von Prozessparametern genutzt werden, was zu höheren Genauigkeiten und somit zu einer höheren Produktqualität führt.

Deine Aufgaben

  • Einarbeitung in den Stand der Technik zur ML-basierten Werkzeugweg-Abweichung
  • Implementierung und Benchmarking unterschiedlicher ML-Modelle
  • Uncertainty Quantification von ML-Modellen in der Produktion
  • Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse

Was du mitbringst

  • Du studierst Maschinenbau, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder ein vergleichbares Fach
  • Erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning von Vorteil
  • Ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamgeist
  • Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was wir bieten

  • Pionierrolle bei der ML-basierten Vorhersage der Abweichung des Werkzeugweges
  • Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten
  • Mitarbeit in einem industrienahen Forschungsprojekt und in einem engagierten Team

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich
Maik Frye, M.Sc.
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Steinbachstraße 17, 52074 Aachen
maik.frye@ipt.fraunhofer.de

Um sich für diesen Job zu bewerben, sende deine Unterlagen per E-Mail an maik.frye@ipt.fraunhofer.de