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Machine Learning (ML) konnte bereits in vielen Anwendungen zur Optimierung von Produktionsprozessen beitragen. Auf Basis von bereits zur Verfügung stehenden Prozess- und Produktdaten eines ausgewählten Prozesses der Raketenproduktion sollen in dieser Abschlussarbeit ML-Modelle trainiert werden, welche Ursache-Wirkungs-Prinzipien abbilden können. Die Identifikation der Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge kann dafür genutzt werden, um weitere Optimierungen im Produktionsprozess vornehmen zu können.

Deine Aufgaben

  • Einarbeitung in den Stand der Technik zur ML-basierten Ursache-Wirkungs-Analyse
  • Erarbeitung eines tiefen Prozessverständnisses zur Interpretation der Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge
  • Implementierung und Benchmarking unterschiedlicher ML-Modelle
  • Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse

Was du mitbringst

  • Du studierst Maschinenbau, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder ein vergleichbares Fach
  • Erste Erfahrungen im Bereich von 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 Ursache-Wirkungs-Analyse in der Raketenproduktion
  • 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