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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
