Masterarbeit: Optimierung eines industriellen Produktionsprozesses unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens

Jobbeschreibung

Projekt-/Themenbeschreibung:

Die hohe Komplexität heutiger Verarbeitungsmaschinen bewirkt viele unbekannte Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zwischen den Komponenten. Deshalb obliegt die Einstellung der Prozessparameter dem Erfahrungswissen des Anlagenbedieners. Diese Vorgehensweise ist nicht reproduzierbar und bei industriellen Verarbeitungsprozessen nicht zielführend. Das Forschungsvorhaben VIPER fokussiert  daher den Einsatz von maschinellen Lernverfahren für eine Optimierung von Verarbeitungsmaschinen.

Ihre Aufgaben:

Mathematische Optimierung eines Produktionsprozesses

Aufstellen der Ziel- und Randbedingungsfunktionen mithilfe maschineller Lernverfahren basierend auf Versuchsdaten aus dem Betrieb

Vergleich und Bewertung unterschiedlicher Betriebsarten

Was Sie mitbringen:

Studium der Wirtschaftsinformatik, Maschinenbau, Regelungstechnik o.Ä.
Erfahrung in der praktischen Anwendung von maschinellen Lernverfahren und mathematischen Optimierungsmodellen
Programmierkenntnisse in Python, Matlab, o.Ä.
Grundkenntnisse der Regelungstechnik
Fließende Deutsch- oder Englischkenntnisse

Was Sie erwarten können:

Wir bieten flexible Arbeitszeiten, eine hervorragende Ausstattung und die Möglichkeit bei uns aktiv mitzugestalten. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern.

 

 

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