Studentische Hilfskraft am E|Drive-Center im Bereich der Elektromotorenproduktion 4.0, insb. Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Bildquelle: Valeo Siemens

Die digitale Transformation der Produktion verspricht, die Produktivität im Inland zu steigern und neue Geschäftspotenziale zu erschließen. Das Revolutionäre an Industrie 4.0 ist nicht allein die Digitalisierung der Produkte und ihrer Produktion, sondern die Möglichkeit technische Systeme in Echtzeit zu vernetzen. Die dadurch gewonnenen Daten können mit Methoden des Maschinellen Lernens (ML) nutzbringend ausgewertet und daraus neues Wissen generiert werden.

Gerade in der Elektromotorenproduktion, die sich durch die Elektromobilität mit steigenden Qualitätsanforderungen, einer erhöhten Komplexität sowie einem hohen Kostendruck konfrontiert sieht, verspricht die Erfassung und intelligente Analyse von Prozess- und Qualitätsdaten einen großen Mehrwert. Ziel der vorliegenden Forschungsaktivitäten ist es daher, die Potentiale der Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), insb. des Maschinellen Lernens, in der Elektromotorenproduktion systematisch zu identifizieren und erschließen. Im Rahmen Ihrer HiWi-Tätigkeit tragen Sie demnach maßgeblich dazu bei, die Elektromotorenproduktion von morgen aktiv mitzugestalten.

Mögliche Aufgaben im Rahmen der HiWi-Tätigkeit:

Die Tätigkeitsschwerpunkte im Bereich der Elektromotorenproduktion 4.0 sind vielfältig und können je nach Interesse eher recherche-, programmier- oder versuchslastig sein. Beispiele hierfür wären:

  • Recherche aktueller Forschungsansätze zu Industrie 4.0, insb. Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, in der Elektromotorenproduktion
  • Begleitung aktueller Forschungsprojekte im Bereich der datengetriebenen Elektromotorenproduktion unter Einsatz maschineller Lernverfahren:
    • Einrichtung Industrie 4.0-konformer Anlagenanbindungen (z.B. über Arduino/Raspberry Pi und OPC-UA)
    • Aufsetzen und Administrieren von Industrial-IoT-Plattformen (z.B. AWS, Azure, ThingWorx, Mindsphere)
    • Aufbau und Betreuung von Datenbanken mit Produkt-, Prozess- und Materialdaten (z.B. mySQL, influxDB)
    • Deskriptive und explorative Datenanalyse sowie Datenvorverarbeitung (z.B. mit Python unter Verwendung von NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
    • Programmiertechnische Umsetzung von ML-basierten Prognosemodellen (z.B. mit Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
    • Entwicklung von webbasierten Dashboards (z.B. mit Plotly Dash)
  • Mitarbeit an praxisnahen Industrieprojekten mit namhaften Industriepartnern
  • Unterstützung bei der Entwicklung von Lehrveranstaltungen sowie Organisation von Seminaren
  • Planung und Durchführung von Versuchen zur Optimierung von Produktionsprozessen mittels Six-Sigma-Werkzeugen und Aufbau einer Datenbasis für KI-basierte Auswertungen
  • Vergabe einer thematisch passenden Abschlussarbeit möglich

Die genaue Ausrichtung der HiWi-Tätigkeit erfolgt nach Vorkenntnissen und persönlichem Interesse – weitere Informationen gerne im persönlichen Gespräch.

Vorkenntnisse:

  • Interesse an der Elektromotorenproduktion sowie den Methoden der Künstlichen Intelligenz, insb. dem Maschinellen Lernen
  • Möglichkeit zur Einarbeitung ist gegeben; hohe IT-Affinität wünschenswert
  • Freie Arbeitszeiteinteilung, Tätigkeit kann überwiegend im Home-Office ausgeübt werden
  • Sehr gutes Deutsch in Wort und Schrift sowie selbstständige Arbeitsweise

Bewerbung:

  • Beginn, Umfang und genaue Ausrichtung der HiWi-Tätigkeit nach gemeinsamer Absprache
  • Bewerbungen per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an andreas.mayr@faps.fau.de
  • Weitere Details gerne im persönlichen Gespräch

Kontakt: