Ausgangssituation
Im Zuge der Digitalisierung sind konsistente Datensätze längst zu einer wertvollen Ressource geworden. Besonders im Produktionsbereich stehen oft Terabyte an verschiedenen Messwerten und Prozessdaten zur Verfügung. In Kombination mit Methoden der intelligenten Datenverarbeitung wie Machine Learning lassen sich damit große, wirtschaftliche Hebel erzeugen.
Besonders die Branche der Elektronikfertigung ist geprägt durch einen umfassenden Automatisierungsgrad und weitreichende Kommunikationsstandards, wodurch der Grundstein für den Einsatz maschineller Lernverfahren gelegt ist. Durch umfassende Prüfprozesse wird in der Elektronikfertigung eine exzellente Produktqualität im einstelligen dpm-Bereich erzielt. Erhöhte Durchlaufzeiten, hohe Investitionskosten und erhöhter Platzbedarf stellen jedoch die Kehrseite der Medaille dar. Dadurch ist der Ansatz entstanden mittels intelligenter Datenauswertung den Prüfaufwand ohne Reduktion der Qualität zu minimieren.
Keywords
Data Science, Big Data, Artificial Intelligence, Machine Learning, IIoT
Inhalte
Es wird ein HiWi gesucht, der eine langfristige Zusammenarbeit anstrebt. Abschlussarbeiten können bei Siemens in Amberg absolviert werden. Inhalte sind verschiedenste Themen in Machine Learning, LLMs & Data Science.
Potentielle Arbeitspakete
- Anfertigung einer strukturierten Datenanalyse
- Ausarbeitung verschiedener Machine Learning Modelle (Predictive Quality)
- Ausarbeitung verschiedener LLMs
- Durchführung unterschiedlichster Data Science Analysen
- Umsetzung unterschiedlicher Use-Cases
- Programmierung von GUIs
- Vollständige Dokumentation der Arbeit (GitHub, Conceptboard etc.)
Vorkenntnisse
- Programmierkenntnisse in Python
- Grundkenntnisse Machine Learning
- Grundkenntnisse LLMs
- Grundkenntnisse Internet of Things
Voraussetzungen
- Begeisterung für das Fachgebiet
- Hohe Motivation und Einsatzbereitschaft
- Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
- Arbeiten im Team
- IT-Affinität
- langfristige Zusammenarbeit wünschenswert
Beginn
- Ab sofort und jederzeit möglich
Sonstiges
- Anwendungsbezogene Forschung direkt am FAPS und beim Industriepartner Siemens in Amberg
- Arbeit kann größtenteils im Home-Office erfolgen
Bewerbung
- Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, aktueller Fächerübersicht und Arbeitszeugnissen bitte per E-Mail an Felix Mahr (kein Motivationsschreiben erforderlich)
Kategorien:
Fachbereich:
ElektronikproduktionKontakt:
Felix Mahr, M. Sc.
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)
Department Maschinenbau (MB)
- Telefon: +491622375130
- E-Mail: felix.mahr@faps.fau.de