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Am Lehrstuhl FAPS ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als studentische Hilfskraft mit einer wöchentlichen Arbeitszeit von 8 Stunden zu besetzen.

Projektbeschreibung
Im Rahmen eines Forschungsprojekts entwickeln wir ein modulares Robotersystem zur automatisierten Montage, Verdrahtung und Prüfung von Schaltschränken. Ziel ist es, hochgradig manuelle Fertigungsschritte durch intelligente Automatisierungslösungen zu ersetzen. Die Arbeit erfolgt an der Schnittstelle zwischen industrieller Praxis und wissenschaftlicher Forschung.

Aufgabenbereiche

• Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen in Python

• Programmierung allgemeiner Python-Skripte zur Automatisierung von Roboteranwendungen

• Erstellung und Anpassung von Roboterprogrammen in URScript

• Unterstützung beim Hardwareaufbau sowie Konstruktion von Komponenten und Erweiterungen für das Robotersystem

• Dokumentation der entwickelten Lösungen und Ergebnisse

Ihr Profil

• Sehr gute Kenntnisse in Python

• Erfahrung mit CAD-Software, idealerweise PTC Creo

• Handwerkliches Geschick und technisches Verständnis

• Erfahrung in der Roboterprogrammierung, bevorzugt mit UR-Systemen

• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

• Eingeschriebener Student bzw. eingeschriebene Studentin an einer Hochschule

Wir bieten

• Einblicke in aktuelle Forschungsprojekte an der Schnittstelle von Industrie und Wissenschaft

• Direkte Zusammenarbeit mit erfahrenen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie Industriepartnern

• Flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit dem Studium vereinbaren lassen

• Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterentwicklung und zur Anfertigung von Studien- oder Abschlussarbeiten im Rahmen des Projekts

• Teilweise Möglichkeit zur Arbeit im Homeoffice

• Vergütung nach TV-L:

  • 13,25 €/Stunde für Studierende ohne Hochschulabschluss

  • 14,25 €/Stunde für Studierende mit abgeschlossenem Bachelor (Stand 11/2024)

Bewerbung
Bitte senden Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung mit tabellarischem Lebenslauf, relevanten Zeugnissen und einem kurzen Anschreiben per E-Mail an:

Oliver Stelter
E-Mail: oliver.stelter@faps.fau.de

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Handlungsfeld

Die Entwicklung mechatronischer Systeme ist aufgrund der steigenden Anzahl von Teilsystemen und Disziplinen eine Herausforderung. Model-Based Systems Engineering (MBSE) begegnet dieser Herausforderung durch eine disziplinübergreifende Systembeschreibung mit einem einheitlichen Systemmodell, ist aber in der Praxis noch wenig verbreitet. Dies liegt insbesondere an den hohen Einstiegshürden im Mittelstand, die u.a. durch den notwendigen Einsatz kostenintensiver Software, das erforderliche Fachwissen sowie das durchzuführende Change Management begründet sind. Large Language Models (LLM) bieten das Potenzial, die Entwicklung und Verarbeitung dieser Systemmodelle mittels generativer künstlicher Intelligenz zu automatisieren und damit die Einstiegshürden zu senken und gleichzeitig die Entwicklungseffizienz und -qualität in der MBSE signifikant zu steigern.

Forschungsvorhaben LLM-SE

Im Rahmen des Forschungsprojektes LLM-SE (Large Language Model unterstütztes Systems Engineering) entwickeln wir gemeinsam mit unseren Industriepartnern ein an der MBSE-Philosophie und -Struktur orientiertes Assistenzsystem unter Verwendung von Large Language Models zur Teilautomatisierung des Engineeringprozesses mechatronischer Systeme von der Anforderungsanalyse bis zur virtuellen Inbetriebnahme. Dieses soll Benutzereingaben wie Anforderungen und Anpassungen interpretieren, durch die Verfügbarkeit von unternehmensspezifischen Produktkatalogen, historischen Projektdaten und Best Practices in individuelle, modellbasierte Lösungen transformieren und diese durch geeignete Validierungs- und Verifikationsmechanismen absichern.

Ihr Beitrag zum Projekt

• Konzeption, Strukturierung und Implementierung einer zentralen und übertragbaren LLM-SE Software-Architektur sowie der Spezifikation der zugehörigen Schnittstellen zu verschiedenen Datenquellen
• Recherche, Evaluierung und Auswahl geeigneter LLMs zur Generierung konformer SysML-Modelle in z.B. XML-basierter Form aus semistrukturierten Texten, PDF-Dokumenten und Bildern aus handschriftlichen Skizzen im PNG- oder JPG-Format
• Untersuchung von Technologien zur Containerisierung, Orchestrierung und Datenspeicherung von Anwendungen
• Konzeption geeigneter Mechanismen zur Ähnlichkeitsfindung und Plausibilitätsprüfung auf Anforderungs- und Logikebene

Ihre Benefits

• Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz und Deep Learning Techniken
• Mitarbeit in einem motivierten und engagierten Forschungsteam
• Sehr steile Lernkurve entlang praxisnaher Projekte mit hoher Industrierelevanz
• Austausch mit anderen Studierenden der FAPS und Einblick in andere Forschungsbereiche
• Möglichkeit zur Anfertigung einer Masterarbeit im Rahmen des Forschungsvorhabens nach Absprache
• Möglichkeit eines Research Masters und anschließender Promotion gegeben
• Homeoffice und flexible Arbeitszeit möglich

Anforderungen

• Gute Programmierkenntnisse insbesondere in Java und/oder  in C/C++ und/oder Python erforderlich
• Interesse und Vorkenntnisse in MBSE, SysML wünschenswert
• Grundkenntnisse in Machine Learning (ML) und Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wünschenswert
• Grundkenntnisse und Erfahrung in REST-API und Apache Kafka wünschenswert
• Grundkenntnisse und Erfahrung in PostgreSQL, MySQL, MongoDB oder Cassandra von Vorteil
• Grundkenntnisse und Erfahrung in Camunda oder Kogito von Vorteil
• Eigenständige, strukturierte Arbeitsweise sowie hohe Lernbereitschaft

Organisatorisches:

Beginn: ab sofort
Arbeitszeit: 8 Std/ Woche
Hinweis: Eine langfristige Zusammenarbeit ist erwünscht. Das Projekt läuft bis Ende 2027

Hinweise zur Bewerbung

• Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktuellem Notenspiegel und Lebenslauf sowie einem kurzen Motivationsschreiben
• Bitte beachten Sie, dass unvollständige Bewerbungen nicht berücksichtigt werden können.
• Weitere Informationen auf Anfrage per E-Mail oder gerne auch in einem persönlichen Gespräch.

Im Rahmen dieser Tätigkeit soll bei der Entwicklung und Erforschung neuer XR/KI-Softwaretools auf Basis von Unity und Blender unterstützt werden. Dabei koppeln wir die Intuitivität, die Usability und den Spaß von Computerspielen mit der Nützlichkeit von Industriesoftware. Oder in anderen Worten, wie kann es sein, dass ein 12 jähriger in einem Computerspiel ein Weltreich aufbauen kann aber ich für die meisten Industrietools einen Doktortitel benötige um diese zu verstehen, bzw. viele der Industriesoftwarelösungen immer noch aussehen wie Windows 95.

 

Aus folgenden Themen lassen sich die Aufgaben individuell aussuchen:

• Weiterentwicklung von kollaborativen, plattform-übergreifenden Anwendungen (AR, VR, Browserbasiert, Android, iOS, Windows…), siehe AR-Demo.
• CAD und 3D-Modellierung mittels Blender
• Erstellung von Prozessablauf Simulation
• Die praktische Erprobung kann im Rahmen des Forschungsprojektes  FAPS-X-Start-Ups ROBOTOP & https://robotop.de/ueber-uns/ sowie in Forschungsprojekten mit Industriepartner wie Bosch stattfinden.

 

Und das haben Sie davon:

• Zusammenarbeit mit dynamischen hoch-innovativen und schnell wachsenden Start-Up-Team im Kontext des Omniverse, Metaverse, KI, XR mit Möglichkeit zur Übernahme
• Tätigkeit kann auch in Zusammenarbeit mit der ROBOTOP GmbH als Industriepraktikum gestaltet werden, welches im Rahmen der Studienleistung angerechnet werden kann
• Sehr steile Lernkurve entlang praxisnaher Projekte mit hoher Industrierelevanz
• Kennenlernen möglicher Themenstellungen für BA, PA und MA Abschlussarbeiten
• Aktive Mitgestaltung innovativer Technologien
• Ausweitung des persönlichen Netzwerks
• Entwicklung der eigenen Fähigkeiten (Digitale Transformation und was dazu gehört: U. A. 3D-Modellierung, Programmierung, Künstliche Intelligenz (KI), Extended Reality (XR))
• Wöchentliche Arbeitszeit (verhandelbar): 8-20 Stunden mit hohem Homeoffice-Anteil möglich

 

Weitere Informationen zum Projekt: https://robotop.de/

 

Dr.-Ing, Eike Wolfram Schäffer, (M.Sc., M.Sc., SixSigma BlackBelt)

Mail: eike.schaeffer@faps.fau.de
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/eike-sch%C3%A4ffer/ 

 

 

PS: Bitte geben Sie in Ihrer Bewerbung bzw. in der Mail das Stichwort NextLevelROBOTOP an, damit ich sehe das Sie den Text bis zum Ende gelesen haben sowie schreiben Sie mir warum Sie an dem Thema besonders großes Interesse haben. Unser Team besteht aus sehr innovativen, leistungsbereiten und stark intrinsisch motivierten Menschen. Daher ist uns ein Fit in Hinsicht der Einstellung sehr wichtig. Sowie bewerben Sie sich bitte in deutscher Sprache und nur mit sehr guten Deutschkenntnissen. Mails ohne diese Kriterien werden ignoriert.

Background:

In the fast-evolving landscape of software development, tools that enhance productivity and streamline workflows are essential. Visual Studio Code (VS Code) is a popular integrated development environment (IDE) that supports a wide range of extensions, enabling developers to customize their work environment according to specific project needs.

Objective:

The objective is to develop a Visual Studio Code extension that enhances the functionality of the IDE, providing additional features that support the specific needs of developers in a production environment. This extension will integrate seamlessly with existing tools and workflows, improving overall efficiency and user experience.

Tasks:

• Familiarize yourself with the architecture and extension API of Visual Studio Code.
• Conceptualize and design the extension, considering best practices in UI/UX design.
• Develop the extension using JavaScript/TypeScript and relevant frameworks.
• Test the extension for performance and compatibility with other tools.
• Document the development process and provide user guides.

Requirements:

• Interest in frontend development and UI/UX design.
• Practical experience with JavaScript/TypeScript and familiarity with VS Code extension development desirable.
• Strong problem-solving skills and attention to detail.
• High level of motivation, curiosity, and a structured approach to work.
• Good command of the German or English language, both written and spoken.

Applications with a resume and current transcript of records should be sent via email to tim.raffin@faps.fau.de and benedikt.scheffler@faps.fau.de.

Contact:

Tim Raffin, M.Sc.

Background:

With the growing complexity of software engineering and data management in modern production environments, there is a pressing need for reliable and efficient software solutions. An MLOps platform has been developed to streamline the deployment and management of machine learning models in production. Ensuring the stability and robustness of this platform is crucial for its success.

Objective:

The primary goal is to develop and implement unit and integration tests for the MLOps platform, ensuring that all components work as intended and meet the required standards. This will help maintain the platform’s reliability, facilitate continuous integration, and support the seamless deployment of machine learning models. Furthermore, the tests will be integrated into a CI pipeline.

Tasks:

• Gain a deep understanding of the MLOps platform’s architecture and key functionalities.
• Study the existing codebase (Python) and identify areas requiring unit and integration tests.
• Design and implement unit tests using industry-standard tools and frameworks.
• Evaluate the effectiveness of the tests and make necessary improvements.
• Document the testing procedures and results.

Requirements:

• Interest in software testing and quality assurance.
• Prior practical experience with Python and unit testing frameworks (e.g., pytest).
• Strong analytical and problem-solving skills.
• Motivation, curiosity, and a structured approach to work.
• Good command of the German or English language, both written and spoken.

Applications with a resume and current transcript of records should be sent via email to tim.raffin@faps.fau.de and benedikt.scheffler@faps.fau.de.

Contact:

Tim Raffin, M.Sc.

Die für Magnete relevanten Seltenerdmetalle Neodym, Dysprosium und Terbium werden von der EU als kritische Rohstoffe der höchsten Risikokategorie betrachtet. Einerseits sind diese Rohstoffe von zentraler Bedeutung für viele Zukunftstechnologien wie die E-Mobilität und die regenerative Energieerzeugung. Daher spielen sie eine Schlüsselrolle für die Klimaziele der EU und die Nachfrage steigt kontinuierlich. Andererseits basiert die Versorgung ausschließlich auf Importen, wobei die VR China den globalen Markt dominiert. Aus dieser Abhängigkeit resultieren signifikante Nachteile für die europäische Industrie in Form von Lieferkettenrisiken, Preisvolatilität und kontinuierlich steigenden Preisen. Gleichzeitig ist die Primärförderung von Seltenen Erden und die Magnetherstellung mit signifikanten Umweltbelastungen verbunden.

Entsprechend besitzt das innereuropäische Recycling ein hohes geopolitisches, ökonomisches und ökologisches Potential. Derzeit fehlen allerdings industriell einsetzbare Technologien für die Rückgewinnung der Seltenerdmagnete, sodass die innereuropäische Recyclingquote unterhalb von einem Prozent liegt.

Im Rahmen aktueller Forschungsprojekte entwickelt der FAPS derzeit intelligente Demontage- und Sortierprozesse für die Rückgewinnung von Seltenerdmageten aus End-of-Life-Produkten (z. B. automobile Traktionsantriebe) und geschreddertem Elektroschrott. Für diese Forschung wird ab sofort eine studentische Hilfskraft zur Unterstützung in der Entwicklung innovativer Technologien gesucht. Es sind verschiedene Aufgabenschwerpunkte denkbar.

Mögliche Aufgaben umfassen:

• Mitarbeit in der Prozessentwicklung
  • Recherche / analytische Betrachtungen
  • Durchführung von Versuchsreihen
• Mitarbeit im Aufbau und der Inbetriebnahme von Versuchsaufbauten und Demonstratoranlagen
  • Konstruktion
  • Bauteilfertigung
  • Montage
  • Programmierung von Steuerungen und Robotern

Anforderungen:

• Studium im Bereich Maschinenbau / Mechatronik / Elektrotechnik / Energietechnik / Elektromobilität-ACES o. Ä.
• Erfahrung mit der CAD-Bauteilkonstruktion und handwerkliches Geschick
• Engagierte, selbstständige und zuverlässige Arbeitsweise
• Deutsch-Sprachkenntnisse (min. B2)

Weitere Bemerkungen:

• Forschung im Bereich innovativer und nachhaltiger Technologien, Eingliederung in den Forschungsalltag
• Flexible Arbeitszeiten am Standort Nürnberg, Stundenzahl nach Absprache
• Interesse an langfristiger Zusammenarbeit
• Gerne in Kombination mit einer Bachelor-, Projekt- oder Masterarbeit
• Beginn nach Vereinbarung ab sofort möglich

Bewerbung per Email an roman.hahn@faps.fau.de oder thorsten.ihne@faps.fau.de

Das zugrundeliegende Forschungsprojekt befasst sich mit der Erstellung eines virtuellen Abbildes einer Fertigung für medizintechnische Anwendungen (EVAmed). Dieses Abbild wird auch als Digitaler Zwilling bezeichnet, welcher es ermöglicht mittels Simulationen das reale System zu optimieren.

Arbeitsinhalte:

Die Arbeitsinhalte können je nach Bedarf variieren. Sie umfassen schwerpunktmäßig folgende Punkte:

• Konzeptionierung und Erstellung von Graphiken für wissenschaftliche Veröffentlichungen
• Überarbeitung von Schulungsunterlagen (Präsentationen)
• Aufnahme und Postprocessing von Videos für den Youtube-Channel des Lehrstuhls

Anforderungen:

• Kreativität & Künstlerische Begabung
• Eigener Anspruch an hohe Sorgfalt bei allen Arbeitsaufträgen
• Perfektes Deutsch in Wort und insbesondere Schrift
• Maschinenbau, Medizintechnik, Mechatronik, Elektrotechnik, WIng, Informatik o.ä.

Bemerkungen:

• Freie Einteilung der Arbeitszeit
• Stundenzahl nach Absprache (max. 12 h/Woche)
• Beginn nach Vereinbarung ab sofort möglich

Weitere Infos gerne per Mail.

Das Engineering von Industrieanlagen nimmt einen wesentlichen Kostenpunkt im Entwickeln von Anlagen ein. Deshalb ist es besonders wichtig, hier auf Einsparungspotential zu achten. Ein Faktor hierfür ist die Kommunikation der Entwicklungsdomains (Elektrik, Mechanik und Steuerung) untereinander. Diese kann durch das durchgängige Engineering wesentlich verbessert werden. Mit einer gemeinsamen Datenbasis sollen Informationen einfach ausgetauscht und weitergegeben werden. Ebenso wird das Änderungsmanagement deutlich vereinfacht und überschaubarer gestaltet.
Im Rahmen von Workshops, Seminaren und Praktika soll die Methodik des durchgängigen Engineerings anhand von Siemens-Tools erläutert werden.

Hier geht’s zum Flyer

Aufgabenstellung

• Einarbeitung in das Thema „Durchgängiges Engineering“ und Aufarbeiten der wissenschaftlichen Hintergründe
• Erstellen einer zusammenhängenden Dokumentation – basierend auf Vorarbeiten und Ausarbeitungen einzelner Themenkomplexe
• Unterstützung bei der Aufbereitung der Praxisbeispiele

Vorkenntnisse

• Gute Deutschkenntnisse
• Vorkenntnisse in den Siemens-Tools Teamcenter, NX, Mechatronics Concept Designer, SIMIT wünschenswert, aber nicht zwingend notwendig.

Weitere Informationen gibt es gerne auf Anfrage per Mail oder telefonisch.

Ziel der Elektromaschinenbau Vorlesung ist es, den Studierenden zu vermitteln, wie sich die Wertschöpfungskette nach dem Entwurf, der Konzeption und der Konstruktion eines Produkts gestaltet. Anhand der Vorlesungseinheiten werden den Studierenden Einblick in die verschiedenen Eigenschaften der elektrischen Maschinen gewährt. Darüber hinaus werden anhand des Stands der Technik die verschiedenen Prozesse entlang der Wertschöpfungskette, vom Blech über den Magneten und der Wicklung bis hin zur Isolation und der Prüfung des Produkts, vermittelt. Somit wird den Hörern der Vorlesung Elektromaschinenbau das Wissen gelehrt, welches notwendig ist, laufende Produktionsprozesse von Serienprodukten stetig hinsichtlich Ökonomie und Energie- und Ressourceneffizienz zu verbessern sowie die Prozesse für die Umsetzung von Neuentwicklungen in die Serien- und Produktionsreife zu überführen.

Im Rahmen einer vollständigen Überarbeitung und Ausweitung der Veranstaltung „E|MB Elektromaschinenbau“ soll ein vorlesungsbegleitendes ausformuliertes Skriptum entstehen.

Der Umfang der Tätigkeit umfasst folgende Schwerpunkte:

■Überarbeitung und Anpassen von Grafiken

■Vereinheitlichung des Layouts

■Zusammenführung von Inhalten

■Spannende Recherchetätigkeiten

Hinweise:

■Umfang 8-19 Stunden / Woche

■Beginn ab sofort möglich