Ausgangssituation:

Moderne Fertigungsprozesse erzeugen große Mengen multimodaler Maschinendaten, die das Potenzial bieten, datengetriebene Modelle für verschiedenste Anwendungsfälle wie Predictive Quality, Predictive Maintenance oder Prozessoptimierung zu trainieren. Ein vielversprechender Ansatz ist das Konzept eines World Models, das die Zusammenhänge zwischen Prozesseingangsdaten, Zielgrößen und Stellgrößen bzw. Aktionen ganzheitlich lernt. Voraussetzung dafür ist ein strukturierter, qualitativ hochwertiger Datensatz, der Maschinendaten verschiedener Modalitäten und Quellen auf Sample-Ebene mit geeigneten Ziel- und Regelgrößen verknüpft. Aktuell liegen diverse industrielle Datensätze unterschiedlicher Prozesse sowie öffentlich verfügbare industrielle Referenzdatensätze vor, die als Grundlage für ein solches Vorhaben dienen sollen.

Keywords:
Data Engineering, Datenanalyse, World Model, Predictive Quality, Predictive Maintenance, industrielle Fertigungsdaten, multimodale Daten

Aufgabenstellungen:

Ziel der Arbeit ist die methodische Aufbereitung, Analyse und Strukturierung heterogener industrieller Datensätze, sodass diese als Trainingsgrundlage für ein prozessübergreifendes World Model genutzt werden können. Die Aufgabenstellung umfasst die folgenden Arbeitspakete:

• Fachliche Einarbeitung in die Themenfelder Data Engineering für industrielle Fertigungsdaten, World Models sowie relevante Anwendungsfälle (Predictive Quality, Predictive Maintenance, Prozesssteuerung)
• Analyse, Bereinigung und ggf. Korrektur der vorliegenden Maschinendaten und Zielgrößen unterschiedlicher Modalitäten und Quellen
• Identifikation und Extraktion geeigneter Regelgrößen aus den Maschinendaten, die als Aktionen des World Models dienen
• Verknüpfung der Eingangsdaten (X), Aktionen (a) und Zielgrößen (y) zu einem konsistenten, strukturierten Datensatz auf Sample-Ebene
• Entwicklung einer geeigneten Datenstruktur, die sowohl eine einfache Analyse und Visualisierung als auch ein performantes Laden für das Modelltraining ermöglicht
• Entwicklung eines interaktiven Dashboards zur Visualisierung, Filterung und Erzeugung von Train-/Validation-/Test-Splits inkl. wählbarer Skalierungsmethoden

Anforderungsprofil und Informationen zur Bewerbung:

• Interesse an datengetriebenen Methoden im industriellen Umfeld, idealerweise erste Erfahrungen im Bereich Data Engineering oder Datenanalyse
• Hohe Motivation, Auffassungsgabe sowie strukturierte Arbeitsweise und gute Kommunikationsfähigkeiten
• IT-Affinität und gute Kenntnisse mindestens einer Hochsprache (idealerweise Python) wünschenswert
• Bearbeitungsbeginn ab sofort möglich
• Umfang und Inhalte je nach Arbeit (BA/PA/MA) und Präferenzen individuell abstimmbar
• Bewerbungen bitte mit CV und aktueller Fächer-/Notenübersicht per Mail an unten genannten Kontakt

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