Im Rahmen der Weiterentwicklung effizienter Wertschöpfungsprozesse gilt es bestehende Prozessabläufe zu analysieren und zu optimieren. Dies umfasst zum einen technische als auch organisatorische Geschäftsprozesse im Unternehmen.
Zur Automatisierung repetitiver kognitiver Aufgaben werden vermehrt intelligente Agentensysteme eingesetzt, die auf generativer KI und multimodalen Modellen basieren. Diese Systeme kombinieren fortgeschrittene Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) mit visuellem Verständnis (Computer Vision) und sind in der Lage, sowohl textuelle als auch bildbasierte Informationen zu analysieren, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Die Integration solcher Modelle in agententechnische Architekturen ermöglicht die Einbettung in komplexe Abläufe und die autonome Übernahme von Aufgaben, die traditionell menschliche Urteilskraft und Aufmerksamkeit erfordern. Dies umfasst das Auslesen von Berichten, das Erkennen visueller Muster oder das Ableiten von Handlungsentscheidungen aus mehrdeutigen Kontexten.
Dadurch wird ein hohes Maß an Automatisierung für Tätigkeiten erreichbar, die bisher als zu unstrukturiert oder zu wissensintensiv für klassische Automatisierung galten.
Die ausgeschriebene Arbeit erfolgt in enger Kooperation mit einem Industrieunternehmen aus dem Bereich der Kleinkalibermunition. Der/ die Studierende soll zur Bearbeitung der Arbeit als Masterand*in angestellt werden.
Deine Aufgaben:
- Analyse und ganzheitliche Bewertung der prozesstechnischen Einflussfaktoren
- Ableitung geeigneter KI-Modelle zur Abbildung komplexer Zusammenhänge
- Konzeption und Entwicklung möglicher Lösungsstrategien zur autonomen Aufgabenerfüllung
- Unterstützung bei der Erstellung geeigneter Schnittstellen
- Durchführung von Datenauswertungen und geeigneter Versuche zur Verifizierung
*Sehr wichtig*: Literaturrecherche
Dein Profil:
- Abgeschlossenes Grund- oder Bachelorstudium im Bereich Fertigungstechnik, Maschinenbau, Produktionstechnik oder vergleichbar
- Kenntnisse aus den Bereichen Fertigungstechnik, Messtechnik und Qualitätssicherung
- Programmierkenntnisse und Affinität zu KI-Modellen
- Vorerfahrung in der Anwendung von Agentenframeworks und generativer KI
- Deutschkenntnisse auf dem Niveau C1 notwendig
*Sehr wichtig*: Vorerfahrung im Bereich Literaturrecherche
Bitte bewerben Sie sich mit einem aktuellen Notenspiegel und Lebenslauf.
Kategorien:
Forschungsbereich:
Signal- und LeistungsvernetzungArt der Arbeit:
MasterarbeitKontakt:
Bernd Hofmann, M.Sc.
Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)
- Telefon: +491622355258
- E-Mail: bernd.hofmann@faps.fau.de