Machine Learning: Analyse des Potentials maschineller Lernverfahren beim Einpressen

Situation und Motivation:

Pressverfahren gehören zu den wichtigsten Technologien in der Montage. Durch die Digitalisierung und hoch moderne Anlagen fallen dabei viele strukturierte Daten an. Mit statistischen Methoden sowie maschinellen Lernverfahren ist es möglich, diese Daten gewinnbringend zu analysieren und daraus Wissen zur Prozess- und Produktionsoptimierung abzuleiten. Das übergeordnete Ziel eines industrienahen Forschungsprojekts ist es daher, die Einsatzpotentiale von Data Analytics und Machine Learning im Bereich Predictive Maintenance und zur Prozessoptimierung beim Einpressen zu untersuchen.

Aus Vorarbeiten sind mehrere Datensätze bereits vorhanden.

Arbeitspakete:

  • Einarbeitung in die Tools und Methoden von Data Analytics und Machine Learning im industriellen Umfeld anhand von gestellten, interaktiven Online-Kurse
  • Recherche zu maschinellen Lernverfahren beim Einpressen
  • Konzipierung und Entwicklung von ML-Alg im Bereich Predictive Quality
  • Evaluation und kritische Betrachtung der Ergebnisse
  • Dokumentation der Arbeit

Was Sie mitbringen?

Motivation und eigenständige Arbeitsweise.

Sehr gute Kenntnisse in deutscher und englischer Sprache.

Bei Interesse bitte E-Mail mit Lebenslauf (PDF) und aktuellem Notenspiegel an Moritz Meiners

Kategorien:

Fachbereich:

Bordnetze

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Projektarbeit, Studienarbeit

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen

Kontakt: