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Ausgangssituation:

Das produzierende Gewerbe in Bayern und Deutschland steht vor einem tiefgreifenden Wandel durch die Einführung digitaler Technologien. Technologien wie Industrie 4.0, das Internet der Dinge (IoT), Cloud Computing und künstliche Intelligenz (KI) bieten immense Potenziale für Effizienzsteigerungen, Qualitätsverbesserungen und Kostenreduktionen. Diese Entwicklungen stellen die Industrie jedoch vor die Herausforderung, den Überblick über aktuelle Technologien und Wettbewerbspositionen zu behalten, um ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu sichern. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Markt- oder Wettbewerbsanalyse zum Einsatz digitaler Technologien in der deutschen Industrie durchzuführen und den Status quo sowie zukünftige Trends und Potenziale aufzuzeigen.

Aufgaben:

Die Aufgaben im Rahmen dieser Arbeit sind:

• Durchführen einer umfassenden Literaturrecherche zu digitalen Technologien im produzierenden Gewerbe in Bayern und Deutschland, um die aktuelle Situation und bestehende Anwendungsfelder in der Industrie zu verstehen.
• Analyse des Marktes:
  • Quantitative Analyse des aktuellen Einsatzes digitaler Technologien in der Industrie, u. a. in Form von Statistiken, Marktgrößen und Wachstumsraten.
  • Qualitative Analyse zur Einschätzung der technologischen Akzeptanz und der Herausforderungen in der Umsetzung.
• Analyse des Wettbewerbsumfeldes:
  • Identifikation der Hauptakteure, die digitale Technologien im produzierenden Gewerbe einsetzen, sowie deren Strategien und Alleinstellungsmerkmale.
  • Bewertung der Wettbewerbsposition deutscher Unternehmen im Vergleich zu bayerischen Unternehmen hinsichtlich der Nutzung digitaler Technologien.
• Empfehlungen und Zukunftsperspektiven:
  • Identifikation potenzieller Markttrends und Chancen zur Stärkung der Wettbewerbsposition der bayerischen und deutschen Industrie.
  • Vorschläge für Unternehmen, um sich durch die Einführung digitaler Technologien langfristig zu positionieren.

Es besteht die Möglichkeit, den Fokus der Arbeit zwischen Marktanalyse und Wettbewerbsanalyse aufzuteilen. Da beide Bereiche sich gegenseitig beeinflussen, ist eine enge Zusammenarbeit mit dem/der Studierenden des jeweils anderen Parts sinnvoll und wünschenswert.

Hinweise zur Bewerbung:

• Interesse an Markt- und Wettbewerbsanalysen im Kontext des produzierenden Gewerbes
• Methodisches Vorgehen und Fähigkeit zur strukturierten Datenanalyse
• Die Arbeit kann in Erlangen, Nürnberg oder remote durchgeführt werden.
• Es ist ein baldiger Beginn der Bearbeitung der Arbeit gewünscht.
• Deutsch auf Muttersprachenniveau in Wort und Schrift ist erforderlich, da die Analyse spezifisch auf die deutsche Industrie zugeschnitten ist.
• Bewerbungen mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht bitte per E-Mail an folgende drei Personen senden:
  • benedikt.scheffler@faps.fau.de
  • tim.raffin@faps.fau.de
  • tobias.reichenstein@faps.fau.de
• Die Betreuung wird voraussichtlich durch einen der drei aufgelisteten Betreuer gehandhabt.

Aufgabenstellung:

Im Kontext der Traktionsmotorenfertigung für elektrisch angetriebene Automobile haben sich diverse Motorkonzepte etabliert, welche vorwiegend auf offenen Formspulen, sogenannten Hairpins, beruhen. Um die komplexe Schaltung der Elektromotoren im Wickelkopf automatisch abbilden zu können, werden vorgefertigte Schaltungen bzw. Schaltringe verwendet. Die Umsetzung der Schaltringe stellt dabei eine Kerntechnologie der Automobil-OEMs dar.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist es, mithilfe von öffentlich zugänglichen Quellen verschiedene Konzepte vorgefertigter Schaltelemente bzw. Schaltringe zu vergleichen. Hierfür soll der Aufbau verschiedener Elektromotoren analysiert und verglichen werden. Die Analyse soll sich dabei auf wissenschaftliche Quellen, öffentlich zugängliche Daten und Patente beziehen und einen möglichst breiten Bereich verschiedener Automobilhersteller abdecken.

 

Die Arbeit beinhaltet folgende Schwerpunkte:

• Einarbeitung in die Elektromotorfertigung
  • Einarbeitung in die Schaltung eines Elektromotors
  • Einarbeitung in die Kontaktierung von Traktionsmotoren
  • Einarbeitung in die Wickelkopfformung und -isolation
• Einarbeitung in den Themenbereich vorgefertigte Schaltungen
  • Überblick über verschiedene Formen und Funktionen von Schaltelementen
  • Überblick über die unterschiedlichen Bauelemente von Schaltelementen
• Erarbeitung eines Benchmarking-Konzepts
  • Definition von Benchmarking-Kriterien
  • Übersicht über das Vorgehen
• Durchführung des Benchmarkings
  • Vorstellen der zu vergleichenden Motoren
  • Vergleich der Schaltelemente in den verschiedenen Traktionsantrieben
• Bewertung der Ergebnisse des Benchmarkings

 

Persönliche Voraussetzungen:

• Interesse an Fertigungsprozessen im Bereich elektrischer Traktionsmotoren
• Grundlegende Kenntnisse der Funktionsweise und des Aufbaus eines Elektromotors für Automobile
• Strukturiertes, lösungsorientiertes und wissenschaftliches Arbeiten
• Erfahrungen im Bereich Schaltung und Kontaktierung von Motoren
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

 

Weitere Informationen und Details sind bei Felix Wirthmann erhältlich. Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden Sie bitte mit Notenauszug und Lebenslauf per E-Mail oder über das Anfrageformular. Bei Interesse werde wir uns zeitnah rückmelden.

Seit einigen Jahren befindet sich die Automobilindustrie im Wandel hin zur Elektromobilität. Der Einsatz elektrischer Maschinen im Traktionsantrieb eröffnet den Herstellern zahlreiche neue Gestaltungsmöglichkeiten für das Antriebsdesign. Gleichzeitig müssen die seit Jahrzehnten etablierten Motorkonzepte neuen Anforderungen gerecht werden, wie etwa in Bezug auf Leistungsdichte, Wirkungsgrad und automatisierte Fertigung. Derzeit werden in Elektrofahrzeugen überwiegend Motoren eingesetzt, die den Magnetfluss in radialer Richtung zur Drehmomenterzeugung nutzen. Axialflussmaschinen (AFM) hingegen verfügen über einen axialen Flussverlauf und zeichnen sich durch eine höhere Drehmomentdichte sowie Effizienz im Vergleich zu den konventionellen Radialflusstopologien aus. Aufgrund einer automatisierbaren und kostengünstigen Herstellung sowie einer geringen Wickelkopfhöhe werden weitestgehend Zahnspulenwicklungen (konzentrierte Bruchlochwicklungen) im Stator von AFMs eingesetzt. Um eine bestmögliche Motor-Performance zu erreichen, wird hierfür meist hochkant gewickelter Flachdraht verwendet.

Um die lasergeschweißten Kontaktierungsstellen zwischen den einzelnen AFM-Zahnspulen zu reduzieren, soll im Rahmen dieser Arbeit das kontinuierliche Linearwickeln von zwei seriell geschalteten Zahnspulen aus einem durchgehenden Stück Flachdraht (sog. Doppelspulen) detailliert untersucht werden. Ausgehend von einer umfangreichen Literatur- und Patentrecherche sollen die Unterschiede bestehender Fertigungsprozesse identifiziert und bewertet werden. Den Hauptbestandteil der Arbeit stellen die Konzeption, die Entwicklung und der physische Aufbau von Prozessen zur Fertigung und Montage hochkant gewickelter Flachdraht-Doppelspulen für AFM-Statoren dar. Zur Qualifizierung der gefertigten Prototypen ist es unter anderem angedacht, Versuchsaufbauten zu entwickeln und zugehörige Versuche hinsichtlich der Isolationseigenschaften wie beispielsweise Teilentladungs-, Stoßspannungs- oder Widerstandsprüfungen durchzuführen.

Persönliche Voraussetzungen:

• Starkes Interesse an E-Maschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Fertigungsverfahren von E-Maschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Funktionsweise von Drehfeld-Maschinen
• Grundlegende CAD-Kenntnisse
• Strukturiertes, lösungsorientiertes und wissenschaftliches Arbeiten
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Weitere Informationen und Details sind bei den genannten Mitarbeitern erhältlich. Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden Sie bitte mit aktuellem Notenauszug, relevanten Zeugnissen und Lebenslauf per E-Mail. Wir werden uns zeitnah rückmelden.

Aufgabenstellung:

Im Kontext der Elektromotorenfertigung für schienengebundene Fahrzeuge haben sich diverse Motorkonzepte etabliert, welche vorwiegend auf massiveren Flachleitern beruhen. Deren Handhabung und Einbringung stellt auf Grund ihrer großen Biegesteifigkeit, gepaart mit der erforderlichen Formgebung, eine große Herausforderung dar. Auf Grund vergleichsweise geringen Stückzahlen werden gegenwärtig elementare Prozessschritte manuell umgesetzt. Deren Automatisierung stellt eine große Herausforderung innerhalb der Transformation der Mobilität im 21. Jahrhundert dar.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist es, den Montageprozess für eine vorgefertigte und endlose Nutauskleidung im Blechpaket zu etablieren. Meist werden segmentierte Nutgrundpapiere manuell eingeschoben und durch den Deckschieber komplettiert. Um hier den Automatisierungsgrad zu steigern, ist u.U. ein endlose Isolationsmatte vorteilig, deren Handhabung und Montage gewissen Herausforderungen mit sich bringt. Diese sollen im Rahmen der Arbeit identifiziert und bestmöglich gelöst werden.

Die Arbeit beinhaltet folgende Schwerpunkte:

• Einarbeitung in die Statorfertigung für Schienenfahrzeuge
  • Eigenheiten der Wicklungsmontage
  • Recherche zu gängigen Isolationstechniken im Bereich des Blechpakets
  • Bewertung der Notwendigkeit eines Nutgrundpapiers
• Konzeptentwicklung für die Montage einer Endlosnutisolation
  • Handhabung des vorbereiteten Endlospapiers
  • Positionierung des Endlospapiers
  • Aufstecken auf Wicklung vs. Einlegen in Blechpaket
• Validierung des Konzeptes
  • Gestaltausprägung
  • Schädigung des Isolationssystems
  • Positionstreue
• Skizzieren alternativen Ansätze

Persönliche Voraussetzungen:

• Interesse an Fertigungsprozessen im Bereich Elektromaschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Funktionsweise und des Aufbaus eines E-Motors
• Konstruktives Geschick (CAD)
• Handwerkliches Geschick
• Erfahrungen im Bereich Steuerung und Regelung
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

 

Weitere Informationen und Details sind beim genannten Mitarbeiter erhältlich. Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden Sie bitte mit Notenauszug und Lebenslauf per E-Mail oder über das Anfrageformular. Wir werden zeitnah rückmelden.

Seit einigen Jahren befindet sich die Automobilindustrie im Wandel hin zur Elektromobilität. Dies führt dazu, dass die seit Jahrzehnten etablierten Motorkonzepte neuen Anforderungen gerecht werden müssen, wie etwa in Bezug auf Leistungsdichte, Wirkungsgrad und automatisierte Fertigung. Die Automobilindustrie zeigt derzeit, dass durch Hairpin-Statoren eine höhere Leistungsdichte sowie ein besseres Verhältnis von Dauer- zu Spitzenleistung erreicht werden kann und eine vollständige Automatisierung über alle Prozessschritte der Montage möglich ist.

Daher soll im Rahmen dieser Arbeit die effiziente Hairpin-Technologie auch auf den Rotor von Drehfeld-Maschinen übertragen werden. Ausgehend von einer umfangreichen Literaturrecherche sollen die verschiedenen Herstellungsprozesse von Hairpin-Wicklungen identifiziert werden. Weiterhin sollen Rotortypen festgelegt werden, welche sich für den Hairpin-Aufbau eignen. Darauf aufbauend soll eine Analyse der produktionstechnischen und produktseitigen Anforderungen erfolgen. Auf dieser Basis erfolgt die Konzipierung von Hairpin-Rotoren sowie der dazugehörigen  Fertigungsprozesse. Anschließend soll ein Hairpin-Rotor konstruiert und gegebenenfalls ein Demonstrator aufgebaut werden.

Persönliche Voraussetzungen:

• Starkes Interesse an E-Maschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Fertigungsverfahren von E-Maschinen
• Grundlegende CAD-Kenntnisse
• Grundlegende FEM-Kenntnisse wünschenswert
• Strukturiertes, lösungsorientiertes und wissenschaftliches Arbeiten
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Bewerbungen senden Sie bitte mit aktuellem Notenauszug, relevanten Zeugnissen und Lebenslauf per E-Mail.

Seit einigen Jahren befindet sich die Automobilindustrie im Wandel hin zur Elektromobilität. Dies führt dazu, dass die seit Jahrzehnten etablierten Motorkonzepte neuen Anforderungen gerecht werden müssen, wie etwa in Bezug auf Leistungsdichte, Wirkungsgrad und automatisierte Fertigung. Die Automobilindustrie zeigt derzeit, dass durch Hairpin-Statoren eine höhere Leistungsdichte sowie ein besseres Verhältnis von Dauer- zu Spitzenleistung erreicht werden kann und eine vollständige Automatisierung über alle Prozessschritte der Montage möglich ist. Daher soll die effiziente Hairpin-Stator-Technologie auch in industrielle Anwendungen Einzug halten.

Um eine kostengünstige Montage der hohen Variantenzahl zu gewährleisten, soll deshalb ein Prozessbaukasten auf Basis der Hairpin-Technologie, der die funktionalen Vorteile mit den Flexibilitätsanforderungen des industriellen Marktes verbindet, konzipiert werden. Ausgehend von einer umfangreichen Literatur- und Patentrecherche beinhaltet dies die Identifizierung von Unterschieden von Hairpin-Statoren und deren Herstellungsprozessketten. Darauf aufbauend soll eine Analyse der allgemeinen produktionstechnischen Limitationen sowie der spezifischen Ausgangssituation hinsichtlich der Fertigungsmöglichkeiten am Lehrstuhl erfolgen. Hierfür ist es unter anderem notwendig, einen konzeptionellen Prozessablauf vom Drahtcoil (Zukaufteil) bis zum fertigen Hairpin-Stator unter Berücksichtigung modularer Fertigungsmöglichkeiten zu beschreiben. Anschließend sollen die einzelnen Prozessschritte systematisch analysiert und eine modulare Hairpin-Produktionsanlage konzipiert werden. Unter einer begleitenden Marktanalyse soll schließlich ein geeigneter Hersteller für die konzipierte Produktionsanlage festgelegt werden.

Persönliche Voraussetzungen:

• Starkes Interesse an E-Maschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Fertigungsverfahren von E-Maschinen
• Strukturiertes, lösungsorientiertes und wissenschaftliches Arbeiten
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Bewerbungen senden Sie bitte mit aktuellem Notenauszug, relevanten Zeugnissen und Lebenslauf per E-Mail.

 

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Im Rahmen dieser Arbeit sollen deshalb verschiedene magnetfreie AFM-Topologien und -designs detailliert untersucht werden. Ausgehend von einer umfangreichen Literaturrecherche beinhaltet dies die Identifizierung von Unterschieden der verschiedenen Topologien, unter anderem bei der Materialwahl, der Fertigungstechnik, der Nachhaltigkeit sowie der Maschinen-Performance. Darauf aufbauend soll ein belastbarer bewertender Vergleich der Maschinendesigns erfolgen. Zusätzlich sollen weitere Maschinendesigns sowie zugehörige Fertigungsverfahren konzipiert werden. Ziel der Arbeit ist es, die geeignetsten AFM-Topologien für den Einsatz als seltenerdfreie Traktionsmaschinen im Fahrzeug zu identifizieren.

Persönliche Voraussetzungen:

• Starkes Interesse an E-Maschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Fertigungsverfahren von E-Maschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Funktionsweise von Drehfeld-Maschinen
• Strukturiertes, lösungsorientiertes und wissenschaftliches Arbeiten
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Bewerbungen senden Sie bitte mit aktuellem Notenauszug, relevanten Zeugnissen und Lebenslauf per E-Mail.

Elektrische Traktionsmaschinen ohne Seltenerdmagnete gewinnen zunehmend an Bedeutung. Gleichzeitig sind kompakte Abmessungen sowie hohe Drehmoment- und Leistungsdichten vor allem in der Automobilindustrie von entscheidender Relevanz. Derzeit werden in Elektrofahrzeugen überwiegend Motoren eingesetzt, die den Magnetfluss in radialer Richtung zur Drehmomenterzeugung nutzen. Axialflussmaschinen (AFM) hingegen verfügen über einen axialen Flussverlauf und zeichnen sich durch eine höhere Drehmomentdichte sowie Effizienz im Vergleich zu den konventionellen Radialflusstopologien aus. Weiterhin haben AFMs eine kompakte und scheibenförmige Bauweise, wodurch sich zusätzlich neue Integrationswege im Antriebsstrang des Fahrzeugs ergeben.

Allerdings setzen existierende AFM-Topologien fast ausschließlich auf Seltenerdmagnete, was den Einsatz kostenintensiver, politisch abhängiger und zunehmend knapper werdender Ressourcen erfordert. Eine nachhaltige Alternative bietet die Radialfluss-Synchronreluktanzmaschine (RF-SynRM), die durch ihre Robustheit und Überlastfähigkeit überzeugt, jedoch Abstriche bei Bauraum und Leistungsdichte machen muss.

Im Rahmen dieser Arbeit soll daher das Konzept einer Axialfluss-Synchronreluktanzmaschine (AF-SynRM) zur seltenerdfreien Realisierung eines kompakten und effizienten Traktionsantriebs mit gleichzeitig hoher Drehmoment- und Leistungsdichte verfolgt werden. Ausgehend von einer umfangreichen Literaturrecherche beinhaltet dies die Identifizierung von Unterschieden der verschiedenen AF-SynRM-Topologien, unter anderem bei der Materialwahl, der Fertigungstechnik sowie der Maschinen-Performance. Darauf aufbauend soll ein belastbarer bewertender Vergleich der Maschinen- bzw. Rotordesigns unter besonderer Berücksichtigung der Fertigungstechnik erfolgen. Zusätzlich sollen weitere Rotordesigns erarbeitet werden. Den Hauptbestandteil der Arbeit stellen die Konzeption und der Aufbau von Prozessen zur Herstellung der vielversprechendsten Rotordesigns dar. Zur Qualifizierung der gefertigten Prototypen ist es unter anderem angedacht, Versuchsaufbauten zu entwickeln und zugehörige Versuche hinsichtlich der mechanischen und weichmagnetischen Eigenschaften durchzuführen.

Persönliche Voraussetzungen:

• Starkes Interesse an E-Maschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Fertigungsverfahren von E-Maschinen
• Grundlegende Kenntnisse der Funktionsweise von Drehfeld-Maschinen
• Grundlegende CAD-Kenntnisse
• Erfahrungen mit elektromagnetischer Simulationssoftware wünschenswert
• Strukturiertes, lösungsorientiertes und wissenschaftliches Arbeiten
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Bewerbungen senden Sie bitte mit aktuellem Notenauszug, relevanten Zeugnissen und Lebenslauf per E-Mail.

Initial Situation:

In the context of manufacturing, 3D models play a crucial role. By creating precise and detailed 3D models of manufacturing components, important information can be obtained that enables better analysis and optimization of manufacturing processes. The use of 3D models allows the geometry, structure and properties of the components to be captured and taken into account in the analyses. Three-dimensional deep learning is a promising approach for gaining valuable insights from these 3D models. By using neural networks that have been specially developed for processing 3D data, complex relationships and patterns in the production components can be recognized. These findings can be used for defect detection, quality control, process optimization and the prediction of manufacturing properties.

Possible tasks:

Within the framework of the research project, there are several possible main tasks, each consisting of a structured literature research, conceptual design and implementation. Only one of the following topics will be considered as part of a student project:

• Graph representation learning
• Diffusion-based networks
• Application of heat map regression to triangle meshes and graph data
• Semi- and self-supervised learning approach applied to the below mentioned dataset
• Implementation of a library in Rust (Python bindings) using WebGPU to render and label triangle meshes and point clouds.

The data set for all tasks is already available and can be extended as required. The data is available as a triangle mesh and can also be viewed comparatively as a point cloud. Access to sufficiently large graphics cards is guaranteed. Further information as well as the start and scope of the work can be discussed in a personal meeting. The topic will be specified once personal interests have been discussed. All focal points can be worked on remotely. During the Master’s thesis, students will work with the Electrical and Electronic Components Dataset (Scheffler, Benedikt; Bründl, Patrick, 2023), which is freely accessible in the Harvard Dataverse.

Notes on application:

• Interest in machine learning, deep learning, statistics etc.
• Strong math background beneficial
• Practical online courses and books will be provided after consultation on the existing level of knowledge
• Experience with libraries such as PyTorch, PyTorch Geometric, NumPy, Open3D, etc. required
• IT affinity and experience in Python and at least one of the following programming languages required (e.g., Rust, C++, C, Go)
• Written and spoken German or English required
• The thesis has to be written in English in LaTeX (e.g., TexStudio, Overleaf)
• Literature management must be done using JabRef
• High motivation, curiosity and a structured way of working
• Please send applications with CV and current overview of subjects by e-mail to benedikt.scheffler@faps.fau.de.
• Generic e-mails will be ignored (how to write a proper e-mail).
• In the first meeting there are questions regarding the stated requirements, as well as the below listed material. Based on this, the student’s suitability for this thesis is determined.

Before applying, familiarize yourself with following topics:

• Papers:
  • Electrical and Electronic Components Dataset
  • A Dataset of Electrical Components for Mesh Segmentation and Computational Geometry Research
  • Semantic part segmentation of spatial features via geometric deep learning for automated control cabinet assembly
  • Geometric Deep Learning as an Enabler for Data Consistency and Interoperability in Manufacturing
• Software:
  • Documentation: PyTorch Geometric
  • YouTube: PyTorch Geometric
• Theory:
  • Geometric Deep Learning
  • YouTube: Geometric Deep Learning
  • YouTube: Machine Learning with Graphs

Pure literature research is not possible, as it is always part of practical work as well.

Ausgangssituation:

MLOps steht für Machine Learning Operations und ist ein Paradigma, das sich mit der Automatisierung, Operationalisierung und Skalierung von Machine Learning-Modellen befasst. In der fertigenden Industrie kann MLOps dazu beitragen, komplexe Produktionsprozesse zu optimieren, indem es möglich wird, enorme Datenmengen effektiv zu verarbeiten und zu analysieren. Dabei werden Maschinelles Lernen, Cloud-Computing und DevOps-Methoden miteinander verbunden, um eine nahtlose Integration von ML-Modellen in den Produktionsprozess zu ermöglichen. Eine erfolgreiche Umsetzung von MLOps erfordert ein tiefes Verständnis von Machine Learning-Modellen und der zugrunde liegenden Dateninfrastruktur sowie das Wissen, wie man sie mit anderen Komponenten wie Container-Orchestrierung und Continuous Integration/Continuous Deployment-Pipelines integriert. Die Fähigkeit, diese Technologien effektiv zu nutzen, kann dazu beitragen, die Effizienz und Qualität von Produktionsprozessen zu steigern und den Wettbewerbsvorteil von Unternehmen zu erhöhen.

Mögliche Aufgabenstellungen:

Im Rahmen des Forschungsprojekts ergeben sich einige mögliche Aufgabenschwerpunkte, welche je aus einer strukturierten Literaturrecherche, Konzeptionierung und Implementierung bestehen. Von folgenden Themen wird lediglich eines im Rahmen einer studentischen Arbeit betrachtet:

• Continuous Integration (CI): Erarbeitung eines modularen Frameworks zum Einsatz verschiedener CI-Tools wie GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI etc. zur Durchführung von Pre-Commit-Tests, Unit-Tests, Smoke-Tests etc. Der Fokus liegt auf der Entwicklung verschiedener CI-Pipeline-Templates, welche modular zusammengesetzt werden können.
• Continuous Delivery (CD): Erarbeitung eines modularen Frameworks zum Einsatz verschiedener CD-Tools wie FluxCD oder ArgoCD. Der Fokus liegt auf der Bereitstellung von ML-Modellen auf Basis des GitOps-Paradigmas und der Erarbeitung von Best Practices im Umgang mit Helm Templates, Kustomize Overlays und Jsonnet Konfigurationen.
• Continuous Training (CT): Konzeptionierung und Implementierung verschiedener Pipelines zum automatischen Trainieren von bestehenden neuronalen Netzen. Die Pipelines sollen über verschiedene Events und Trigger ausgelöst werden. Hierfür sind Tools wie Argo Workflows oder Kubeflow denkbar.
• Monitoring: Erarbeitung relevanter Metriken von bereitgestellen neuronalen Netzen und Umsetzung von Dashboards in Tools wie Grafana, Kibana etc. Relevante Metriken umfassen beispielsweise Latenz, Durchsatz, Fehlerrate, Speichernutzung, CPU/GPU/TPU-Auslastung,  Netzwerkauslastung und Skalierbarkeit. Die Metriken werden über Prometheus abgefragt.
• Linux Kernel Tracing: Integration des extended Berkeley Packet Filters (eBPF) um die Sicherheit, Netzwerktechnik und Überwachbarkeit direkt im Linux Kernel zu steigern.
• Hyperparameteroptimierung: Das Ziel besteht in der Möglichkeit zur verteilten Hyperparameteroptimierung eines Modells mittels Ray oder der verteilten Datenvorverarbeitung mittels Apache Spark auf mehreren Grafikkarten. Zudem sollen relevanter Maßnahmen für Modellparallelisierung (Data Parallelism, Pipeline Parallelism, Tensor Parallelism, Expert Parallelism) erarbeitet werden. Alternativ kann an der Erarbeitung eines Frameworks zur automatischen Identifizierung und Variierung von Hyperparametern von neuronalen Netzen gearbeitet werden.
• Cloud-native Implementierung: Implementierung eines der Tools Cloud-nativ in Kubernetes.
• Public Key Infrastructure (PKI): Literaturrecherche und Aufsetzen einer Public Key Infrastructure zur Gewährleistung sicherer Kommunikation in einer Cloud-Edge-Umgebung in der Fertigung.
• Auto-Labeling: Automatisierung des Labeling-Prozesses in Label Studio durch Entwicklung eines abstrahierten Inferenzservers.
• Virtualisierung: Implementierung von GPU-fähiger Virtualisierung für Modellinferenz mittels QEMU, KVM und libvirt. Alternativ kann an der Minimierung der Größe von Docker Images gearbeitet werden.
• User Interface: Entwicklung eines User Interfaces zur Bereitstellung neuronaler Netze und Konfiguration der beteiligten Technologien. Hierfür sollte Interesse an der Frontend-Entwicklung in Svelte, Vue, React oder Angular mitgebracht werden.

Unabhängig vom Schwerpunkt wird an der Mitgestaltung einer MLOps Plattform mitgewirkt. Nähere Informationen sowie Beginn und Umfang der Arbeit können im Rahmen eines persönlichen Gesprächs diskutiert werden. Eine Konkretisierung des Themas erfolgt nach Absprache der persönlichen Interessen. Alle Schwerpunkte können remote bearbeitet werden. Die Infrastruktur für alle aufgelisteten Tools wird durch den Betreuer bereitgestellt.

Hinweise zur Bewerbung:

• Interesse an DevOps, MLOps, System Administration
• Sehr gute Kenntnisse in Linux erforderlich
• Hohe Motivation, Neugierde sowie strukturierte Arbeitsweise
• IT-Affinität sowie Erfahrung in Python sowie mindestens einer weiteren Programmiersprache wünschenswert (z. B. Golang, Rust, C, C++)
• Deutsch oder Englisch in Wort und Schrift erforderlich
• Die Arbeit kann in Word oder LaTeX (z. B. TexStudio, Overleaf)
• Generische E-mails werden ignoriert (how to write a proper e-mail)
• In einem ersten Gespräch werden Fragen zu den genannten Anforderungen gestellt. Auf dieser Grundlage wird die Eignung des Studierenden für diese Arbeit festgestellt.

Eine reine Literaturrecherche ist nicht möglich, da sie immer auch Teil der praktischen Arbeit ist.