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Ausgangslage:

Industrie 4.0 geht mit einer Vielzahl an Technologien einher, die großes Potenzial für die Produktion der Automobile von morgen bieten. Vor allem datengetriebene Ansätze, welche sich der Methoden des Maschinellen Lernens bedienen, rücken zunehmend in den Fokus. Gerade in der Produktion von Komponenten elektrischer Antriebe verspricht die Erfassung und intelligente Analyse von Prozess- und Qualitätsdaten einen großen Mehrwert.

Aufgabenstellung:

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll daher untersucht werden, inwiefern sich Verfahren des Maschinellen Lernens (ML), insb. des Deep Learnings (DL), nutzbringend in der Produktion von Komponenten des E-Antriebs einsetzen lassen. Aufbauend auf firmeneigenen Voruntersuchungen soll ein beispielhafter Anwendungsfall konzipiert und prototypisch implementiert werden. Die Bearbeitung des Fallbeispiels erfolgt direkt beim Industriepartner BOSCH inkl. entsprechender Aufwandsentschädigung.

Die Abschlussarbeit beinhaltet folgende Arbeitspakete:

  • Einarbeitung in die Grundlagen und den Stand der Technik relevanter ML- und DL-Verfahren
  • Praktische Umsetzung eines ausgewählten ML-/DL-Ansatzes in Anlehnung an das Referenzmodell CRISP-DM unter Verwendung von Python sowie einschlägiger Packages wie scikit-learn, Pandas, NumPy, PyTorch etc.:
    • Aufbau eines hinreichenden Prozess- und Datenverständnisses in Verbindung mit firmeneigenen Experten
    • Datenvorverarbeitung
    • Auswahl und Implementierung geeigneter ML-/DL-Verfahren
    • Sukzessive Hyperparameteroptimierung und Evaluation der resultierenden ML-/DL-Modelle anhand geeigneter Metriken
    • Ggf. prototypisches Deployment bei hinreichender Modellgüte
  • Zusammenfassung, kritische Reflexion und Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Weiterentwicklung des Ansatzes

Weitere Angaben zur Aufgabenstellung, dem Industriepartner sowie Aufwandsentschädigung erhalten Sie gerne im persönlichen Gespräch – kontaktieren Sie mich hierzu einfach via E-Mail!

Hinweise und Bewerbung:

  • Voraussetzung: sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
  • Praxisnahe Forschung beim Industriepartner an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und E-Antriebsproduktion
  • Idealerweise als Masterarbeit; aber auch Projektarbeit bei hinreichender Vorqualifikation möglich
  • Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise vorausgesetzt
  • IT-Affinität vorausgesetzt, idealerweise Vorkenntnisse in der Python-Programmierung sowie einschlägiger ML- und DL-Verfahren
  • Bewerbungen bitte per E-Mail mitsamt Lebenslauf und aktuellem Notenauszug an andreas.mayr@faps.fau.de

Ansprechpartner:

Andreas Mayr, M.Sc., M.Sc.

 

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Kategorien:

Forschungsbereich:

Art der Arbeit:

Diplomarbeit, Hauptseminar, Masterarbeit, Projektarbeit, Studienarbeit

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Medizintechnik, Wirtschaftsingenieurwesen

Technologiefeld:

Automatisierte Produktionsanlagen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, Medizintechnik, Planung und Simulation, Software Engineering und Deployment