Wissenschaftlicher Mitarbeiter

vor 2 Monaten


Munich, Deutschland Technische Universität München Vollzeit

**Der Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik sucht ab sofort, in Vollzeit, eine/n wiss. Mitarbeiter/in (m/w/d) für den Bereich „Prädiktive Verschleißberechnung für das Radschiene-System von Regalbediengeräten“**

**Über uns**:
Der Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml) der Technischen Universität München (TUM) versteht sich als offene Forschungseinrichtung, die wesentlich zum wissenschaftlichen Fortschritt auf dem Gebiet der Technischen Logistik beiträgt. In einem interdisziplinären Umfeld werden dabei aktuelle Fragestellungen der Technischen Logistik, wie beispielsweise digitale Lösungen in der Baulogistik, bearbeitet. Eine wichtige Rolle spielt hierbei die Entwicklung neuer Auslagerungsmethoden für Maschinenkomponenten, insbesondere durch den Einsatz neuer Technologien, wie des maschinellen Lernens. Am Lehrstuhl arbeiten ca. 50 Mitarbeitende in angewandter, industrienaher Forschung und Lehre. Aufgabenbereich Regalbediengeräte (RBG) sind ein fester Bestandteil moderner Intralogistikkonzepte. Sie ermöglichen die automatische Ein
- und Auslagerung unterschiedlicher Güter sowohl in automatischen Palettenlagern als auch in automatischen Kleinteilelagern. RBGs kommen - unabhängig von der Unternehmensgröße - branchenübergreifend immer dort zum Einsatz, wo große Umschlagleistungen sowie hohe Verfügbarkeiten bei hohen Lagerdichten gefragt sind. Ein wesentlicher Bestandteil von RBGs ist der Rad-Schiene-Kontakt. Dieser unterliegt im Laufe seiner Lebensdauer Verschleiß, der von aktuellen Auslegungsmethoden nicht berücksichtigt wird. Am Lehrstuhl sollen neue Ansätze erforscht werden, wie sich der Verschleiß des Rad-Schiene-Systems zum Auslegungszeitpunkt aus bekannten Systemparametern vorhersagen lässt. Dazu werden zunächst relevante Einflussgrößen identifiziert und in einer Mehrkörpersimulation zur Untersuchung des Verschleißverhaltens abgebildet. Anschließend sollen Methoden des Maschinellen Lernens zur Vorhersage des Verschleißes genutzt werden. Die Ergebnisse werden anschließend in eine Auslegungsmethode implementiert. Neben der Forschungstätigkeit runden die Einbindung in den Lehrstuhlbetrieb mit Lehrtätigkeit (z. B. Betreuung von Vorlesungen und Praktika) und interdisziplinäre Zusammenarbeit in den For-schungsgruppen des Lehrstuhls sowie Projekte mit Industriepartnern den Aufgabenbereich ab.

**Anforderungen**:

- Abgeschlossenes Studium der Fachrichtung Maschinenwesen, Mechatronik, Robotik, Elektrotechnik, Informatik, o. ä.
- Vorkenntnisse und Begeisterung im Bereich der Mehrkörpersimulation, Maschinelles Lernen, und Logistik wünschenswert
- Vorkenntnisse in einer höheren Programmiersprache (z.B. Python) von Vorteil
- Eigenverantwortliche Arbeitsweise in einem interdisziplinären Umfeld
- Ausgeprägte Kommunikations
- und Teamfähigkeit
- Motivation zum wissenschaftlichen und selbständigen Arbeiten sowie analytisches und konzeptionelles Denkvermögen
- Erfahrung im Technischen Zeichnen bzw. CAD und Interesse, diese Studierenden zu vermitteln
- Sehr gute Deutsch
- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

**Wir bieten**:
Es erwartet Sie eine angenehme Arbeitsatmosphäre in einem motivierten und kreativen Team. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben. Die Beschäftigung erfolgt mit entsprechender Vergütung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) über eine befristete Vollzeitstelle, wobei eine Anstellungszeit von 4 - 5 Jahren angestrebt wird. Schwerbehinderte werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt. Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Qualifizierte Frauen werden deshalb besonders aufgefordert, sich zu bewerben.

**Bewerbung**:
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Unterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Abschluss
- und Arbeitszeugnisse etc.). Senden Sie diese bitte gesammelt (ein PDF-Dokument) per E-Mail an:
**Prof. Dr.Ing. Johannes Fottner**

**Hinweis zum Datenschutz**:
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

**Mehr Information**:
**Ausschreibung_VerStaRad



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