Optimierung von Produktionsprozessen mit Bayes'scher Methode
vor 4 Wochen
Am Fraunhofer IPT in Aachen engagieren sich über 530 Mitarbeitende täglich für die digitale, flexible und nachhaltige Produktion der Zukunft. In der Abteilung für Produktionsqualität konzentrieren wir uns auf die Digitalisierung von Fertigungssystemen, um die Qualität, Resilienz und Nachhaltigkeit in der Produktion zu erhöhen.
Die Optimierung von Produktionsabläufen gewinnt zunehmend an Bedeutung, insbesondere im Hinblick auf die steigenden Anforderungen an die Nachhaltigkeit. Die Bayes'sche Optimierung (BO) – eine spezielle Technik des maschinellen Lernens – bietet durch ihre adaptive Entscheidungsfindung und Dateneffizienz eine vielversprechende Alternative zu traditionellen Optimierungsmethoden. Eine wesentliche Herausforderung besteht darin, die Bayes'sche Optimierung (insbesondere das Surrogat-Modell und die Erfassungsfunktion) entsprechend den spezifischen Eigenschaften des Optimierungsproblems zu konfigurieren. Ziel dieser Abschlussarbeit ist es, zu untersuchen, welche BO-Algorithmen für unterschiedliche produktionstechnische Optimierungsprobleme geeignet sind, um eine präzise und effiziente Prozessoptimierung zu erreichen.
Ihre Aufgaben
- Durchführung einer Literaturrecherche zur Bayes'schen Optimierung und zur optimalen Versuchsplanung in der Produktion
- Analyse verschiedener BO-Algorithmen und deren Abhängigkeiten von den Eigenschaften der Prozessoptimierung
- Entwicklung eines Satzes von Eigenschaften zur Charakterisierung von Produktionsprozessen
- Erarbeitung einer Methodik zur optimalen Konfiguration des BO-Algorithmus basierend auf den definierten Eigenschaften des Produktionsprozesses
- Verifizierung und Validierung der Methodik anhand eines frei wählbaren Anwendungsfalls aus der Glasproduktion, der Laserbearbeitung oder der Biotechnologie
- Dokumentation der Ergebnisse und Erstellung der wissenschaftlichen Arbeit
Ihr Profil
- Sie studieren Maschinenbau, Informatik, Mathematik oder ein vergleichbares Fachgebiet
- Sie haben Interesse an Produktionstechnik und am Transfer theoretischer Konzepte in praktische Anwendungen
- Sie sind mit den Grundlagen und Ansätzen des maschinellen Lernens vertraut und möchten sich in diesem Bereich spezialisieren
- Analytisches Denken und ein gutes Abstraktionsvermögen zählen zu Ihren Stärken
- Sie bringen ein hohes Maß an Motivation, Lernbereitschaft und Selbstständigkeit mit
- Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch sind von Vorteil
Was Sie erwarten dürfen
- Wissenschaftliche Bearbeitung eines aktuellen und praxisrelevanten Themas
- Mitwirkung an innovativen Forschungs- und Entwicklungsprojekten mit namhaften Industriepartnern
- Professionelle Betreuung und fachliche Unterstützung bei der Erstellung Ihrer Abschlussarbeit
- Zugang zu einem hochmodernen Maschinenpark, ausgestattet mit Edge-Cloud-Systemen und einer 5G-Infrastruktur
Wir schätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die Fraunhofer-Gesellschaft spielt eine zentrale Rolle im Innovationsprozess, indem sie sich auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien konzentriert und die Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie verwertet. Sie wirkt als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz.
Haben wir Ihr Interesse geweckt?
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