Abschlussarbeit \"Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen zur Prozessoptimierung\"

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Abschlussarbeit \“Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen zur Prozessoptimierung\“

Standort: Schongau, Deutschland, Denklingen, Deutschland

Unternehmen: Hirschvogel Komponenten GmbH

Die Hirschvogel Group ist ein Unternehmen in Bewegung. Als technologieoffener Innovationspartner und Komponentenhersteller in der Automotive-Branche gestalten wir den Wandel im Mobilitätssektor mit. Wir sind in den wichtigen Marktregionen der Welt vor Ort. Unsere massivumgeformten und weiterverarbeiteten Stahl- und Aluminiumkomponenten werden von allen namhaften Fahrzeug-Herstellern und -Zulieferern verbaut.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit sollen Machine Learning-Algorithmen zur Optimierung von Zerspanungsprozessen bei Hirschvogel entwickelt und implementiert werden. Die Arbeit umfasst folgende Aspekte:

Ihre Aufgaben:

• Sie analysieren bestehende Zerspanungsdaten und identifizieren relevante Parameter für die Prozessoptimierung.
• Zu Vorhersage von Oberflächenqualität, Maßhaltigkeit und weiteren Qualitätsmerkmalen entwickeln Sie geeignete Machine Learning-Modelle.
• Sie implementieren die entwickelten Algorithmen in einer Testumgebung für Zerspanungsprozesse.
• Anhand von Echtdaten aus der Zerspanung evaluieren Sie die Modelle und optimieren die Ansätze.
• Sie erarbeiten ein Konzept zur Integration der entwickelten Lösung in die bestehende Zerspanungsumgebung bei Hirschvogel.

Je nach Interesse ist folgende Schwerpunktsetzung möglich:

• Werkzeugmanagement : Vorhersage von Werkzeugverschleiß und optimale Planung von Werkzeugwechseln in CNC-Maschinen
• Oberflächenqualitätsprognose : Früherkennung von Oberflächenfehlern durch Analyse von Zerspanungsparametern
• Energieeffizienz : Optimierung des Energieverbrauchs von Bearbeitungszentren bei gleichbleibender Bauteilqualität
• Prozessstabilität : Entwicklung von Modellen zur Verbesserung der Prozessstabilität bei der Bearbeitung komplexer Geometrien
• Spanbruchüberwachung : Intelligente Überwachung und Steuerung des Spanbruchs für optimale Zerspanungsbedingungen

Ihr Profil:

• Studienfach: Informatik, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science oder ein vergleichbarer Studiengang
• Interesse: Interesse an Zerspanungstechnik und Fertigungsprozessen
• Fachkenntnisse: Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning und Data Science
• IT-Kenntnisse: Erste Programmiererfahrung in Python, R oder vergleichbaren Sprachen; idealerweise erste Erfahrungen mit gängigen ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Persönlichkeit: Hohes Maß an Eigeninitiative und die Bereitschaft, Ihr Know-how im Team gewinnbringend einzubringen; selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

Unsere Benefits:

• Finanzielle Vorteile: Fahrtkostenzuschuss, Zusatz-Unfallversicherung
• Gesundheit: Gesundheitscenter mit Betriebsärzten und integriertem Fitnessstudio, Gesundheitskurse, bezuschusstes Betriebsrestaurant, externe Mitarbeiterberatung
• Weiterbildung: Sprachkurse, interkulturelles Training sowie ein breites Schulungsangebot zur Stärkung Ihrer Fach- und Methodenkompetenzen
• Arbeitsplatz: Eigenes Notebook, Microsoft Office kostenfrei von zu Hause nutzen, flexible Arbeitszeitgestaltung angepasst an Ihr Studium
• Events: Mitarbeiterfeste, Hirschvogel Ski-Cup, Fußball- und Stockturnier

Darauf können Sie sich freuen:

• Intensive Betreuung: durch erfahrene Fachexperten aus den Bereichen Zerspanung und Digitalisierung bei Hirschvogel
• Zugang zu: modernster CNC-Technologie und umfangreichen Datensätzen aus realen Zerspanungsprozessen
• Möglichkeit zur: praktischen Umsetzung und Erprobung innovativer Konzepte in einem international führenden Unternehmen

Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich gerne an Elissa Nitschunter +49 8243 291 1741.

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Inklusion und Chancengleichheit sind uns wichtig, deswegen spielen bei uns weder das Geschlecht, das Alter, die sexuelle Identität, die ethnische Herkunft, die Religion oder Weltanschauung, eine mögliche Behinderung noch ähnliche Eigenschaften eine Rolle.

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