Sumitomo (SHI) Demag ist gemeinsam mit seinem japanischen Mutterkonzern einer der weltweit führenden Hersteller von Kunststoff-Spritzgießmaschinen.
An vier Produktionsstandorten in Deutschland, Japan und China entwickeln und produzieren über 3.000 Mitarbeiter (m/w/d) exzellente Maschinen und Lösungen, unter anderem für die Bereiche Medizin, Elektronik und Verpackungen.
Mit unseren ressourcenschonenden Produktionslösungen leisten wir als Unternehmen einen wichtigen Beitrag zu einer nachhaltigeren Umwelt – gemäß unserem Motto „Act sustainably“
Ihre Hauptaufgaben sind
- Durchführung eines Screening-DoE zur Identifikation signifikanter Einflussgrößen auf die Bauteilqualität
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Entwicklung eines erweiterten DoE zur Modellbildung eines Qualitätsprognosemodells
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Anwendung statistischer und maschineller Lernverfahren zur Modellierung
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Validierung des Modells anhand realer Produktionsdaten
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Integration des Modells in die myAssist-Plattform zur Echtzeit-Prognose der Qualität auf Basis von Einstell- und Prozessdaten
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Wissenschaftliche Dokumentation der Methodik, Ergebnisse und Implikationen
Wir erwarten von Ihnen
- Studium im Bereich Maschinenbau, Kunststofftechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science oder vergleichbares Studium
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Grundkenntnisse im Bereich Spritzgießtechnik und Qualitätssicherung von Vorteil
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Erfahrung mit statistischer Versuchsplanung (DoE) und Datenanalyse (z. B. Minitab)
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Interesse an der Anwendung von Machine Learning im industriellen Kontext
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Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und Interesse an interdisziplinären Fragestellungen
Unsere Benefits
- eine Unternehmenskultur geprägt von direkter Kommunikation, Agilität und Hands- on Mentalität
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Mitwirkung bei der Herstellung von innovativen Systemlösungen für Kunden in Zukunftsbranchen
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Stabiles Arbeitsumfeld in einem internationalen Konzern
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steile Lernkurve durch interdisziplinären Austausch mit agilen Strukturen und flachen Hierarchien
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flexible Arbeitszeitmodelle oder auch mobiles Arbeiten
