Im Anlagenservice am Standort München wurden bereits umfassende Condition-Monitoring-Systeme für Werkzeugmaschinen entwickelt. In den vergangenen Jahren konnte dabei eine breite und wertvolle Datenbasis aufgebaut werden. Diese bildet nun die Grundlage, um im Rahmen einer Abschlussarbeit gezielt eine Analyse der Daten sowie die Entwicklung leistungsfähiger Vorhersagemodelle auszuarbeiten.
- Recherche zu Condition-Monitoring-Ansätzen im Stand der Technik
- Entwicklung verschleißsensitiver Merkmale auf Basis historischer Messdaten
- Konzeption und Umsetzung datengetriebener Modelle zur automatischen Erkennung von Verschleiß an Werkzeugmaschinen
- Durchführung umfangreicher Experimente zur Identifikation der effektivsten Methoden zur Verschleißerkennung
- Ableitung von Handlungsempfehlungen aus den gewonnenen Ergebnissen
BESTE VORAUSSETZUNGEN
- Studium in Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, Physik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
- Erste Erfahrungen im Umgang mit Messdaten in einem industriellen Kontext
- Erfahrung bei der Anwendung maschineller Lernverfahren
- Programmierkenntnisse in Python
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- Hohes Maß an Eigeninitiative, Motivation und Teamfähigkeit
AUSGEZEICHNETES UMFELD
- Praxisnahe Einblicke in die Luftfahrtindustrie und Jobs mit Verantwortung
- Starker Teamzusammenhalt u. a. durch unser Studierenden-Netzwerk und verschiedene Events
- Individuelle Betreuung durch Mentoring und feste Ansprechpersonen
- Flexible Arbeitszeiten sowie die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten (je nach Einsatzbereich)
- Leckere und abwechslungsreiche Gerichte in unserer Betriebsgastronomie
- EGYM Wellpass und Betriebssportgruppen
- Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus und E-Ladestation
