Ort:  Augsburg
Datum:  18.12.2024

Masterarbeit: Machine-Learning-basierte Lastprognose in der energieflexiblen Produktionsplanung

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.  

Das Fraunhofer IGCV ist die erste produktionstechnische Fraunhofer-Einrichtung in Bayern. Wir gestalten den Weg in die Zukunft des effizienten Engineerings, der vernetzten Produktion und der intelligenten Multimateriallösungen zur Sicherstellung der nachhaltigen Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands und Europas. Unsere Hauptkunden kommen aus dem Maschinen- und Anlagenbau sowie der Luft- und Raumfahrt- und der Fahrzeugindustrie. Der Fachbereich IoT und vernetzte Produktion befasst sich unter anderem mit der durchgängigen Vernetzung des Shopfloors sowie der zielgerichteten Verwendung gesammelter Produktionsdaten für eine Optimierung der Prozesse der Produktionsplanung und -steuerung. 

 

Was Sie bei uns tun

Das Verfahren des Demand Side Managements (DSM) zur Steuerung der Stromnachfrage von Industrieunternehmen mit dem Ziel der Stabilisierung des Stromnetzes kann einen wichtigen Beitrag zur Energiewende in Deutschland beitragen. Damit eine breite Implementierung dieses Steuerungsansatzes gelingen kann, ist es notwendig, Strategien zur Anwendung des DSM zu entwickeln und so produzierende Unternehmen zur Umsetzung zu befähigen. Ein elementarer Bestandteil davon und Inhalt der Arbeit ist die Prognose des Leistungsbedarfs einzelner Produktionsanlagen sowie des gesamten Produktionssystems. Zu diesem Zweck sollen Lastprognosemethoden für die Verwendung im Bereich des DSM untersucht sowie optimiert werden. Ein besonderer Fokus soll dabei auch Ansätzen liegen, die auf Machine Learning basieren. 
 

 

Was Sie mitbringen

⦁    Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder -ingenieurwesen, Maschinenbau oder ähnliches 
⦁    Gute Programmierkenntnisse in Python 
⦁    Erste Erfahrung im Bereich des Machine Learning sowie der einschlägigen Frameworks dafür von Vorteil 
⦁    Zuverlässige und selbstständige Arbeitsweise 
 

 

Was Sie erwarten können

Wir bieten flexible Arbeitszeiten, eine hervorragende Ausstattung und die Forschung an der energieorientierten Produktionsplanung bei uns aktiv mitzugestalten. Durch die intensive wissenschaftliche Arbeit am Institut wird eine zielgerichtete Betreuung bei der Erstellung Ihrer Arbeit sichergestellt. Für die Bearbeitung des Themas ist es nicht zwingend notwendig, durchgehend vor Ort in Augsburg zu sein. 
 

 

Wir wertschätzen 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 wöchentliche Arbeitszeit wird individuell vereinbart. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! 
 

Fragen zu dieser Position beantwortet gerne:

Lukas Wittmann

0821 90678-316 

lukas.wittmann@igcv.fraunhofer.de

 

Fraunhofer IGCV

Am Technologiezentrum 10

86159 Augsburg 

Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV 

www.igcv.fraunhofer.de 


Kennziffer: 76592                Bewerbungsfrist: 

 


Stellensegment: Training, Machinist, Industrial, Learning, Education, Manufacturing, Human Resources