Abschlussarbeit zum Thema: "Condition Monitoring in der Industrie 4.0"

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.

Die Zustandsüberwachung von Anlagen (Condition Monitoring) gehört seit vielen Jahrzehnten zu einem etablierten Verfahren in der Industrie. Dabei lag der Fokus bisher hauptsächlich auf der Überwachung von Anlagen mit aufwendigen Verfahren. Durch die Fortschritte im Bereich des Internets der Dinge (Internet of Things) und der verfügbaren Messysteme verschiebt sich der Fokus auf die Zustandsüberwachung von Anlagen mithilfe intelligenter Sensorsysteme. Damit ist eine Verschiebung der Zustandsbeurteilung auf die ressourcenbeschränkten Prozessoren der intelligenten Sensorsysteme (Edge Computing) verbunden.

Das Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme forscht an der Zustandsbeurteilung mithilfe von Anomaliedetektion. Hierbei liegt der Fokus auf der Entwicklung von adaptiven Verfahren, um die bisherige aufwändige Entwicklung von individuellen Lösungen zur Zustandsbeurteilung zu vereinfachen. Gleichzeitig erlauben die adaptiven Verfahren eine beschleunigte Anpassung der Zustandsbeurteilung an die sich schnell ändernden Umgebungsbedingungen in der Industrie.

Was Sie bei uns tun

Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit finden Sie innovative Lösungen, die zu einer effizienten und intelligenten Produktion der Zukunft beitragen.

Mögliche Themengebiete:

Entwicklung und Implementierung von adaptiven Verfahren für Mikrocontroller/Embedded Systeme
Entwicklung einer optimierten Merkmalsselektion für die Anomaliedetektion
Demonstratorentwicklung für die Präsentation der Anomaliedetektion

Was Sie mitbringen

Studium der Elektrotechnik, Informatik, Physik oder eines anderen technisch-naturwissenschaftlichen Studiengangs
Gute bis sehr gute Studienleistungen
Gute Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python und/oder C/C++)
Erste Erfahrungen in den Bereichen Machine Learning/Anomaliedetektion und/oder Embedded Systeme
Eine ergebnisorientierte, systematische und eigenständige Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit

Was Sie erwarten können

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.

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.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! Bewerbungen per E-Mail oder Post können wir leider nicht berücksichtigen.

Bitte übermitteln Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen/ Praktika).

Fragen zu dieser Position beantwortet gerne Frau Irini Tsiftsi,
Telefon +49 203 3783-268, E-Mail: personal@ims.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS

www.ims.fraunhofer.de

Kennziffer: 18150 Bewerbungsfrist:

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