Ort:  Kassel
Datum:  08.06.2022

MA Entwicklung domänenübergreifender Textklassifikatoren zur KPI-Ermittlung aus Instandhaltungsdaten

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.  

Was Sie mitbringen

  • Wissenschaftliches Hochschulstudium der Informatik, Elektrotechnik, Energietechnik, Physik, Mathematik, Wirtschaftsingenieurswesen o.ä.
  • Vorkenntnisse in Programmierung und Datenverarbeitung in Python
  • Kenntnisse/Interesse im Bereich Energiewirtschaft
  • Hintergrundwissen zu Verfahren der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (ML) sowie ein gutes mathematisches Verständnis
  • Selbstständiges, strukturiertes, kreatives und zielorientiertes Arbeiten
  • Gute Kenntnisse in Deutsch und Englisch
  • Spaß an der Lösung anwendungsorientierter wissenschaftlicher Aufgabestellungen

 
Was Sie erwarten können
  • Ein offenes und hilfsbereites Arbeitsklima
  • Spannende Diskussionen über aktuelle Forschungsthemen der Energiewirtschaft
  • Ein Umfeld, das Spaß an der Arbeit hat
  • Dein Beitrag zum Erfolg der Energiewende

 

Hintergrund und Zielstellung der Masterarbeit

Ziel der Arbeit ist es, die bestehenden Prozesse im Rahmen der Instandhaltung an technischen Anlagen zu erfassen und aus noch nicht nutzbaren Daten Wissen zu generieren. Durch dieses Vorgehen ist es möglich das Auftreten von Fehlern an den Anlagen besser zu verstehen, zu vermeiden sowie die bestehenden Prozesse der Instandhaltung zu optimieren. Eine Übertragung der Ansätze aus der Domäne Wind auf andere Domänen soll weiterhin in der Masterarbeit erarbeitet werden.

 

Die Arbeit gliedert sich in drei wesentliche Aspekte:

  1. Recherche der notwendigen Richtlinien zur branchenübergreifenden Beschreibung von Zuständen und Fehlern sowie Standards im Kontext der Digitalisierung in der Energiewirtschaft
  2. Entwicklung von Methoden und Modellen zum Klassifizieren der semi-strukturierten Text-Beschreibungen von Instandhaltungseinsätzen in eine branchenübergreifende Richtlinie
  3. Untersuchung der Übertragbarkeit und der Generalisierung der entwickelten Modelle auf unterschiedliche Branchen

 

Der erste Punkt besteht darin relevante Richtlinien und Standards zu eruieren die ein Schema beschreiben, dass brachenübergreifend zur Beschreibung von Zuständen und Fehlern genutzt werden kann. Ein Beispiel für die Domäne Wind ist hier ZEUS (Zustand-Ereignis-Ursachen-Schlüssel). Ebenso soll die Recherche eine Übersicht über Standards geben, die im Kontext der Digitalisierung in der Energiewirtschaft für einzelne ausgewählt Anwendungsfälle zum Einsatz kommen. Zum Schluss der Recherche soll ein Schema priorisiert werden und im weiteren Verlauf der Arbeit verwendet werden.

 

Der zweite Punkt beinhaltet die Entwicklung von Textklassifikatoren, um Textbeschreibung von Instandhaltungseinsätzen automatisiert in ein einheitliches Schema zu überführen. Liegen die Textbeschreibungen (Maintenance Work Orders) in einem einheitlichen Schema vor, so ist es möglich daraus vereinfacht Kennzahlen zu ermitteln. Diese Kennzahlen können verwendet werden, um die Instandhaltung der Anlagen zu verbessern und perspektivisch die Stillstandszeiten zu reduzieren.

 

Der dritte Punkt beschäftigt sich mit der Untersuchung der entwickelten Textklassifikatoren auf unterschiedelichen Datensätzen. Es soll dabei getestet werden, wie sich die Performanz der Klassifikatoren bei Datensätzen aus unterschiedlichen Domänen ändert (Windenergieanlagen, Wärme- und Kälteanlagen) und ob domänenübergreifende Klassifikatioren bessere Ergebnisse erzielen als ein spezifischer Klassifikator der nur für spezifische Domäne trainiert wird.

 

Literatur
Ihre Arbeit wird in das DigMa-Projekt eingebettet sein. Die theoretische Beschreibung von Teilen dieses Projekts finden Sie unter: https://informatik2021.gi.de/informatik2021/workshops ab Seite 229.

Weitere Herausforderungen in Bezug auf Daten in der Instandhaltung von Windenergieanlagen werden von Kevin Leahy oder von Andrew Kusiak beschrieben.

Auswertungen von Daten von Wärme-und Kälteanlagen sind hier beschrieben. Grundlagen und weitere Veröffentlichungen finden sich hier.

 

  

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 Stelle ist zunächst auf 6 Monate befristet. Die monatliche Arbeitszeit beträgt 40 Stunden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

 
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 Ihnen gerne:

 

Herr Marc-Alexander Lutz

Tel.: +49 561-7294-355

 

Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE 

 

www.iee.fraunhofer.de 

Kennziffer: 32712                Bewerbungsfrist: 30.06.2022

 


Jobsegment: HVAC, Developer, Web Design, Operations, Technology, Creative