Abschlussarbeit "Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen zur Prozessoptimierung"

Job ID: 6306 

Die Hirschvogel Group ist ein Unternehmen in Bewegung. Als technologieoffener Innovationspartner und Komponentenhersteller in der Automotive-Branche gestalten wir den Wandel im Mobilitätssektor mit. Wir sind in den wichtigen Marktregionen der Welt vor Ort. Unsere massivumgeformten und weiterverarbeiteten Stahl- und Aluminiumkomponenten werden von allen namhaften Fahrzeug-Herstellern und -Zulieferern verbaut. Wir bieten antriebsunabhängige ebenso wie auf E-Mobilität oder auch wasserstoffbasierte Antriebskonzepte ausgerichtete Komponenten.

Vom Schmiedeteil zum veredelten, einbaufertigen Produkt – diesen Weg beschreitet die Hirschvogel Komponenten GmbH in Schongau – und das mit Präzision und in Perfektion. Die Säulen des Erfolgs: rund 1000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die den komplexen umgeformten Rohteilen der Hirschvogel-Werke den nötigen Feinschliff verpassen. Mit modernsten Veredelungslinien und einem beeindruckenden Automatisierungs- und Digitalisierungsgrad.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit sollen Machine Learning-Algorithmen zur Optimierung von Zerspanungsprozessen bei Hirschvogel entwickelt und implementiert werden. Die Arbeit umfasst folgende Aspekte:

Ihre Aufgaben:

• Sie analysieren bestehende Zerspanungsdaten und Identifizieren relevante Parameter für die Prozessoptimierung.
• Zu Vorhersage von Oberflächenqualität, Maßhaltigkeit und weiteren Qualitätsmerkmalen entwickeln Sie geeignete Machine Learning-Modelle.
• Sie implementieren die entwickelten Algorithmen in einer Testumgebung für Zerspanungsprozesse. 
• Anhand von Echtdaten aus der Zerspanung evaluieren Sie die Modelle und optimieren die Ansätze.
• Sie erarbeiten ein Konzept zur Integration der entwickelten Lösung in die bestehende Zerspanungsumgebung bei Hirschvogel. 

Je nach Interesse ist folgende Schwerpunktsetzung möglich: 

• Werkzeugmanagement: Vorhersage von Werkzeugverschleiß und optimale Planung von Werkzeugwechseln in CNC-Maschinen

• Oberflächenqualitätsprognose: Früherkennung von Oberflächenfehlern durch Analyse von Zerspanungsparametern

• Energieeffizienz: Optimierung des Energieverbrauchs von Bearbeitungszentren bei gleichbleibender Bauteilqualität

• Prozessstabilität: Entwicklung von Modellen zur Verbesserung der Prozessstabilität bei der Bearbeitung komplexer Geometrien

• Spanbruchüberwachung: Intelligente Überwachung und Steuerung des Spanbruchs für optimale Zerspanungsbedingungen

Ihr Profil:

• Studienfach: Informatik, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science oder ein vergleichbarer Studiengang
• Interesse: Interesse an Zerspanungstechnik und Fertigungsprozessen
• Fachkenntnisse: Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning und Data Science
• IT-Kenntnisse: Erste Programmiererfahrung in Python, R oder vergleichbaren Sprachen; idealerweise erste Erfahrungen mit gängigen ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Persönlichkeit: Hohes Maß an Eigeninitiative und die Bereitschaft Dein Knowhow im Team gewinnbringend einzubringen; Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

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Unsere Benefits:

• Finanzielle Vorteile: Fahrtkostenzuschuss, Zusatz-Unfallversicherung
• Gesundheit: Gesundheitscenter mit Betriebsärzten und integriertem Fitnessstudio, Gesundheitskurse, bezuschusstes Betriebsrestaurant, externe Mitarbeiterberatung
• Weiterbildung: Sprachkurse, interkulturelles Training sowie ein breites Schulungsangebot zur Stärkung Ihrer Fach- und Methodenkompetenzen
• Arbeitsplatz: Eigenes Notebook, Microsoft Office kostenfrei von zu Hause nutzen, flexible Arbeitszeitgestaltung angepasst an Ihr Studium 
• Events: Mitarbeiterfeste, Hirschvogel Ski-Cup, Fußball- und Stockturnier
   

Darauf können Sie sich freuen:

• Intensive Betreuung durch erfahrene Fachexperten aus den Bereichen Zerspanung und Digitalisierung bei Hirschvogel

• Zugang zu modernster CNC-Technologie und umfangreichen Datensätzen aus realen Zerspanungsprozessen

• Möglichkeit zur praktischen Umsetzung und Erprobung innovativer Konzepte in einem international führenden Unternehmen

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Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich gerne an Elissa Nitsch unter +49 8243 291 1741.

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