Wir nutzen Künstliche Intelligenz (KI), um Prozessparameter zu optimieren, Qualitätskontrollen zu automatisieren oder Maschinen vorausschauend zu warten. Bei uns arbeitest du an Werkzeugmaschinen, die Produktionsfehler mithilfe von KI vorhersagen und ausgleichen können.
Wir nutzen Künstliche Intelligenz (KI), um Prozessparameter zu optimieren, Qualitätskontrollen zu automatisieren oder Maschinen vorausschauend zu warten. Bei uns arbeitest du an Werkzeugmaschinen, die Produktionsfehler mithilfe von KI vorhersagen und ausgleichen können.
Im Sonderforschungsbereich 1153 wird die Produktion von Multimaterial-Bauteilen, bestehend aus mehreren Werkstoffen wie beispielsweise Aluminium und Stahl erforscht. Durch die Nutzung verschiedener Werkstoffe in einem Bauteil, kann das Gewicht reduziert und Ressourcen eingespart werden. Das IFW beschäftigt sich in dem Projekt mit der autonomen Zerspanung dieser Bauteile. Um die Bauteilqualität zu überwachen, werden externe Sensoren und Künstliche Intelligenz eingesetzt. Ziel ist es, Prozessfehler schon während des Prozesses zu detektieren und die Prozessparameter so zu regeln, dass Ausschuss minimiert wird.
Das Aufgabengebiet umfasst die Unterstützung/Mitarbeit im Bereich der:
Idealerweise bringst du mit:
Unterstütze das Forschungsteam Fertigungsplanung und -steuerung. Erforscht werden Potenziale und Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen mithilfe realer Daten von Partnerunternehmen.
Das Aufgabengebiet umfasst die Unterstützung und Mitarbeit im Bereich der:
Idealerweise bringst du mit:
Die KI-gestützte Vorhersage der Bauteilqualität ermöglicht kostengünstige 100 %-Qualitätskontrollen in der Fertigungstechnik. In dieser Arbeit wird ein realer Produktionsdatensatz analysiert und unterschiedliche KI-Modelle untersucht. Ziel ist es, Qualitätsgrößen auf Basis von Merkmalen in den Prozesssignalen mit hoher Genauigkeit zu berechnen. Der Fokus der Arbeit liegt auf sequenzbasierten KI-Ansätzen, die sich für die Verarbeitung von Zeitreihen besonders eignen.
Das Aufgabengebiet umfasst die Unterstützung im Bereich der:
Idealerweise bringst du mit:
KI-Modelle erfordern eine hohe Anzahl an varianten Daten. Die Daten zu erzeugen und für das Training ein KI-Modells aufzuarbeiten nimmt dabei viel Zeit in Anspruch. Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines synthetischen Datensatzes für die Spandetektion. Hierfür werden werden reale Daten verwendet und diese durch Methoden der Bildverarbeitung neu zusammengesetzt. Untersucht werden verschiedene Methoden zur Datensatzerstellung und der Anteil an synthetischen Daten im Datensatz.
Das Aufgabengebiet umfasst die Unterstützung im Bereich der:
Die Modellarchitektur und Größe eines KI-Modells hat erheblichen Einfluss auf die Erkennungsgüte des Modells. Ziel dieser Arbeit ist neue Modellarchitekturen auf einem vorgegebenen Datensatz zu trainieren und hinsichtlich ihrer Ausführungszeit und der Erkennungsgüte zu vergleichen. Die erfolgversprechendsten Modelle sollen im Anschluss optimiert und die Ergebnisse für unbekannte Daten validiert werden.
Das Aufgabengebiet umfasst die Unterstützung im Bereich der:
Kritische Späne können sich um das Werkstück oder Werkzeug wickeln und diese beschädigen. Bereits vorhanden sind KI-Modelle um den Span zu detektieren. Für die Bewertung kann allerdings auch die Entstehungszeit des Spans relevant sein. Hierfür müssen die Späne allerdings robust und ohne Aussetzer erkannt werden. Ziel der Arbeit ist daher die Implementierung und der Vergleich verschiedener Tracking-Algorithmen zur Nachverfolgung von Spänen.
Das Aufgabengebiet umfasst die Unterstützung im Bereich der:
Während der Zerspanung können Prozessfehler auftreten, die die Analgensicherheit gefährden und zu einer verringerten Bauteilqualität führen. Um dem entgegenzuwirken, werden Fertigungsprozesse automatisiert überwacht. Dabei werden Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI)eingesetzt, um fehlerhafte Prozesse zu erkennen und zu klassifizieren. Ziel möglicher Arbeiten ist es, verschiedene Prozessfehler zu untersuchen und einen Klassifikator zu entwickeln, der zwischen verschiedenen Fehlern unterscheidet und die Ausprägung dieser bewertet. Hierdurch soll die Grundlage für ein innovatives Assistenzsystem geschaffen werden, das Maschinenbediener unterstützt und so zu einer Steigerung der Produktivität beiträgt.
In diesem Themenbereich werden mehrere Arbeiten angeboten. Der inhaltliche Schwerpunkt deiner Arbeit wird individuell mit dir abgestimmt.
Das Aufgabengebiet umfasst die Unterstützung im Bereich der:
