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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
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Programmiertätigkeiten im Bereich Analytik und maschinelles Lernen im Rahmen Industrie 4.0 - Studien-/Abschlussarbeit

Kennziffer: IPA-2017-19
Ihre Aufgaben:
Die Abteilung Fabrikplanung und Produktionsmanagement des Fraunhofer IPA führt zahlreiche Industrie- und Forschungsprojekte durch, in denen Lösungen unternehmensinterner produktionslogistischer Aufgabenstellungen bis hin zu strategisch netzwerklogistischen Fragestellungen entwickelt und umgesetzt werden.

Produzierende Unternehmen in Deutschland befinden sich in einer Umgebung mit einer steigenden Datenmenge, die sie verstehen und benutzen wollen. Begriffe wie Big Data, Small Data, Data Mining, maschinelles Lernen, usw., sind in aller Munde. Die Anwendung solcher Konzepte in industriellen Bereichen ist aber immer noch unklar.

Im Rahmen des Projekts Applikationszentrum Industrie 4.0 wird diese Problematik angesprochen. Dafür werden prädiktive und selbstlernende analytische Modelle entwickelt, die von neuen technologischen Ansätzen profitieren (generative Fertigung, personalisierte Produktion, Cyber-physische Systeme, usw.).

Folgende Elemente sind Bestandteil der Arbeit:
  • Identifikation aktueller Lösungen und Technologien
  • Erstellung von Use-Cases und Beispielen relevant für Unternehmen
  • Anwendung von Konzepten von Knowledge Discovery (Identifikation von Merkmalen, Wechselwirkungen, usw.)
  • Entwicklung von selbstlernenden analytischen Methoden für Anwendungen in der Industrie




Ihre Voraussetzungen:
  • Spaß am selbständigen und industrieorientierten Arbeiten haben
  • gute Deutsch- und Englischkenntnisse besitzen
  • interessiert sind, eigene Ideen einzubringen
  • über gute IT-Kenntnisse verfügen. Sprache wie Java, HTML, C oder Python sind erwünscht, aber nicht ausschließend
  • über gute Kenntnisse von Mathematik verfügen



Fragen zu dieser Position beantwortet gerne:
Frau Nina Warth
Tel.: 0711 970 1130

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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
Stuttgart

http://www.ipa.fraunhofer.de


Erschienen auf academics.de am 17.01.2017
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