Masterarbeit zum Thema „Kategorisierung von Blechfertigungsprozesse mittels Unsupervised Learning“

2. August 2021

Kurzbeschreibung:

Das Projekt hat zum Ziel, datenbasiert Eingangsgrößen für verschiedene Use Cases wie Produktportfolio-Management, die Auslegung von Fabriken, Benchmark von Fertigungszellen und Fabriken zu schaffen. Hierfür sollen Kundendaten und Teilegeometrien analysiert werden. Aus der Gesamtheit der Daten sollen spezifisch für die Anforderungen des jeweiligen Use Cases Cluster gebildet und Repräsentanten für jedes Cluster generiert werden.

Abgedeckte Inhalte:

  1. Recherche nach und Anwendung von Clustering-Algorithmen, die sowohl 2D als auch 3D-Teilegeometrien verarbeiten können
  2. Entwicklung einer automatisierten Beurteilung der bestehenden Datengrundlage
  3. Identifizierung und Evaluierung geeigneter Kriterien zur Cluster-Bildung, auch in Abhängigkeit von der Fertigungstechnologie
  4. Nach Möglichkeit das Clustering automatisieren, alte Cluster speichern und neue Cluster mit den alten vergleichen
  5. Ggf. Identifikation neuer Datenquellen
  6. Entwicklung eines Vorgehens zur Validierung der Cluster

 

Voraussetzungen:

  • Studiengang: Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Informatik, Data Science,  Statistik
  • Interesse am Thema, Eigeninitiative, Selbstständigkeit, schnelle Auffassungsgabe, Teamfähigkeit
  • Gewünscht:
    • Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning
    • Technisches Verständnis

Die Arbeit soll in Kooperation mit TRUMPF GmbH + Co. KG entstehen. Bei Interesse melden Sie sich bitte bei Greta Tjaden (greta.tjaden@trumpf.com).