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Liebherr-MCCtec GmbH

Industrie und Maschinenbau

Nenzing

  • Art der Beschäftigung: Studierende
  • Vor Ort

Masterarbeit - Entwicklung eines KI-basierten Condition Monitoring Systems zur Anomaliedetektion

Über diesen Job

Masterarbeit - Entwicklung eines KI-basierten Condition Monitoring Systems zur Anomaliedetektion Nenzing

Beschreibung

Im Rahmen unserer Vision entwickeln wir fortschrittliche Systeme zur Überwachung und Optimierung von Maschinen, mit dem Ziel, deren Verwendung, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit kontinuierlich zu analysieren. Unsere Mission ist es, durch moderne Sensorik, intelligente Software und Cloud-Technologien den Zustand von Maschinen in Echtzeit zu erfassen und daraus wertvolles Wissen für verschiedene Stakeholder zu generieren.

Thema: Entwicklung eines KI-basierten Condition Monitoring Systems zur Anomaliedetektion auf Basis von Zeitreihendaten aus Sensordaten

Aufgabenstellung:

Die Masterarbeit soll sich mit der Konzeption und prototypischen Umsetzung eines Systems zur Anomaliedetektion beschäftigen. Dabei sollen in Echtzeit gestreamte Sensordaten von Maschinen verarbeitet und analysiert werden. Ziel ist es, mithilfe moderner Technologien wie künstlicher Intelligenz und Cloud-Computing ein Condition Monitoring System zu entwickeln, das Anomalien frühzeitig erkennt und langfristig die Grundlage für Predictive und Prescriptive Maintenance bildet.

Forschungsfragen:

  • Welche KI-Methoden eignen sich am besten zur Anomaliedetektion in Zeitreihendaten von Maschinen?
  • Inwiefern kann das zu entwickelnde System zur Umsetzung von Predictive oder Prescriptive Maintenance beitragen?

Einzelaufgaben:

  • Analyse typischer Zeitreihendaten aus der Maschinensensorik
  • Auswahl und Implementierung geeigneter KI-Methoden zur Anomaliedetektion
  • Anwendung und Vergleich von Methoden zur Anomaliedetektion (z.B. Machine Learning, Deep Learning)
  • Integration in eine Cloud-basierte Infrastruktur
  • Validierung der Detektionsmethoden anhand realer oder simulierter Maschinendaten
  • Bewertung des Potenzials für Predictive und Prescriptive Maintenance

Das bringst du mit

  • Laufendes Studium im Bereich Informatik bzw. artverwandte Studienrichtungen
  • Programmierkenntnisse in Python notwendig
  • Kenntnisse mit Azure Databricks wünschenswert
  • Grundkenntnisse zu Themen wie KI und Anomalien
  • Technisches Verständnis für die Erfassung komplexer Zusammenhänge
  • Hohes Maß an Eigenverantwortung und Eigeninitiative
  • Strukturierte und selbständige Arbeitsweise

Das bieten wir dir

Es erwartet dich ein anspruchsvolles und interessantes Aufgabengebiet in einer erfolgreichen, internationalen Firmengruppe. Zudem bieten wir dir eine umfassende Betreuung durch unsere Fachabteilung sowie eine angemessene Vergütung. Für die Bearbeitung der Aufgabe werden circa 6 Monate veranschlagt.

Haben wir dein Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über deine Online-Bewerbung. Bei Fragen kontaktiere bitte Matthias Boettiger.

One Passion. Many Opportunities.

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