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WAFIOS AG

Maschinenbau, Betriebstechnik

Reutlingen

  • Art der Anstellung: Vollzeit
  • Vor Ort
  • Aktiv auf der Suche

Bachelorthesis/Masterthesis - Von Daten zu Einsichten: Intelligente Mustererkennung für den Maschine

Über diesen Job

Bachelorthesis/Masterthesis - Von Daten zu Einsichten: Intelligente Mustererkennung für den Maschinenzustand

  • Vollzeit
  • Hybrid
  • Reutlingen, Deutschland
  • Ohne Berufserfahrung
  • 25.08.25

WAFIOS zählt weltweit zu den führenden Unternehmen des Spezialmaschinenbaus. Wir entwickeln, konstruieren und fertigen technisch anspruchsvolle Maschinen für die Draht- und Rohrverarbeitung und Kaltmassivumformung. Mit unseren Maschinen produzieren unsere Kunden für die unterschiedlichsten Industrie- und Lebensbereiche. Auch im Bereich E-Mobilität sind unsere Maschinen wichtiger Bestandteil für die Umsetzung des Technologiewandels. Weltweit beschäftigen wir rund 1.000 Mitarbeiter/-innen in einer modernen Arbeitswelt mit viel Freiraum für Kreativität und persönliche Entwicklung.

Zum weiteren Ausbau unserer Aktivitäten im Bereich Digitale Services suchen wir eine motivierte Persönlichkeit (m/w/d)!

Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Entwicklung eines datenbasierten Verfahrens zur automatisierten Analyse von Sensordaten. Diese entstehen bei standardisierten Bewegungsabläufen der Maschine, bei denen insbesondere Stromverläufe aufgezeichnet werden. Ziel ist es, mithilfe moderner Datenanalysemethoden Aussagen zum Maschinenzustand zu treffen und zukünftig konkrete Fehlerbilder automatisch zu erkennen.

Dabei steht eine umfangreiche, stetig wachsende Datenbasis zur Verfügung, die sowohl bewertete als auch unbewertete Datensätze enthält. Diese bietet ideale Voraussetzungen, um bestehende Bewertungsverfahren signifikant zu verbessern oder komplett neu zu konzipieren.

Ausführung / Dokumentation:

  • Analyse und Vorverarbeitung realer Fingerprintdaten (z. B. Antriebsströme, Zeitreihen)
  • Entwicklung eines Klassifikationsverfahrens auf Basis vorhandener, manuell bewerteter Datensätze
  • Einsatz von Clustering- und Anomalieerkennungsverfahren zur automatisierten Gruppierung unbewerteter Fingerprints
  • Erweiterung zur Problemerkennung: Zuordnung von Auffälligkeiten zu typischen Fehlerbildern (z. B. Reibung, Spiel, Verschleiß)
  • Vergleich verschiedener Methoden zur Verbesserung der Erkennungsqualität
  • Optional: Visualisierung der Ergebnisse oder prototypische Einbindung in ein bestehendes Analyse-Dashboard

Ihr Profil:

  • Studium im Bereich Informatik, Data Science, angewandte Mathematik oder vergleichbar
  • Interesse an Datenanalyse, Zeitreihenverarbeitung und industriellen Anwendungen
  • Kenntnisse in Python und im Umgang mit Analysebibliotheken (z. B. Pandas, NumPy, SciKit-Learn, TensorFlow)
  • Eigenständige, strukturierte Arbeitsweise und analytisches Denken
  • Kommunikationsfreude im Austausch mit anderen Fachabteilungen

Wir bieten:

  • Ein praxisnahes, datenbasiertes Thema mit hoher Relevanz für Industrie 4.0
  • Zugang zu umfangreichen realen Maschinendaten aus Produktion und Service
  • Flexible Abstimmung Ihrer Anwesenheitszeiten und Arbeitstage
  • Kompetente fachliche Betreuung aus den Bereichen Entwicklung und Data Science
  • Eine moderne, wertschätzende und technologiegetriebene Arbeitsatmosphäre
  • Möglichkeit zur Übernahme in eine Werkstudentenstelle oder Festanstellung nach Studienabschluss

Sie sind interessiert? Wir freuen uns auf Sie!

WAFIOS AG

Unternehmens-Details

company logo

WAFIOS AG

Maschinenbau, Betriebstechnik

501-1.000 Mitarbeitende

Reutlingen, Deutschland

Bewertung von Mitarbeitenden

Vorteile für Mitarbeitende

Flexible Arbeitszeiten
Home-Office
Kantine
Restaurant-Tickets
Kinderbetreuung
Betriebliche Altersvorsorge
Barrierefreiheit
Gesundheitsmaßnahmen
Betriebsarzt
Training
Parkplatz
Günstige Anbindung
Vorteile für Mitarbeitende
Firmenwagen
Smartphone
Gewinnbeteiligung
Veranstaltungen
Privat das Internet nutzen

Unternehmenskultur

Unternehmenskultur

41 Mitarbeitende haben abgestimmt: Sie bewerten die Unternehmenskultur bei WAFIOS AG als modern.Dies stimmt ungefähr mit dem Branchen-Durchschnitt überein.

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