Karriere am WZL

 

Masterarbeit oder Bachelorarbeit

am Forschungsbereich Technologie der Fertigungsverfahren, Abteilung Zerspantechnologie, Gruppe Produkt- und Prozessüberwachung
 

Data Analytics: automatische, individuelle Bohrüberwachung durch Massendaten

Heutige Systeme zur Prozessüberwachung basieren auf festen Grenzen, mit denen Werkzeugbruch und Werkzeugverschleiß überwacht wird. Diese Grenzen müssen durch den Nutzer eingestellt werden. Dies geschieht iterativ und hängt stark von der Erfahrung des Bedieners ab. In der Regel wird dies nur für den kritischsten Bohrprozess eingestellt.

Ein gänzlich neuer Ansatz ist es, dass Überwachungssysteme ihre Grenzen (und deren Verlauf) selbstständig erlernen. Dies kann während der Produktion geschehen und ersetzt das aufwändige Einrichten des Überwachungssystems.

In Kooperation mit unseren Industriepartnern haben wir bisher rund 260.000 Bohrprozesse in der laufenden Produktion aufgezeichnet. Die einzelnen Signale müssen anschließend den einzelnen Bohrtypen (Werkzeug, Drehzahl, Vorschub, Bohrtiefe) zugeordnet werden und anschließend für das Training der automatischen Überwachung vorbereitet werden. Mit Hilfe von Algorithmen aus dem maschinellen Lernen, kann anschließend eine Überwachung von Werkzeugbruch und –verschleiß erlernt werden.

 
Für diese Arbeit suche ich einen motivierten Studenten, der keine Angst hat zu programmieren. Die Datenverarbeitung erfolgt in MATLAB; Vorkenntnisse sind jedoch keine Voraussetzung. Die ersten Schritte der Signalverarbeitung sind bereits prototypisch umgesetzt. Die eigentliche Überwachung soll nun umgesetzt werden. Dabei liegt der Fokus auf der Signalvorbereitung. Die Machine Learning Algorithmen müssen angewendet, aber nicht entwickelt werden. Vorwissen ist auch hierfür nicht nötig, jedoch ein allgemeines Interesse am maschinellen Lernen (kmeans, Support Vector Machines, Künstliche Neuronale Netze) ist wünschenswert.

Der Umfang der Arbeit kann je nach Kenntnisstand und Fähigkeiten individuell angepasst werden.
 
Voraussetzungen:

• Motivation und Einsatzbereitschaft
• Interesse am Programmieren (Vorkenntnisse in Matlab von Vorteil aber nicht Voraussetzung)
• Interesse an Signalanalyse und Machine Learning

Geboten wird:
• Umfangreiche Betreuung
• Mitarbeit an einem aktuellen Forschungsthema
• Sehr gutes Arbeitsklima
Zeitaufwand: 0,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Max Schwenzer
 
Herwart-Opitz-Haus 53B 314
Tel.: +49 241 80-28021
Fax: +49 241 80-22293
Mail: M.Schwenzer@wzl.rwth-aachen.de