Deine Rolle
Du steigst im Projekt "Füllmechanik Entscheidungsmodell" ein. Im Projekt werden bereits erhobene Versuchs-, Pulvercharakterisierungs- und Maschinendaten ausgewertet. Ziel ist es, Zusammenhänge zwischen Pulvereigenschaften, Füllsystemkonfigurationen, Prozessparametern und den resultierenden Tablettiereigenschaften zu erkennen. Im Fokus stehen insbesondere Tablettenmasse und Massenvariation.
Das ist für dich drin
- Mitarbeit an einem realen Forschungs- und Entwicklungsprojekt mit industrieller Relevanz
- Arbeit mit vorhandenen Versuchs- und Maschinendaten aus der Tablettiermaschinenentwicklung
- Betreuung durch erfahrene Mitarbeitende aus Forschung und Entwicklung
- Möglichkeit, die Tätigkeit direkt mit deiner Masterarbeit zu verbinden
- Einblick in die Entwicklung datenbasierter Assistenz- und Entscheidungsmodelle für industrielle Anwendungen
Deine Aufgaben umfassen
- Aufbereitung und Plausibilisierung vorhandener Versuchs- und Maschinendatensätze
- Analyse relevanter Einflussgrößen, Durchführung statistischer Analysen, Korrelationsanalysen und Feature-Selection-Ansätze
- Vergleich geeigneter Modellierungsansätze, z. B. Regressionsmodelle, Random Forest oder neuronale Netze
- Ableitung eines nachvollziehbaren Entscheidungsmodells für die Auswahl geeigneter Füllsystemkonfigurationen
- Aufbereitung der Ergebnisse als Grundlage für deine anschließende Masterarbeit
Das bringst du mit
- Studium im Bereich Data Science, Computational Engineering Science, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Interesse an datenbasierter Produktentwicklung, Statistik, Machine Learning und industriellen Forschungsprojekten
- Erste Erfahrung in der Datenanalyse und Programmierung, vorzugsweise mit Python
- Grundkenntnisse in Statistik, Datenvorverarbeitung oder Machine-Learning-Methoden
- Interesse an technischen Prozessen und physikalisch interpretierbaren Zusammenhängen
- Selbstständige, strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise
- Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeit