Masterarbeit / Diplomarbeit zu Machine-Learning Methoden zur Reduktion des Berechnungsaufwandes[...]

Liebherr-Werk Nenzing GmbH; Vorarlberg; Vor Ort; EUR 30 000 - 60 000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen sucht einen engagierten Praktikanten zur Weiterentwicklung von Machine-Learning-Methoden. In dieser spannenden Rolle wirst du die Möglichkeit haben, an der Reduktion des Berechnungsaufwandes bei Traglastberechnungen von Raupenkranen zu arbeiten. Du wirst in einem dynamischen Team lernen, bestehende Daten zu analysieren und neue Ansätze zu entwickeln. Mit einer umfassenden Betreuung und der Chance auf eine langfristige Zusammenarbeit bietet dieses Unternehmen ein herausforderndes und lehrreiches Umfeld. Wenn du Interesse an komplexen technischen Problemen und Machine Learning hast, ist dies die perfekte Gelegenheit für dich.

Leistungen

Umfassende Betreuung durch Fachabteilung

Angemessene Vergütung

Möglichkeit zur weiterführenden Zusammenarbeit

Qualifikationen

• Laufendes Studium in relevanten technischen Bereichen.
• Interesse an Machine Learning und komplexen Problemlösungen.

Aufgaben

• Einarbeitung in ML und Traglastberechnung.
• Analyse von Berechnungsdaten zur Nutzung automatisierter Methoden.
• Test und Validierung von ML-Modellen.

Kenntnisse

Machine Learning

Problem Solving

Structured Working Method

Basic Structural Mechanics

Ausbildung

Studium in Maschinenbau

Studium in Bauingenieurwesen

Studium in Technische Mathematik

Studium in Technische Physik

Studium in Technische Informatik

Jobbeschreibung

Beschreibung

Thema: Weiterentwicklung von Machine-Learning Methoden zur Reduktion des Berechnungsaufwandes am Beispiel der Traglastberechnung von Raupenkranen

Beschreibung:

Raupenkrane und Seilbagger können aufgrund ihres modularen Aufbaus eine große Varianz unterschiedlicher Krankonfigurationen abbilden. Durch die Verwendung zusätzlicher Nadel- und Derrick-Ausleger wird diese Varianz noch einmal signifikant vergrößert. Zusammen mit der Vielzahl unterschiedlicher, auslegungsrelevanter Lastfälle erfordert eine zuverlässige Dimensionierung der Tragstruktur eine große Menge gleichartiger Berechnungen. Basierend auf dieser Gleichartigkeit erscheinen KI-artige Lösungen auf Basis von ML-Modellen (Maschine Learning) potentiell geeignet, um die Berechnungsprozesse durch eine Vorsondierung der relevanten Konfigurationen und Lastfälle sowie deren Kombination zu beschleunigen.

Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, auf der Basis von bestehenden Erkenntnissen und Methoden, neue Ansätze und Methodiken zu entwickeln und diese in einem erweiterten Kontext anzuwenden.

Einzelaufgaben:

• Einarbeitung in die Themengebiete und den Stand der Technik im Bereich ML und Traglastberechnung sowie in die vorangegangenen Untersuchungen
• Analyse der bestehenden Berechnungsdaten und Ableitung von Ansätzen zur Nutzung automatisierter Methoden auf Basis von ML zur Reduktion des Berechnungsaufwandes
• Ableitung und Definition einer Methodik zur operativen Nutzung im Berechnungsalltag
• Test und Validierung der Modelle
• Identifikation von Potentialen und Risiken der abgeleiteten Methodik und Ableitung möglicher Lösungsansätze bzw. Definition von Einsatzgrenzen
• Übersichtliche Dokumentation und Zusammenfassung des Vorgehens sowie der Ergebnisse

Anforderungen

• Laufendes Studium in den Bereichen Maschinenbau, Bauingenieurwesen, Technische Mathematik, Technische Physik oder Technische Informatik
• Interesse an Themen des Machine Learnings
• Interesse an der Lösung von komplexen Problemen
• Strukturierte und systematische Arbeitsweise
• Grundlegende strukturmechanische Kenntnisse von Vorteil

Unser Angebot

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. Bei entsprechender Eignung besteht im Anschluss die Möglichkeit einer weiterführenden Zusammenarbeit.

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

One Passion. Many Opportunities.

Das Unternehmen

Die Liebherr-Werk Nenzing GmbH entwickelt, produziert und vertreibt Raupenkrane, Hydroseilbagger sowie Ramm- und Bohrgeräte. Neben diesen Produkten bietet das Unternehmen auch zahlreiche Dienstleistungen und Services an, welche die Prozesse auf der Baustelle erleichtern.

Standort

Liebherr-Werk Nenzing GmbH

Dr. Hans Liebherr Str. 1

6710 Nenzing

Österreich (AT)

Kontakt

Matthias Boettiger