Bachelorarbeit: Trenderkennung von Messwerten in der Serienproduktion

Siemens AG; Bayern; On-site; EUR 11,000 - 16,000; Full time

Job summary

Siemens AG sucht Studierende im Bereich Data Science/KI/Informatik, die theoretische Grundlagen zur Trenderkennung erforschen und in der Serienproduktion Messdaten analysieren. Sie entwickeln und testen Algorithmen, prüfen Ergebnisse mit Kennzahlen und leiten konkrete Handlungsempfehlungen ab.

Sie arbeiten eigenständig, analysieren große Datenmengen und bringen idealerweise erste Kenntnisse in Messtechnik oder Serienproduktion mit. Deutschkenntnisse sind Voraussetzung.

Qualifications

• Du studierst Data Science, KI oder Informatik oder einem vergleichbaren Studiengang.
• Praktische Erfahrungen mit Python oder Knime sowie solide Statistikkenntnisse sind wünschenswert.
• Interesse an der Analyse großer Datensätze und der Entwicklung von Algorithmen.
• Idealerweise erste Kenntnisse in industrieller Serienproduktion oder Messtechnik.
• Arbeitsweise ist selbstständig, analytisch und eigeninitiativ.
• Fließende Deutschkenntnisse.

Responsibilities

• Zuerst recherchierst du die theoretischen Grundlagen zur Trenderkennung in Messwerten.
• Du analysierst Messdaten aus der Serienproduktion und berücksichtigst Soll-Werte und Einflussfaktoren.
• Du entwickelst und testest Algorithmen, Zeiträume und Verdichtungsstufen zur Trend­erkennung.
• Du validierst Ergebnisse mit Kennzahlen und bewertest Verschleiß von Werkzeugen und Anlagen.
• Du präsentierst Erkenntnisse und Prototypen, um Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Skills

Python

Knime

Statistik

Datenanalyse

Algorithmen

Messtechnik

Serienproduktion

Education

Data Science Studium

Künstliche Intelligenz / Informatik

Job description

Aufgaben:

Du recherchierst zunächst die theoretischen Grundlagen zur Trenderkennung in Messwerten und arbeitest dich in relevante Algorithmen sowie statistische Methoden einAnschließend analysierst du die Messdaten aus der Serienproduktion, berücksichtigst dabei unterschiedliche Soll-Werte und identifizierst relevante Einflussfaktoren auf die SchwankungenIm nächsten Schritt entwickelst und testest du verschiedene Algorithmen, Zeiträume und Verdichtungsstufen, um kurz- und langfristige Trends zuverlässig zu erkennenDarauf aufbauend validierst du die Ergebnisse mithilfe geeigneter Kennzahlen und bewertest die Qualität der erkannten Trends im Hinblick auf den Verschleiß von Werkzeugen und AnlagenAbschließend präsentierst du deine Erkenntnisse und Prototypen, um Handlungsempfehlungen für eine frühzeitige Erkennung von Ausfällen oder Stillständen abzuleiten

Qualifikation:

Ausbildung : Du studierst derzeit erfolgreich Data Science, Künstliche Intelligenz, Informatik oder einen vergleichbaren Studiengang

Erfahrungen und Kenntnisse :Du hast praktische Erfahrung im Umgang mit Python oder Knime sowie solide Kenntnisse in StatistikDu interessierst dich für die Analyse großer Datenmengen und die Entwicklung von AlgorithmenDu bringst idealerweise erste Kenntnisse im Bereich der industriellen Serienproduktion oder Messtechnik mit

Arbeitsweise : Du arbeitest selbstständig, analytisch und zeigst eine hohe Eigeninitiative

Sprachkenntnisse : Du sprichst fließend DeutschDu bist viel mehr als deine Qualifikationen und wir glauben an das Potential jeder einzelnen Person. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Wir bieten:

Spannende Forschungs- und Entwicklungsprojekte, die dein theoretisches Wissen in die Praxis umsetzenIndividuelle Betreuung und Unterstützung durch erfahrene Experten aus deinem FachgebietZugriff auf modernste Technologien, Labore und RessourcenVielfältige Möglichkeiten, deine Ideen einzubringen und aktiv mitzugestaltenHervorragende Karrierechancen durch den Kontakt zu potenziellen Arbeitgebern

Über Uns:

Bei Siemens sind wir überzeugt: Wer sich wertgeschätzt und zugehörig fühlt, kann das eigene Potenzial voll entwickeln. Deshalb schaffen wir ein inklusives Arbeitsumfeld, in dem jede Person ein Gefühl der Zugehörigkeit erfährt und in dem individuelle Perspektiven und Erfahrungen geschätzt werden. Unser Engagement für Fairness und Respekt gilt für alle Bewerbenden.