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Eine führende Universität in Deutschland sucht eine/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (Doktorand/in) zur Erforschung intelligenter Prozessreglungen beim Schleifen mittels Machine Learning. Diese Stelle bietet die Möglichkeit zur Promotion und aktive Mitarbeit an Projekten mit Industriepartnern. Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Studium sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich. Die Universität bietet einen modernen Arbeitsplatz, mobile Arbeitsmöglichkeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
Intelligente Prozessreglung beim Schleifen mittels Machine Learning zur Steigerung der Prozesssicherheit
In der Forschungsabteilung „Prozessüberwachung und -regelung“ ist eine Stelle als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in, m/w/d) zum Thema „Intelligente Prozessreglung beim Schleifen mittels Machine Learning zur Steigerung der Prozesssicherheit“ (EntgGr.13 TV-L, 100%) vorgesehen. Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet. Eine Verlängerung bis zur Promotion ist vorgesehen.
Die Schleifbearbeitung hat als letzter Fertigungsschritt einen maßgeblichen Einfluss auf die Produktwertschöpfung. Als Beispiel sei hier der Schleifprozess von Implantaten aus Mischoxidkeramik genannt, bei dem 32 % des Ausschusses allein durch Fehler beim Schleifen verursacht wird. In dem geplanten Vorhaben wird die autonome Prozessplanung und -regelung zur Vermeidung von selbsterregten Schwingungen beim Schleifen erforscht. Die autonome Schleifmaschine soll das hierzu benötigte Prozesswissen durch selbstlernende Stabilitätskarten erlernen und dadurch Beschädigungen an Werkstück oder Werkzeug vermeiden. Mithilfe von Stabilitätskarten wird die Grenze zwischen stabilen und instabilen Prozessbereichen in Abhängigkeit der Stellgrößen dargestellt. Herkömmlich wird dieses Prozesswissen erfahrungsbasiert durch eine Fachkraft berücksichtigt, wodurch Schleifprozesse unterhalb der theoretisch möglichen Produktivität betrieben werden. Für die selbstlernenden Stabilitätskarten sollen daher Verfahren des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt werden, welche eine Untergruppe in den Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) darstellen. Mit selbstlernenden Stabilitätskarten auf Basis von ML wurde bereits beim Fräsen demonstriert, dass instabile Prozessbereiche vor der Bearbeitung prognostiziert werden können.
Für nähere Informationen steht dir der genannte Ansprechpartner gerne zur Verfügung.
Voraussetzung für die Einstellung ist ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in einem technisch oder naturwissenschaftlich ausgerichteten Studiengang (Uni/TH/FH).
Darüber hinaus erwarten wir folgende Qualifikationen:
Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein. Ziel ist es, das Potenzial aller zu nutzen und Chancen zu eröffnen. Wir begrüßen daher Bewerbungen von allen Interessierten unabhängig von deren Geschlecht, Nationalität, ethnischer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität.
Wir streben eine gleichmäßige Verteilung der Beschäftigten und einen Abbau der Unterrepräsentanz im Sinne des Niedersächsischen Gleichberechtigungsgesetz (NGG) an. Daher freuen wir uns, wenn sich auch Frauen auf die o. g. Stelle bewerben. Menschen mit einer Schwerbehinderung werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.
Die Leibniz Universität versteht sich als familienfreundliche Hochschule und fördert deshalb die Vereinbarung von Beruf und Familie. Der Arbeitsplatz ist für eine Besetzung mit Teilzeitkräften geeignet, sofern dieser dadurch insgesamt in vollem Umfang abgedeckt werden kann.
Die Universität hat es sich zum Ziel gesetzt, die berufliche Gleichberechtigung von Frauen und Männern besonders zu fördern. Hierzu strebt sie an, in Bereichen, in denen ein Geschlecht unterrepräsentiert ist, diese Unterrepräsentanz abzubauen. In der Entgeltgruppe der ausgeschriebenen Stelle sind Frauen unterrepräsentiert. Qualifizierte Frauen werden deshalb gebeten, sich zu bewerben. Bewerbungen von qualifizierten Männern sind ebenfalls erwünscht. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.
Wir haben dein Interesse geweckt? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung bis zum 01.03.2026.
Für weitere Auskünfte steht dir Herr Dr.-Ing. Henning Buhl (Tel.: 0511 762‑2390) gerne zur Verfügung.
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
Herr Prof. Dr.-Ing. B. Denkena
An der Universität 2
30823 Garbsen
http://www.uni-hannover.de/jobs
Informationen nach Artikel 13 DSGVO zur Erhebung personenbezogener Daten finden Sie unter https://www.uni-hannover.de/de/datenschutzhinweis-bewerbungen/.