Masteranden (m/w/d) für den Bereich Entwicklung - Entwicklung eines Qualitätsvorhersage-Modells für

Unternehmen : Sumitomo

Auftragstyp : Praktikum

- Schwaig Bei Nürnberg, Bayern

Arbeitsbeschreibung - Masteranden (m/w/d) für den Bereich Entwicklung - Entwicklung eines Qualitätsvorhersage-Modells für

Sumitomo (SHI) Demag ist gemeinsam mit seinem japanischen Mutterkonzern einer der weltweit führenden Hersteller von Kunststoff-Spritzgießmaschinen.

An vier Produktionsstandorten in Deutschland, Japan und China entwickeln und produzieren über 3.000 Mitarbeiter (m/w/d) exzellente Maschinen und Lösungen, unter anderem für die Bereiche Medizin, Elektronik und Verpackungen.

Mit unseren ressourcenschonenden Produktionslösungen leisten wir als Unternehmen einen wichtigen Beitrag zu einer nachhaltigeren Umwelt – gemäß unserem Motto „Act sustainably“

Durchführung eines Screening-DoE zur Identifikation signifikanter Einflussgrößen auf die Bauteilqualität
Entwicklung eines erweiterten DoE zur Modellbildung eines Qualitätsprognosemodells
Anwendung statistischer und maschineller Lernverfahren zur Modellierung
Validierung des Modells anhand realer Produktionsdaten
Integration des Modells in die myAssist-Plattform zur Echtzeit-Prognose der Qualität auf Basis von Einstell- und Prozessdaten
Wissenschaftliche Dokumentation der Methodik, Ergebnisse und Implikationen

Studium im Bereich Maschinenbau, Kunststofftechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science oder vergleichbares Studium
Grundkenntnisse im Bereich Spritzgießtechnik und Qualitätssicherung von Vorteil
Erfahrung mit statistischer Versuchsplanung (DoE) und Datenanalyse (z. B. Minitab)
Interesse an der Anwendung von Machine Learning im industriellen Kontext
Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und Interesse an interdisziplinären Fragestellungen

eine Unternehmenskultur geprägt von direkter Kommunikation, Agilität und Hands- on Mentalität
Mitwirkung bei der Herstellung von innovativen Systemlösungen für Kunden in Zukunftsbranchen
Stabiles Arbeitsumfeld in einem internationalen Konzern
steile Lernkurve durch interdisziplinären Austausch mit agilen Strukturen und flachen Hierarchien
flexible Arbeitszeitmodelle oder auch mobiles Arbeiten

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