Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Predictive Quality in der Additiven Fertigung mittels Machine Vision

Gemeinsam die nachhaltige Produktion von morgen gestalten

Anbieter

Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement

Unser Profil

Die RWTH Aachen University ist mit ca. 42.000 Studierenden und ca. 10.000 Beschäftigten eine der renommiertesten Technischen Universitäten Europas. Das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen ist eines der führenden Forschungsinstitute in der Produktionstechnik und beschäftigt zurzeit ca. 1.025 Mitarbeitende an insgesamt vier Lehrstühlen. Seit mehr als 100 Jahren führt das WZL sowohl grundlagenbezogene als auch an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtete Forschungsvorhaben und Industrieprojekte durch.

In der Abteilung Model-based Systems am Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement tragen wir durch die Entwicklung von innovativen Qualitätssicherungsverfahren und Automatisierungskonzepten zu einer industriellen Etablierung der additiven Fertigung bei. Unsere Forschung beginnt bei der Auswahl und Integration geeigneter bildgebender Messsysteme für AM-Prozesse. Wir nutzen Methoden der industriellen Bildverarbeitung und des maschinellen Lernens (Machine Vision), um qualitätsrelevante Merkmale aus den Daten zu extrahieren und in Echtzeit zur besseren Beherrschung des AM-Prozesses zu verwenden. Die gewonnenen Daten speisen wir in den Geometrischen Digitalen Zwilling des Bauteils ein, welcher die Vorhersage der Qualität (Predictive Quality) des Produkts über den gesamten Lebenszyklus ermöglicht. Durch Predictive Quality während des AM-Prozesses und danach kommen wir nicht nur dem Ziel der „First Time Right“ Produktion näher, sondern sparen auch Ressourcen in nachfolgenden Produkteinsatzzyklen durch die Möglichkeit des Remanufacturings. Die Umsetzung erfolgt in einem modernen und hervorragend ausgestatteten Labor mit leistungsfähiger IT-Infrastruktur. Letztere umfassen bspw. ein eigenes GPU-Rechencluster und 5G Abdeckung. Dem Team stehen zudem über 1000 m² Hallenfläche, einen Feinmessraum und ein Bildverarbeitungslabor für die Aktivitäten zur Verfügung.

Unsere Arbeitsweise ist durch eine enge Zusammenarbeit mit unseren namhaften Industriepartnern aus verschiedenen Branchen (Automobil, Maschinen- und Anlagenbau, Elektronik, Medizintechnik, Luftfahrt, Bauwesen etc.) geprägt und wird von einem hohen Grad des Anwendungstransfers begleitet. Es bestehen international Kooperationsprojekte mit Instituten und Firmen aus Europa, USA, Asien, Südafrika sowie Lateinamerika. Auslandaufenthalte sind möglich und erwünscht.

Ihr Profil

Voraussetzungen für den Einstieg ist ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) aus den Bereichen Maschinenbau, Computational Engineering Science, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik, Physik, Informatik oder vergleichbar. Folgende Kompetenzen runden Dein Profil ab:

• Erste Erfahrungen im Bereich der additiven Fertigung
• Idealerweise erste Erfahrungen im Umgang mit Messtechnik und der Verarbeitung der dabei anfallenden Daten
• Idealerweise erste Erfahrung in der Implementierung von Versuchen und Datenanalysen mit Open Source Software-Stacks
• Erfahrungen in der Konzeption, Konstruktion und Implementierung von Versuchsaufbauen werden begrüßt, sind aber keine Voraussetzung
• Professionelle, souveräne Kommunikation in Wort und Schrift in deutscher und englischer Sprache

Ihre Aufgaben

Dein Arbeitsalltag als besteht aus einem vielfältigen und abwechslungsreichen Aufgabenportfolio. Dabei wirst Du nicht allein gelassen, sondern wirst von uns auch über die Einarbeitung hinaus bestmöglich unterstützt. Als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in gehören die

• Bearbeitung, Koordination und Akquisition von nationalen und internationalen Industrie- und Forschungsprojekten im Feld „Additive Fertigung“ im Team
• Konzeption, Durchführung und Auswertung von Experimenten im Rahmen der zuvor genannten Projektbearbeitung
• Repräsentation des Teams und der Forschungsergebnisse in Veröffentlichungen und auf Kongressen/Fachtagungen
• Betreuung und Durchführung von Lehrveranstaltungen und studentischen Abschlussarbeiten auf Deutsch oder Englisch

 

Inhaltlich kannst Du folgende Schwerpunkte erwarten:

• Erforschung von Predictive Quality Ansätzen für AM
• Kombination klassischer Auswertemethoden der industriellen Bildverarbeitung mit Algorithmen des maschinellen Lernens zur Lösung spezifischer Fragestellungen der Qualitätssicherung
• Ganzheitliche Betrachtung der Herausforderung einer nachhaltigen additiven Fertigung und damit verbundener Key-Performance-Indicators
• Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen für Geometrische Digitale Zwillinge in AM-Prozessen
• Auswahl und Integration von Sensorik in AM-Prozesse
• Entwicklung von Methoden, Leitfäden und Best-Practices für die Qualitätssicherung in der AM gemeinsam mit einer industriellen Community

 

Wenn wir Dein Interesse wecken konnten, freuen wir uns über eine Email mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse). 

Du hast noch Rückfragen oder bist Dir nicht sicher, ob Du für die Stelle alles mitbringst? Deine Aufgaben und Projekte richten sich meist nach Deinen persönlichen Talenten. Ruf uns gerne an, um Rückfragen zu klären oder Dich besser über unsere Erwartungen und Vorstellungen zu informieren.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Verlängerung auf 5 Jahre ist vorgesehen und erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Bewerbung

Nummer:	V000004633
Frist:	11.04.2023
Postalisch:	RWTH Aachen University Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement Dominik Wolfschläger Campus-Boulevard 30 52074 Aachen
E-Mail:	E-Mail schreiben Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.