Abschlussarbeit : ML / KI-Basierte Fehlerursachen-Identifikation aus großen Sensorchipproduktionsdaten

Was Sie bei uns tun

Hintergrund :

Im Rahmen der Chip-Produktion von TDK-Micronas fallen pro Jahr Daten in der Größenordnung von vielen Terabytes an. Für jeden Chip werden für jeden Prozessschritt jeweils zahlreiche Datensätze in einer Hadoop Datenbank gespeichert und später über Spark oder über eine relationale Datenbankschnittstelle wieder zugänglich gemacht. Datensätze umfassen nominale und numerische Daten, Daten zu Maschineneinstellung und Wartung sowie Messkurven, Bilder und Zeitreihen bzw. deren Kenngrößen. Die Datensätze werden bereits bei Entstehung entsprechend ihrer Relevanz für die Produktion ausgewählt. Im Falle von Produktionsfehlern werden bisher die Daten von vor allem mit Hilfe statistischer Ansätze ausgewertet, um die Ursachen der Fehler zu ermitteln.

Aufgabenstellung :

Entsprechend der sehr hohen Automotive Qualitätsansprüche, stellt sich die Frage, wie die Daten noch effizienter zur Fehleridentifikation genutzt werden können. Im Rahmen der Arbeit soll eine einzige vielversprechende bereits in einem vergleichbaren Bereich erfolgreich eingesetzte Methode des Maschinellen Lernens (ML) bzw. der Künstlichen Intelligenz (KI) verwendet werden, um Ursachen von Produktionsfehlern noch effizienter aufzuspüren. Längerfristig können damit auch Optimierungsschleifen entwickelt werden, die in umfassende Datenanalysepipelines eingebunden sind.

• Literaturreche zu relevanten ML / KI-Methoden, z.B. Hochdimensionale Regressionsmethoden, Cluster-Methoden, Regelgenerierung, Multivariate Zeitreihenanalyse, Bayessche Interferenz, Outlier Detection
• Sichtung Datenarten und Auswahl technische Umsetzung Datenmanagement
• Auswahl eines geeigneten Datenanalyse- und Managementschemas bzw. -prozesses, z.B. Datenaufbereitung, Datenergänzung, Datenkomprimierung, Anwendung Methode einschl. (iterative) Methodenanpassung, Ergebnisanalyse
• Sichtung und Vergleich der Anwendbarkeit von ML / KI-basierten Analyseprozessen, insb. in Erweiterung bestehender implementierter Analyseprozesse und der Datenlage zu möglichen Fehlerursachen
• Auswahl ML / KI-basierte Methodik und Vorabtests zur Umsetzbarkeit, insb. Verfügbarkeit von entsprechenden open-source Implementierungen
• Umsetzung der ML / KI-basierten Methode und Test-Anwendungen auf Produktionsdaten
• Bewertung der Einsetzbarkeit der Methode in einem operationalen Umfeld

Was Sie mitbringen

Was Sie erwarten können

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.  Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

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Bei fachlichen Fragen wenden Sie sich bitte an :

Herrn Dr. Ivo Häring

Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut EMI