Studienabschlussarbeit im Bereich Machine Learning - Energieeffizientere Produktion von Wellpappe

BHS Corrugated

BHS Corrugated ist mit ca. 3.200 Mitarbeitenden an ihrem Hauptsitz in Weiherhammer, Deutschland sowie in mehr als 20 Ländern weltweit vertreten und ist der führende Lösungsanbieter in der Wellpappenindustrie.
BHS Corrugated ist als Lifecycle-Partner durchweg stark in ihrem gesamten Produkt- und Leistungsspektrum: von der Entwicklung und Produktion über Installation und Wartung bis hin zu einer Vielzahl an innovativen Servicelösungen in den Bereichen Riffelwalzen, Einzelmaschinen, kompletten Wellpappenanlagen, Industrie 4.0, Logistik sowie zukünftig mit der Integration von Digitaldruck in die Wellpappenanlage.

Die Stelle im Überblick:

Als Mitglied in unserem Entwicklungsteam untersuchen Sie Energieverbrauchsdaten (Strom, Wärme) mehrerer Serienmaschinen. 
Sie definieren zu Beginn sowohl den Parameter- als auch den Untersuchungsraum, wobei bereits bestehende als auch zusätzliche MSR genutzt werden kann.
Anhand der so erhaltenen quantitativen und qualitativen Messverfahren sollen zunächst Korrelationen und Kausalitäten klar voneinander unterschieden werden. 
Im Anschluss sollen mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen bestimmte Muster erkannt und die Einflüsse unterschiedlichster Parameter im Detail untersucht werden, um schlussendlich Regelungsstrategien und Handlungsempfehlungen auszuarbeiten.
Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich bei uns und unterstützen Sie unser Team bei der virtuellen Analyse unserer Wellpappenanlagen!

Zu Ihren künftigen Aufgaben gehören insbesondere:

•    Einarbeitung in die thematischen Grundlagen zur Wellpappenproduktion
•    Bestimmung des Untersuchungs- und Parameterraums
•    Auswahl von Messverfahren und Bestimmung von Messtechnik
•    Entwicklung von Machine Learning Modellen
•    Durchführung von Analysen zur Identifizierung von Effizienzsteigerungspotenziale und Ausarbeitung von Regelungsstrategien für eine energieeffizientere Produktion
•    Vorschläge zur Umsetzung der Ergebnisse als Teil eines Kundenprodukts
•    Kommunikation und Präsentation von Ergebnissen im Team

Ihr fachliches und persönliches Profil:

•    Student im Bereich Verfahrenstechnik, Papiertechnik, Maschinenbau,

      Energietechnik, Informatik oder ähnlichem Studiengang
•    Kenntnisse in Python oder R und gängiger ML-Bibliotheken

      sowie zur Informationsvisualisierung
•    Affinität sowohl zur theoretischen als auch zur praktischen Arbeit

      an der Serienmaschine
•    Interesse an den Themen Energieeffizienz und nachhaltige Produktionsprozesse
•    Strukturierte, selbstständige und zuverlässige Arbeitsweise

•    hohe Kommunikationsfähigkeit und analytisches Denken

•    sicherer Umgang mit MS Office, insbesondere Word, Power Point, Excel

Wir bieten:

• Möglichkeit von Homeoffice / mobilem, ortunabhängigem Arbeiten
• Ein gutes und kollegiales Betriebsklima
• Umfassende, langfristig orientierte Einarbeitung mit Patensystem
• Attraktive Gesundheitsangebote inkl. Eigenem Fitnessstudio und Massageangebote – natürlich gratis
• Modernes Betriebsrestaurant
• Aufnahme Stipendiaten Programm bei ausgezeichneten Leistungen
• Gute Übernahme-Chancen
• Kurze Hierarchie- und Organisationswege