Studien​/Abschlussarbeit - Ableitung und Bewertung Mehrfachteil-Aufspannungen aus -CAD-Daten

Studien-/Abschlussarbeit - Ableitung und Bewertung von Mehrfachteil-Aufspannungen aus STEP-CAD-Daten

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen:
Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen. Ausschreibung für alle Fachrichtungen. Mit zunehmender Automatisierung auf dem Shopfloor wächst der Bedarf, Entscheidungen in der Arbeitsvorbereitung datenbasiert und durchgängig aus digitalen Produktdaten abzuleiten. Insbesondere bei Serien- und Variantenfertigung ist die Mehrfachteil-Aufspannung (gleichzeitige Aufspannung mehrerer identischer Bauteile auf eine Palette/Vorrichtung) ein wesentlicher Hebel zur Reduktion von Rüstzeiten und zur Steigerung der Maschinenproduktivität.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Algorithmen in Python, die aus STEP-Dateien automatisiert bewerten und vorschlagen, ob und in welcher Anordnung mehrere Bauteile gleichzeitig aufgespannt und bearbeitet werden können. Neben Bauraum- und Abstandsbedingungen steht dabei die Zugänglichkeit relevanter Bearbeitungsflächen (inkl. Kollisionsfreiheit unter Berücksichtigung von Werkzeug und Halter) im Fokus. Hier sorgen Sie für Veränderung Sie schaffen eine belastbare, reproduzierbare Entscheidungsgrundlage für die Mehrfachaufspannung in der Arbeitsvorbereitung.

Anstatt Anordnungen iterativ und manuell zu ermitteln, werden mögliche Bestückungen systematisch aus CAD-Daten abgeleitet, objektiv bewertet und transparent dokumentiert. Das reduziert Abstimmungsschleifen, erhöht Prozesssicherheit und unterstützt eine produktive, skalierbare Fertigungsplanung.

Hiermit bringen Sie sich ein

• Sie sind immatrikuliert an einer deutschen Hochschule oder Universität
• Sie zeigen Neugier sowie Lust am Lösen von Problemen und arbeiten sich gern in praxisnahe Aufgaben ein
• Sie bauen einen funktionierenden Prototypen und entwickeln ihn gemeinsam mit uns weiter
• Sie denken strukturiert, testen systematisch und haben Freude an sauberen Ergebnissen
• Sie teilen Erkenntnisse klar und verständlich – im Text und in kurzen Präsentationen
• Sie beherrschen Python sicher und haben Freude daran, geometrische Fragestellungen algorithmisch zu lösen
• Idealerweise haben Sie bereits mit numerischen und 3D-Bibliotheken wie numpy sowie z.
  
  B. trimesh oder pyvista gearbeitet – oder Sie sind motiviert, sich schnell in diese Tools einzuarbeiten

Was wir für Sie bereithalten

• Intensiv betreute Studien-/Abschlussarbeit in einem interdisziplinären Forschungsumfeld
• Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Option
• Möglichkeit zur Veröffentlichung
• Reale Industrie-Use-Cases, Datensätze und klarer Praxisbezug

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. Unsere

Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber
* innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern. Das Gleiche gilt, wenn sie aufgrund einer Behinderung nicht alle Profilanforderungen erfüllen.

Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.