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Institut für Werkzeugmaschinen (IfW)

Einstieg und Karriere für akademische Mitarbeiter/-innen und wissenschaftliche Hilfskräfte
[Foto: pixabay]

Die Universität Stuttgart pflegt ein interdisziplinär orientiertes Profil mit Schwerpunkten in den Ingenieur- und Naturwissenschaften. Ihre herausragende Stellung als Forschungsuniversität und das breite Spektrum ihrer Fächer macht sie heute zu einer international anerkannten und zukunftsorientierten Stätte von Wissenschaft und Forschung.

Das Institut für Werkzeugmaschinen (IfW) der Universität Stuttgart beschäftigt sich mit der Konstruktion und Technologie von spanenden Werkzeugmaschinen. Im Institut werden Forschungsvorhaben aus den Bereichen der Konstruktion, Simulation und Optimierung von Werkzeugmaschinen und der spanenden bzw. additiven Fertigungstechnik bearbeitet. Aktuelle Arbeiten leisten u.a. einen maßgeblichen Beitrag zu den Themenfeldern „Industrie 4.0“ so-wie zu energie-, ressourcenschonenden und umweltgerechten Fertigungstechnologien. Dabei werden sowohl in grundlagen- wie auch anwendungsorientierten Forschungsvorhaben zielführende und innovative Lösungen für den Werkzeugmaschinenbau erarbeitet. Es besteht eine intensive Kooperation mit der Industrie sowie mit Forschungspartnern im In- und Ausland.

Doktorandin/Doktorand der Graduiertenschule GSaME

Im Rahmen einer aktuellen Ausschreibung sucht die Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering (GSaME) eine geeignete Kandidatin / einen geeigneten Kandidaten zur Bearbeitung des Forschungsthemas „Selbstoptimierende Schleifprozesse mit Hilfe des Maschinellen Lernens“. Die Bearbeitung des Forschungsthemas erfolgt im Institut für Werkzeugmaschinen (IfW) der Universität Stuttgart, wobei die dortige Infrastruktur mit Werkzeugmaschinen, Messgerätetechnik, techn. Softwaremodule usw. für die Bearbeitung des For-schungsthemas zur Verfügung gestellt wird.

Die Graduiertenschule GSaME (Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering) wurde 2007 im Rahmen der Exzellenzinitiative gegründet und ist als zentrale wissenschaftliche Einrichtung der Universität Stuttgart etabliert.
Die Graduiertenschule übernimmt institutionell verlässlich die inhaltliche und organisatorische Verantwortung für Forschung und Qualifizierung von Promovierenden auf dem Gebiet des advanced Manufacturing Engineering und die transparente Umsetzung aktiver Nachwuchsförderung im Rahmen eines spezifisch entwickelten kooperativen, interdisziplinären Promotionsprogrammes.
Die Graduiertenschule hat einen internationalen Fokus: Bewerbungen von außerhalb Deutschlands in englischer oder deutscher Sprache sind daher ausdrücklich willkommen. Die Bewerbung erfolgt in der Regel online.

Das Institut für Werkzeugmaschinen (IfW) der Universität Stuttgart beschäftigt sich mit der Konstruktion und Technologie von spanenden Werkzeugmaschinen. Im Institut werden Forschungsvorhaben aus den Bereichen der Konstruktion, Simulation und Optimierung von Werkzeugmaschinen und der spanenden bzw. additiven Fertigungstechnik bearbeitet. Aktuelle Arbeiten leisten u.a. einen maßgeblichen Beitrag zu den Themenfeldern „Industrie 4.0“ sowie zu energie-, ressourcenschonenden und umweltgerechten Fertigungstechnologien. Dabei werden sowohl in grundlagen- wie auch anwendungsorientierten Forschungsvorhaben zielführende und innovative Lösungen für den Werkzeugmaschinenbau erarbeitet. Es besteht eine intensive Kooperation mit der Industrie sowie mit Forschungspartnern im In- und Ausland.

Weitere Informationen zur Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering (GSaME), insbesondere zur Projektausschreibung und zum Bewerbungsverfahren und zum Institut für Werkzeugmaschinen (IfW) der Universität Stuttgart

Forschungsthema
„Selbstoptimierende Schleifprozesse mit Hilfe des Maschinellen Lernens“

Thesis Committee:
Prof. Möhring (IfW)

Problemstellung:
Die spanende Fertigungstechnik unterscheidet das Spanen mit geometrisch bestimmter Schneide (Drehen, Fräsen, Bohren, etc.) und mit geometrisch unbestimmter Schneide (Schleifen, Honen, Läppen, etc.). Die Verfahren mit geometrisch unbestimmter Schneide weisen i.A. eine geringere Zerspanproduktivität auf. Dafür sind sie für das Erreichen höherer Bearbeitungsgenauigkeiten und Oberflächenqualitäten besonders geeignet. Mit ISO-Bearbeitungsgenauigkeiten von IT8 bis IT1 (bzw. Rz von ca. 1 µm) stellen die Schleifverfahren die wichtigste Technologie mit geometrisch unbestimmter Schneide dar. Zur Fein- bzw. Finishbearbeitung werden Schleifverfahren z.B. eingesetzt für Kugellagerlaufflächen, Lagerringe, Lagersitze, Werkzeuge, Turbinenbauteile, Zylinderköpfe, Nockenwellen, Ventilstößel, Dich-tungsflächen an Gehäusen und Getriebewellen, Verzahnungen, medizinische Instrumente und Implantate, Formen (z.B. zur Herstellung von Kunststoff- und Glasprodukten, wie bspw. optischen Linsen) u.v.m.; also an Bauteilen, die auch bei ho-hen Stückzahlen eine gleichbleibend hohe Fertigungsgenauigkeit benötigen, oder aber an individuellen Komponenten mit spezifischen höchst anspruchsvollen Ei-genschaften (z.B. Teleskopspiegel). Für die Gewährleistung dieser hohen gleichbleibenden Fertigungsqualitäten, auch bei sich ändernden Prozessbedingungen, bieten sich Überwachungssysteme an, die auf den Methoden der künstlichen Intel-ligenz (KI) bzw. des Machine Learning (ML) basieren. Aufgrund der undefinierten Schneidenanordnung und  -gestalt an Schleifwerkzeugen, dem ebenso weitgehend undefinierten Einsatz von Kühlschmierstoffen, der zeitlichen Änderung der Werkzeugeigenschaften (durch verschiedene Verschleißmechanismen am Werkzeug) sowie der prozessimmanenten Durchführung von Abricht- bzw. Konditionierprozessen am Schleifwerkzeug unterliegt das Schleifen vielfältigsten, z.T. stochastischen, transienten Einflussfaktoren. Über den Materialabtrag am Werkstück und die Herstellung mikro- und makroskaliger geometrischer Eigenschaften hinaus, beeinflusst gerade die Schleifbearbeitung die Oberflächen- und Randzoneneigenschaften, und somit die Funktions- und Leistungsfähigkeit von Bauteilen maßgeblich. Die Beherrschung der multiplen Wirkzusammenhänge zwischen Prozess- und Werkstückcharakteristika stellt noch immer ein grundlagenwissenschaftliches Forschungsgebiet dar und stellt Industrieunternehmen vor extreme Herausforderungen. In der Forschung wurden bislang nur "Ausschnitte" der Gesamtzusammenhänge erfolgreich behandelt. Eine weitgehend autonome Selbstoptimierung von Schleifprozessen unter Berücksichtigung der Gesamtheit der multiplen Wirkzusammenhänge wurde bisher nicht erreicht. Methoden der KI bzw. des ML bieten hier besondere Potenziale, die wirkenden Einflüsse datenbasiert abzubilden, und somit die Umsetzung von Prozessregelungsstrategien zu befähigen.

Relevanz der Themenstellung:
Die Produktionskosten eines zerspanend zu bearbeitenden Werkstücks werden vor allem durch das Zeitspanvolumen und den zunehmenden Werkzeugverschleiß bzw. durch die dadurch geringer werdende Bearbeitungsqualität bestimmt. Um dem entgegenzuwirken, werden Werkzeuge in der industriellen Praxis in der Regel vorsorglich deutlich zu früh ausgetauscht, was zu einem verschwendeten Standzeitpotential, längeren Rüstzeiten sowie höheren Werkzeugkosten führt. Die Verwendung von KI-gestützten intelligenten Werkzeugmanagement- bzw. Prozessüberwa-chungssystemen bietet neben der Möglichkeit der Ermittlung eines tieferen Verständnisses der Wirkzusammenhänge innerhalb des Zerspanprozesses, auch das Potenzial, die Standzeit des zugrundeliegenden Werkzeugs optimal auszunutzen. Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) bieten dabei die Möglichkeit, das ganzheitliche Verständnis von Zerspanprozessen besser und breiter an-wendbar zu gestalten. Nach dem ersten Anlernen der zu erstellenden Modelle kann durch in-situ Messungen mit Hilfe geeigneter Prozess- und Maschinengrößen wie z.B. Schwingungen, akustischen Signalen, oder Prozesskräften der Werkzeugverschleiß während der Zerspanung vorhergesagt werden. Im Umkehrschluss können die zu erwartenden Prozesskräfte sowie  -temperaturen bei einem bekannten initialen Verschleißzustand abgeschätzt werden. Weiterhin können die Produktionskosten und Bauteileigenschaften bzw.  -genauigkeiten wie Rauheit, Grathöhe, die im Gefüge vorliegende Mikrostruktur bzw. Mikrohärte bei bekannter Auswahl der Pro-zesseinstellgrößen in Zerspanverfahren vorhergesagt werden. Die Potenziale der Methoden der KI bzw. des ML sind in diesem Bereich der Fertigungstechnik noch nicht vollständig verstanden bzw. ausgeschöpft. Mit Hilfe einer ganzheitlichen Optimierung von Schleifprozessen könnten Ressourcen, Energie und Kosten in er-heblichem Umfang eingespart werden, wobei die Bauteilqualität weiterhin gesichert, bzw. sogar erhöht werden kann. Diese Themenstellung ist einerseits grundlagenwissenschaftlich herausfordernd und an den Grenzen des aktuellen Standes des Wissens angesiedelt. Andererseits ergibt sich aus entsprechenden Lösungen ein enormes Umsetzungspotenzial in verschiedenen Industriezweigen.

Wissenschaftliche Fragestellung:
Aus der oben genannten Themenstellung leitet sich die wissenschaftliche Frage- bzw. Zielstellung des hier betreffenden GSaME-Stipendiums ab. Auf Basis von auszuwählenden Methoden der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning sind Prototypen für selbst-optimierende Schleif- und Finish-Prozesse zu entwickeln, zu analysieren und zu erproben. Grundlegend sind hierzu zunächst geeignete Modelle zur ganzheitlichen Abbildung exemplarischer Schleifprozesse zu erstellen. Ein weiteres Teilziel besteht in der Zusammenführung von validierten, prädiktiven (KI-) Methoden zur Beurteilung sowie Vorhersage der Prozess-, Bauteil- und Werkzeugzustände am Beispiel konkreter Schleif- und Finishprozesse sowie von geeigneten Strategien zur Reaktion auf die festgestellten Prozesszustände unter Berücksichtigung von messbaren maschinen- und prozessspezifischen Einflussgrößen und Rahmenbedingungen. Unter den Rahmenbedingungen werden die Art, Anzahl und Anordnung der üblicherweise in Werkzeugmaschinen eingesetzten Sensorik verstanden sowie die Möglichkeit, Daten der Maschinensteuerung zu nutzen. Die Zusammenführung der Beurteilungs-/Vorhersagemethoden und Maßnahmen zur Prozessbeeinflussung soll in Form eines digitalen Assistenzsystems realisiert werden, das neben Modulen zur Datenerfassung, Zustandsbewertung und Handlungsempfehlung auch Schnittstellen zur Kommunikation der Module untereinander sowie mit dem Maschinenbediener beinhaltet. Zusammenfassung der Aufgaben:  - Validierte Erfassung von Prozess-, Maschinen- und Bauteilzuständen bei Schleif- und Finishprozessen unter Verwendung der derzeit in Werkzeugmaschi-nen üblicherweise eingesetzten Sensorik und verfügbarer Daten- und Signalquellen mit Aufbau einer validierten Messtechnik und Sensorik zur Erfassung notwendiger Daten und Signale  - Ableitung von Korrelationen und Beziehungen aus multisensorisch erfassten Schleif- und Finishprozessen zur Validierung der zugrundeliegenden KI-basierten Prädiktionsmethoden  - Entwicklung eines Assistenzsystems für die Kommunikation zwischen Bediener und Maschine  - Bereitstellung von Handlungsmaßnahmen auf Basis der Ergebnisse von prädiktiven KI-Methoden

Akademische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter

Das Institut für Werkzeugmaschinen (IfW) sucht zum nächstmöglichen Termin eine/n

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für
Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz in der Zerspanung

Was Sie bei uns bewirken

  • Bearbeitung von Forschungsprojekten im Bereich spanender Werkzeugmaschinen für die Metall-, Holz- und Verbundwerkstoffbearbeitung.
  • Die aktuell vorgesehenen Tätigkeiten umfassen v.a. die Bearbeitung von Projekten im Bereich des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz im Umfeld der Zerspanungstechnik.
  • Selbstständige Entwicklung innovativer Lösungen und Verfahren mit Hilfe moderner Methoden aus dem Bereich Statistik, Maschinelles Lernen, mathematische Optimierung und Regelungstechnik.
  • Implementierung und Untersuchung von Algorithmen für industrielle Anwenderszenarien
  • Planung, Durchführung und Auswertung von experimentellen, simulativen und theoretischen Arbeiten
  • Weiter sind Sie gemeinsam mit Ihren Kolleginnen und Kollegen verantwortlich für die wissenschaftliche Ausgestaltung von abteilungsspezifischen Themen wie z.B. Maschinentechnologien, Digitalisierung sowie Prozessüberwachung und  -regelung.
  • Sie sind zuständig für die erfolgreiche Einwerbung von öffentlich- und privatwirtschaftlich finanzierten Forschungsprojekten.
  • Neben der Forschung sind Sie in den Institutsbetrieb des IfW eingebunden. Dabei betreuen Sie Studierende bei wissenschaftlichen Arbeiten sowie in Übungsgruppen, organisieren Workshops und beraten Industriepartner.

Was Sie mitbringen

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches MINT-Hochschulstudium (z.B. Produktionstechnik, Maschinenbau, Automatisierungstechnik, Werkstofftechnik, Mechatronik, Energietechnik, Elektrotechnik, o.ä.)
  • Idealerweise bringen Sie bereits erste Erfahrungen auf dem Gebiet des Werkzeugmaschinenbaus bzw. spanender Fertigungsverfahren mit.
  • Erste Erfahrung im Bereich Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz sind von Vor-teil.
  • Offenheit für die Tätigkeit in einem interdisziplinären Team (auch mit Studierenden sowie nationalen und internationalen Partnern aus Wissenschaft und Industrie). 
  • Bereitschaft und Interesse an einer Einarbeitung in Programmiersprachen (Python, C++, C#, Java), Sensorik, Steuerungs- und Regelungstechnik.
  • Sehr gute analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
  • Teamfähigkeit und hohes Maß an Eigenmotivation sowie Bereitschaft zur intensiven Auseinandersetzung mit dem jeweiligen Forschungsthema.
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse werden erwartet.

Was Sie erwarten können

  • Interessante Aufgabenstellungen und Themenfelder in der grundlagenorientierten sowie angewandten Forschung und Entwicklung in engem Kontakt zur Industrie.
  • Ihre persönliche Entwicklung fördern wir durch umfangreiche Qualifizierungsmaßnahmen sowie durch die Möglichkeit zu frühzeitiger Verantwortung im Projektbereich.
  • Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben und wird nachhaltig gefördert.
  • Hochwertiges und dem Stand der Technik entsprechendes Versuchsmaschinen- und Messgeräteequipment.
  • Vereinbarkeit von Beruf und Familie durch Home-Office-Anteile, eine institutsnahe Kindertagesstätte, Kinderferienbetreuung und Unterstützungsangebote im Bereich Kindernotbetreuung und Homecare / Eldercare.

Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen richten sich nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TV-L). Die Einstellung kann sofort bzw. nach Vereinbarung erfolgen, die Stelle ist befristet. Anfallende Reisekosten bei Vorstellungsgesprächen können leider nicht von Seiten des Instituts übernommen werden.

Die Universität Stuttgart möchte den Anteil der Frauen im wissenschaftlichen Bereich erhöhen und ist deshalb an Bewerbungen von Frauen besonders interessiert. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt und die Einstellung der wissenschaftlichen/nichtwissenschaftlichen Mitarbeiter/innen erfolgt durch die Zentrale Verwaltung.

Mit knapp 5.300 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter und über 27.600 Studierenden ist die Universität Stuttgart eine führende technisch orientierte Forschungs- und Lehreinrichtung des Landes Baden-Württemberg mit weltweiter Ausstrahlung. Ihr besonderes Profil des „Stuttgarter Wegs“ steht für die konsequente Vernetzung komplementärer Fachdisziplinen und Partner sowie die Integration von Ingenieur-, Natur-, Geistes- und Sozialwissenschaften, an der das Humboldt‘sche Ideal der Einheit von Forschung und Lehre sowohl auf Grundlagenbasis wie auch für industrieorientierte Anwendungen gilt.

Finden Sie sich in unserem Stellenprofil wieder? Dann bewerben Sie sich gerne mit Ihren aussagekräftigen und vollständigen Bewerbungsunterlagen bei:
Dr.-Ing. Thomas Stehle, Institut für Werkzeugmaschinen (IfW) der Universität Stuttgart, Holzgartenstr. 17, 70174 Stuttgart, oder per Email, Telefon +49 711 685 83866

Bewerbung

Wissenschaftliche Hilfskräfte (HiWi)

Werde Teil unseres hochmodernen Labors als HiWi für Additive Manufacturing!

Wir suchen einen hochmotivierten Studenten für unser dynamisches und innovatives Labor als Teil unseres Teams für additive Fertigung. Du wirst dabei die Möglichkeit haben, an innovativen Projekten und Technologien zu arbeiten, die die Zukunft der Fertigung prägen.

Das wären deine Aufgaben:

  • Unterstützung bei der Entwicklung und Erprobung neuer additiver Fertigungstechniken und  -prozesse.
  • Arbeite mit Teammitgliedern zusammen, um Fertigungsprozesse zu optimieren und die Produktleistung zu verbessern.
  • Nutze deine Fähigkeiten zur Problemlösung, um komplexe Fertigungsherausforderungen zu beheben.

Das bringst du mit:

Zeitlicher Umfang: 40-60h/Monat
Beginn: Juni 2023
Dauer: langfristige Zusammenarbeit gewünscht

  • Derzeit in einem verwandten Bereich wie Maschinenbau, Materialwissenschaften oder Luft und Raumfahrt eingeschrieben
  • Ausgeprägtes Verständnis für additive Fertigungsverfahren und  -technologien
  • Hervorragende Kommunikations-, Team- und Zeitmanagementfähigkeiten
  • Eine Leidenschaft für Innovation und der Wunsch, in der Fertigungsindustrie etwas zu bewegen

Schließ dich uns an und werde Teil eines Teams, das sich dafür einsetzt, die Grenzen der additiven Fertigung zu erweitern. 
Bewerbe dich jetzt und mache deinen ersten Karriereschritt in diesem spannenden und schnell wachsenden Bereich!

So bewirbst du dich:
Bitte schicke einen kurzen Lebenslauf, deine aktuelle Leistungsübersicht und ein kurzes Motivationsschreiben an Herrn M. Sc. Clemens Maucher.

Ich freue mich auf eure Bewerbungen!

 

Bewerbung

Zur Unterstützung der Forschungsgruppe Zerspanungstechnologie des Instituts für Werkzeugmaschinen, ist im Rahmen von verschiedenen Forschungs- und Industrieprojekten eine Stelle als wissenschaftliche Hilfskraft zu vergeben.

Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit zahlreichen Themenstellungen rund um die Prozessüberwachung und -regelung in der spanenden Bearbeitung von Metallen. Im Vordergrund steht dabei die Bedienung von CNC – Zentren, Aufbau und Prüfung von Messketten zur Erfassung von Prozesskräften, Verwaltung von Messdaten und die Bedienung von Messgeräten unterschiedlichster Art.

Zu den Aufgabengebieten der wissenschaftlichen Hilfskraft zählt unter anderem:

  • Mitarbeit bei der Planung, Durchführung und Auswertung von experimentellen Untersuchungen
  • Mitarbeit bei der Konstruktions- und Konzepterstellung für neue Projekte
  • Aufbau von Prüfständen und Prüfeinrichtungen
  • Bedienung von Messgeräten, CNC-Zentren o.ä. nach Einweisung
  • Auswertung von Messdaten
  • Unterstützung bei projektbezogenen Literaturrecherchen
  • Ggf. nach Interesse Einarbeitung in Programmierumgebungen (Matlab, Python)

Beginn der Arbeit: ab sofort
Gesuchte Studienrichtungen: mabau, mecha, tema, sotech, eui o.ä.

Gesuchte Fertigkeiten:

  • Gewissenhaftes Arbeiten
  • Interesse am Zerspanungsprozess
  • Wille, sich in neue Thematiken und technische Problemstellungen einzuarbeiten

Zeitlicher Arbeitsumfang: 40 h/Monat

Sollten Sie Interesse haben, dann wenden Sie sich in Form einer aussagekräftigen Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Notenauszug) an Herrn M. Sc. Tim Reeber.

 

Bewerbung

Zur Unterstützung der Forschungsgruppe Zerspanungstechnologie des Instituts für Werkzeugmaschinen, ist im Rahmen von aktuellen Forschungsprojekten eine Stelle als wissenschaftliche Hilfskraft zu vergeben.

Zu den aktuell bearbeiteten  Forschungsthemen gehören die  resourceneffiziente Bearbeitungsprozesse, additiv-subtraktive Fertigung, Zerspanung von modernen Werkstoffen sowie  Anwendung der KI-Lösungen für die automatisierte und digitale Fertigung.

Die HiWi-Arbeit umfasst:

  • Zerspanung mit CNC-Zentren
  • 3D-Druck der Testproben mit anschließender  Nachbearbeitung
  • Messtechnische Erfassung und Auswertung der Versuche
  • Vorbereitung der Präsentationen und Berichte
  • Konstruktion und Fertigung der Spannvorrichtungen
  • Durchführung und  Auswertung der Versuche
  • Vorbereitung der Präsentationen und Berichte

Beginn der Arbeit: sofort
Gesuchte Studienrichtungen: mabau o. ä. 
Notwendige Vorkenntnisse: CAD, CNC-Kenntnisse von  Vorteil
Zeitlicher Arbeitsumfang: 30-55 Std./Monat

Sollten Sie Interesse haben, dann wenden Sie sich an Herrn Dr.-Ing. Dipl.-Gwl. Rocco Eisseler.

 

Bewerbung

Zur Unterstützung der Forschungsgruppe „Prozessüberwachung und  -regelung“ des Instituts für Werkzeugmaschinen, sind im Rahmen von verschiedenen Forschungs- und Industrieprojekten Stellen als wissenschaftliche Hilfskraft zu vergeben.

Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit zahlreichen Themenstellungen rund um die Prozessüberwachung und  -regelung in der spanenden Bearbeitung von verschiedensten Werkstoffen. Hierzu zählt z. B. auch die Entwicklung von Steuerungen und Regelungen für Vorrichtungen und Prüfstände zur experimentellen Analyse von handgeführten Elektrowerkzeugen (z.B. Kreissägen, Exzenterschleifern, usw.).

Zu den Aufgabengebieten der wissenschaftlichen Hilfskraft zählt unter anderem:

  • Mitarbeit bei der Planung, Durchführung und Auswertung von experimentellen Untersuchungen mit handgeführten Elektrowerkzeugen („Power-Tools“)
  • Mitarbeit bei der Konstruktions- und Konzepterstellung für neue Projekte
  • Aufbau von Prüfständen und Prüfeinrichtungen
  • Optimierung bereits bestehender Prüfstände
  • Recherche, Untersuchung und Vergleich von Sensoren und Aktoren

Beginn der Arbeit: ab sofort
Gesuchte Studienrichtungen: mechatronik, mabau, tema, o. ä.
Notwendige Vorkenntnisse: keine

  • Erfahrung in der Zerspanung von Vorteil
  • G-Code Programmierung von Vorteil
  • Erfahrung im Aufbau von Sensorik/Aktorik/Messtechnik von Vorteil
  • Erfahrungen im Umgang mit CAD sowie gängigen Office-Produkten, LabVIEW, Matlab o. Python, von Vorteil

Zeitlicher Arbeitsumfang: mindestens 30 h / Monat

Sollten Sie Interesse haben, dann wenden Sie sich in Form einer aussagekräftigen Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Notenauszug) an Herrn M. Sc. André Jaquemod.

 

Bewerbung

Zur Unterstützung der Forschungsgruppe Zerspanungstechnologie des Instituts für Werkzeugmaschinen, ist im Rahmen von verschiedenen Forschungs- und Industrieprojekten eine Stelle als wissenschaftliche Hilfskraft zu vergeben.

Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit der Thematik der zerspanenden Fertigung. Hierzu zählen unter anderem Standzeitmessungen, erreichbare Qualitäten, Optimierung der Prozessparameter und Werkzeuge, …
Dazu werden verschiedene Versuchsstände entwickelt und mit verschiedensten Messmitteln ausgerüstet. In dieser Hiwi-Stelle wird überwiegend das Thema der Bandsägeverfahren und ggf. der Tiefbohrprozesse betrachtet.

Zu den Aufgabengebieten der wissenschaftlichen Hilfskraft zählt unter anderem:

  • Mitarbeit bei der Planung, Durchführung und Auswertung von experimentellen Untersuchungen
  • Mitarbeit bei der Konstruktions- und Konzepterstellung für neue Prüfstände und Projektideen
  • Aufbau von Prüfständen und Prüfeinrichtungen
  • Mitarbeit bei der Simulationsmodellerstellung und Simulationsauswertung
  • (Unterstützung bei projektbezogenen Literaturrecherchen)

Beginn der Arbeit: ab sofort
Gesuchte Studienrichtungen: mabau, mecha, tema, sotech, eui o.ä.
Notwendige Vorkenntnisse: keine
Zeitlicher Arbeitsumfang: ca. 40 h / Monat bzw. nach Absprache

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Herrn M. Sc. Tobias Tandler.

 

Bewerbung

Zur Unterstützung der Forschungsgruppe Holz- und Verbundwerkstoffbearbeitung sind im Rahmen verschiedener Forschungs- und Industrieprojekte Stellen für wissenschaftliche Hilfskräfte zu vergeben.

Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit zahlreichen Themenstellungen rund um die spanende Bearbeitung von Holz- und Verbundwerkstoffen. Hierzu zählen neben der Werkzeugentwicklung auch die Erforschung der Maschinensicherheit und Emissionen (Akustik, Späne, Staub) an Werkzeugmaschinen und handgeführten Elektrowerkzeugen.

Zu den Aufgabengebieten der wissenschaftliche Hilfskräfte zählen unter anderem:

  • Mitarbeit bei der Planung, Durchführung und Auswertung von experimentellen Untersuchungen
  • Unterstützung beim Aufbau von Prüfständen und Prüfeinrichtungen
  • Unterstützung bei projektbezogenen Literaturrecherchen

Beginn der Arbeit: ab sofort
Gesuchte Studienrichtungen: mabau, mecha, tema, sotech, eui o.ä.
Notwendige Vorkenntnisse: keine
Zeitlicher Arbeitsumfang: ca. 40 h / Monat bzw. nach Absprache

Sollten Sie Interesse haben, wenden Sie sich bitte an Herrn Dipl.-Ing. Matthias Schneider.

 

Bewerbung

Zur Unterstützung der Forschungsgruppe Prozessüberwachung und -regelung des Instituts für Werkzeugmaschinen, ist im Rahmen von verschiedenen Forschungs- und Industrieprojekten eine Stelle als wissenschaftliche Hilfskraft zu vergeben.

Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit zahlreichen Themenstellungen rund um die Prozessüberwachung und -regelung in der spanenden Bearbeitung von verschiedensten Werkstoffen. Hierzu zählt z. B. die Algorithmen-Entwicklung für Sensorik und Aktorikkonzepten in der Werkzeugmaschine sowie die Entwicklung von Werkzeugen, Vorrichtungen und Prüfständen für verschiedene Prozessüberwachungs- und -reglungsaufgaben in der spanenden Materialbearbeitung. 

Zu den Aufgabengebieten der wissenschaftlichen Hilfskraft zählt unter anderem:

  • Mitarbeit bei der Planung, Durchführung und Auswertung von experimentellen Untersuchungen
  • Mitarbeit bei der Konstruktions- und Konzepterstellung für neue Projekte
  • Aufbau von Prüfständen und Prüfeinrichtungen
  • Mitarbeit bei der Simulationsmodellerstellung und Simulationsauswertung
  • Mitarbeit bei der Algorithmen-Entwicklung
  • Unterstützung bei projektbezogenen Literaturrecherchen
  • Recherche, Untersuchung und Vergleich von Sensoren und Aktoren

Beginn der Arbeit: ab sofort

Gesuchte Studienrichtungen: mabau, mecha, tema, sotech, eui o.ä.

Notwendige Vorkenntnisse:

  • Siemens NX sowie gängige Office-Produkte     
  • LabVIEW, Matlab o. Python von Vorteil
  • Erfahrung im Aufbau von Sensorik/Aktorik/Messtechnik von Vorteil
  • Simulationserfahrung in Ansys o. Abaqus von Vorteil
  • G-Code Programmierung von Vorteil 
  • Erfahrung in der Zerspanung von Vorteil

Zeitlicher Arbeitsumfang: 40 h/Monat 

Sollten Sie Interesse haben, dann wenden Sie sich in Form einer aussagekräftigen Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Notenauszug) an Herrn Patrick Georgi, M. Sc..

 

Bewerbung

HiWi-Stellenangebote (als pdf-Datei)

Titel Beschreibung
Data Science im Umfeld der Fertigung Prozessüberwachung und -regelung

Stellenwerk Stuttgart

Dieses Bild zeigt Hans-Christian Möhring

Hans-Christian Möhring

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c.

Direktor des Instituts

Dieses Bild zeigt Thomas Stehle

Thomas Stehle

Dr.-Ing.

Oberingenieur

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