Forschungsprojektes ist nun der Transfer dieser Erkenntnisse auf Fräsprozesse unter industriellen Zerspanbedingungen geplant. Dazu wird zusammen mit Anwendungspartner/innen aus der Industrie die Prozesskette
analytische, empirische und neue KI-gestützte Methoden und Prozesse, die wir mit namhaften Projektpartnern aus der Automotive- und Aerospace-Industrie für die industrielle Praxis entwickeln und validieren
KI-gestützte Methoden und Prozesse, die wir mit namhaften Projektpartnern aus der Automotive- und Aerospace-Industrie für die industrielle Praxis entwickeln und validieren. Ihr Profil
an Batteriemanagementsystemen, Algorithmen und Machine Learning Interesse an der Mitarbeit in spannenden Projekten mit Partner/innen aus der Industrie und aus dem akademischen Bereich Ein hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative
an Batteriemanagementsystemen, Algorithmen und Machine Learning Interesse an der Mitarbeit in spannenden Projekten mit Partner/innen aus der Industrie und aus dem akademischen Bereich Ein hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative
von Pulverwerkstoffen unter Einsatz künstlicher Intelligenz (KI). Ziel ist es, neue prozessnahe Messmethoden in enger Zusammenarbeit mit der Industrie und ein KI-Tool zu entwickeln, um die Verarbeitbarkeit
- oder Bereichsassistent/in in der Maschinenbau-Industrie o. ä. Selbständige, strukturierte Arbeitsweise und Informationsbeschaffung Sehr hohes Maß an Genauigkeit und Durchsetzungsvermögen Sehr gute EDV-Kenntnisse