Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Greybox-Modellierung zur Verschleißprognose PVD-beschichteter Hartmetallwerkzeuge

Anbieter

Lehrstuhl für Fertigungstechnologie

Unser Profil

Das Manufacturing Technology Institute (MTI) und der Lehrstuhl für Technologie der Fertigungsverfahren der RWTH Aachen University stehen seit Jahrzehnten weltweit als Synonym für erfolgreiche und zukunftsweisende Forschung auf dem Gebiet der Fertigungstechnik. In enger Kooperation mit nationalen und internationalen Partner/innen aus Industrie und Wissenschaft prägen wir in vielfältigen und praxisrelevanten Forschungs- und Entwicklungsprojekten die Zukunft der Produktionstechnik.

Die Abteilung Zerspantechnologie entwickelt zukunftsweisende Lösungen zur Modellierung, Auslegung, Überwachung und Regelung von anspruchsvollen Zerspanprozessen wie dem Fräsen, Drehen, Räumen und Bohren für die Fertigung komplexer Produkte. Um bei immer kürzeren Entwicklungszyklen auch zukünftig effizient und flexibel produzieren zu können, benötigt es vielfach Vernetzung und Adaptivität in Prozessketten. Hieran arbeiten wir in einem interdisziplinären Team mit über 25 Mitarbeitenden auf der Basis von tiefgreifendem Systemverständnis - von den Grundlagen der Zerspanung bis zur Anwendung in der Fertigung beim Kunden / der Kundin.

Zur Optimierung der Fertigungstechnologien und Erhaltung des produzierenden Gewerbes in Hochlohnländern ist es wichtig, Fertigungsprozesse schneller und kosteneffizienter auszulegen und Werkzeug- sowie Werkstoffverhalten vorhersagen zu können. Hierdurch wird die Product-to-Market Zeit deutlich verkürzt. Die Bewältigung dieser Herausforderung bedarf neuer Modellierungsansätze zur digitalisierten Beschreibung, Analyse und Vorhersage der Prozessergebnisse.

Ihr Profil

• Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im Bereich Maschinenbau, Werkstoffwissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen oder einem artverwandten Studiengang
• Neugier und Begeisterung für technologisch-strategische Fragestellungen in der Fertigung
• Ein hohes Maß an Eigeninitiative, Kreativität und Teamgeist
• Strukturierte, eigenständige Arbeitsweise und analytisch-konzeptionelles Denken
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Kenntnisse im Bereich Fertigungstechnik sind wünschenswert
• Kenntnisse im Bereich der Modellbildung / Prozessüberwachung / als Data Scientist sind wünschenswert

Ihre Aufgaben

Ein mehrjähriges, öffentlich gefördertes Forschungsvorhaben im Rahmen eines Schwerpunktprogrammes bildet die Grundlage Ihrer Arbeit und möglichen Dissertation, welche in zahlreichen Industriekooperationen anwendungsnah erweitert wird. Im Rahmen des Projekts fokussieren Sie die Greybox-Modellierung von Verschleißprozessen beschichteter Hartmetallwerkzeuge. Hierfür kommen Maschinendaten, physikalisch getriebene Prozessmodelle, als auch Datenanalysetools und KI-Algorithmen zum Einsatz. Zusammen mit einem/einer wissenschaftlichen Kooperationspartner/in der RWTH führen Sie Zerspanexperimente durch, entwickeln Modelle, validieren diese und kombinieren diese fachübergreifend. Neben der White-Box-Modellierung erhalten Sie somit einen tiefen Einblick in Black-Box-Modelle und können einen breiten Wissensschatzu aufbauen.

Mit Ihrer Tätigkeit bauen Sie auf eine langjährige Forschungsexpertise am MTI auf und werden Teil eines interdisziplinären Teams. Im ersten Schritt des öffentlich geförderten Forschungsvorhabens erarbeiten Sie relevante Haupteinflussgrößen zur Prozessgestaltung und nutzen hierfür innovative Sensorik, wie Dynanometrie und Wirbelstromsensoren. Darauf aufbauen modellieren Sie das prozessinduzierte thermo-mechanische Lastkollektiv und nutzen dies um industrierelevante Qualitätskenngrößen der gefertigten Bauteile vorherzusagen. Das Projekt eignet sich ideal als Absprungbasis für eine spätere Dissertation und ist für mehrere Jahre ausgelegt, wobei nach zwei Projektjahren eine Folgebeantragung ansteht. Abseits der öffentlichen Forschung erweitern Sie Ihre Kenntnisse in mehreren bilateralen Industrieprojekten.

Darüber hinaus:

• Arbeiten Sie mit uns an anspruchsvollen Forschungs- und Entwicklungsprojekten in den Bereichen der Werkzeug- und Prozessentwicklung sowie der Modellierung und Analyse von Fertigungsprozessen.
• Akquirieren, planen, bearbeiten und leiten Sie eigenverantwortlich technologische Forschungs- und Industrieprojekte in enger Kooperation mit führenden, nationalen und internationalen Forschungsinstituten und Industrieunternehmen.
• Entwickeln Sie die aktuellen Lösungen der Fertigungstechnik weiter vor dem Hintergrund der Digitalisierung im Kontext des Internet of Production.
• Betreuen Sie Lehrveranstaltungen und studentische Arbeiten (Projekt-, Bachelor- und Masterarbeiten).
• Veröffentlichen Sie wissenschaftliche Ergebnisse in nationalen und internationalen Medien und auf Konferenzen.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Verlängerung um drei weitere Jahre ist vorgesehen.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.