Aufgaben:

Für einen produktiven Einsatz bestehen jedoch noch offene Herausforderungen. Insbesondere muss die Kommunikation zwischen AOI-System, Verifikationssoftware, Puffersystem und IoT-/Edge-Infrastruktur unter aktualisierten Randbedingungen erneut untersucht und auf ihre industrielle Robustheit validiert werden. Dabei stehen Themen wie Zuverlässigkeit, Datenkonsistenz, Recovery-Verhalten, Skalierbarkeit über mehrere Linien sowie die sichere Zuordnung von Baugruppen und Pufferplätzen im Fokus. Gleichzeitig fallen in der Fertigung große Mengen an AOI-Bildern, 3D-Messdaten und Verifikationsergebnissen an, die heute nur begrenzt für eine intelligente Entscheidungsunterstützung genutzt werden. Die Herausforderung besteht im nächsten Schritt darin, diese Daten systematisch auszuwerten und für die Automatisierung der Befundung nutzbar zu machen. Ziel der Masterarbeit ist die Weiterentwicklung und industrielle Validierung der zentralen Befundungsarchitektur sowie die Entwicklung eines KI-gestützten Review-Assistenten für die Elektronikfertigung als Enabler für die Umsetzung von Industrial AI. Die bestehende Kommunikationsarchitektur zwischen AOI, AOI-Review, Puffer, IoT-Geräten und Industrial Edge analysiert und unter Produktionsbedingungen validiert werden AOI- und Verifikationsdaten strukturiert aufbereitet und bewertet werden Potenziale hinsichtlich Verifikationsaufwand, Durchlaufzeit und Automatisierungsgrad quantifiziert werden Robustheits- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität, Fehlerverhalten und Skalierbarkeit durchgeführt werden Geeignete Machine-Learning- und Computer-Vision-Methoden zur automatisierten Klassifikation von Pseudofehlern und Realfehlern untersucht und bewertet werden Ein bestehender Prototyp für eine KI-basierte Entscheidungsunterstützung angepasst und in die bestehende Systemlandschaft integriert werden

Qualifikation:

Ausbildung: Studium Maschinenbau, Mechatronik, Informatik oder vergleichbarer Studiengang Erfahrungen und Kenntnisse: Schwerpunkte im Bereich IT/OT, Data Science, Künstliche Intelligenz von Vorteil Interesse an Smart Manufacturing, Industrie 4.0 und Elektronikfertigung Kenntnisse in Python, M2M-Kommunikation, Datenanalyse oder Machine Learning von Vorteil Arbeitsweise: Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise Sprachkenntnisse: verhandlungssicheres Deutsch und Englisch

Über Uns:

Die Qualitätssicherung in der SMT-Fertigung basiert heute auf hochmodernen 3D-AOI-Systemen. Trotz hoher Automatisierungsgrade werden auffällige Baugruppen anschließend noch überwiegend manuell verifiziert. Am Siemens Gerätewerk Erlangen wurde bereits eine innovative Architektur für die zentrale Befundung entwickelt, die AOI-System, Puffersystem und Verifikationsplatz über moderne Kommunikationsstandards wie IPC-CFX, Industrial Edge und IoT-Technologien miteinander verbindet. Die grundsätzliche technische Machbarkeit wurde erfolgreich nachgewiesen. Die zentrale Infrastruktur schafft erstmals die Voraussetzung für eine linienübergreifende Verarbeitung von AOI- und Verifikationsdaten und bildet damit die Basis für zukünftige datengetriebene und KI-gestützte Lösungen.