Hallo!
Anbei das Thema für ein ADP. Es geht um die Entdeckung der Ursachen-Wirkungs-Beziehungen aus den Produktionsdaten und anschließende Optimierung mit Validierung der Ergebnisse. Die Voraussetzungen sind Erfahrung mit Machine Learning und im besten Fall auch mit Causal Discovery und Causal Inference. Der Laufplan für das Projekt:
- Fertigungsdaten von der Maschine erfassen und den Datensatz vorbereiten
- Das Problem des kausalen maschinellen Lernens lösen, mit dem Ziel, aus den erfassten Daten einen kausalen Graphen zu erstellen und den kausalen Effekt zu quantifizieren
- Das Problem im Fertigungskontext optimieren
- Bewertung und Validierung des Ansatzes und der Lösung (Fachwissen im Bereich der additiven Fertigung könnte hilfreich sein)
- Entwicklung einer GUI (grafischen Benutzeroberfläche, bevorzugt in HTML), in der neue Daten eingepflegt werden können und auf Basis des aktuellen Wissens der kausale Graph optimiert werden kann
Ein möglicher Start ist ab dem nächsten Monat (01.05.2026). Es gibt keine genaue Deadline, aber die Bearbeitungszeit beträgt genau 6 Monate in Teilzeit beziehungsweise 4–5 Wochen in Vollzeit. Die Abgabe wird im November oder Dezember dieses Jahres erwartet. Das Projekt kann auch früher eingereicht werden, sofern es abgeschlossen ist und alle Ziele erreicht wurden. Die Mindestgruppengröße beträgt 4 Personen.
Jetzt suche ich noch Leute, die mit mir zusammen das Projekt erledigen. Am besten wäre es, wenn ihr auch Vorkenntnisse in diesem Bereich habt. Meldet ihr euch gerne bei mir bevorzugt mit Infos zu euch und Erfahrungen (oder Projekten und Modulen, die ihr bisher gemacht habt), ich werde die weiteren Infos mitteilen.
Viele Grüße
David