Abschlussarbeit - Semantische Pfadgenerierung: Algorithmen für die robotergestützte Fertigung im Bau
Ausschreibung für alle Fachrichtungen.
Die Baubranche steht vor der Herausforderung, trotz eines zunehmenden Fachkräftemangels hochindividuelle Projekte effizient und präzise umzusetzen. Während klassische Industrieroboter in der Serienfertigung bereits Standard sind, scheitert ihr flächendeckender Einsatz im Bauwesen oft am enormen Programmieraufwand für die ‚Losgröße 1‘ – jede Komponente ist hier ein Unikat. Das Forschungsteam „Intelligente Fertigungsprozesse und Interaktionssysteme“ setzt genau hier an: Wir unterstützen Unternehmen dabei, manuelle Arbeit durch gezielte Teilautomatisierung nicht nur effizienter, sondern auch für Fachkräfte attraktiver zu gestalten.
Im Rahmen dieser Abschlussarbeit leisten Sie einen wesentlichen Beitrag zur Digitalisierung des Handwerks. Wir entwickeln ein innovatives System, bei dem ein Cobot Werkstücke direkt auf dem Materialstapel erkennt und autonom bearbeitet. Die Kernherausforderung Ihrer Arbeit liegt in der semantischen Pfadgenerierung. Sie entwickeln und implementieren Algorithmen, die die Brücke zwischen digitaler Planung und physischer Ausführung schlagen. Ziel ist es, handwerkstypische CAD-Daten (wie BTLx oder DXF) automatisiert zu interpretieren und in intelligente Roboterbefehle zu übersetzen. Dabei gehen Sie über bloße Koordinaten hinaus und abstrahieren Fertigungsschritte wie Bohren oder Fräsen zu universellen ‚Skills‘, um eine hocheffiziente, automatisierte Prozesskette für die Baustelle der Zukunft zu schaffen.
Hier sorgen Sie für Veränderung
- Recherche: Analyse von Handwerks-Datenformaten (BTLx, DXF) und Identifikation fehlender Infos für die Robotik (z. B. Faserrichtung)
- Konzeption: Entwurf eines „Skill-Wörterbuchs“ für Roboter – wie müssen Befehle wie „Bohren“ oder „Fräsen“ abstrahiert werden, damit sie werkstoffunabhängig funktionieren?
- Analyse: Untersuchung, ab welcher Komplexität die automatisierte Pfadgenerierung wirtschaftlicher ist als manuelles Teachen
- Entwicklung: Aufbau von einem „CAD-to-Path“ Engine, die CAD-Geometrien automatisiert in Roboter-Code wandelt
- Optimierung: Implementierung von Nesting-Algorithmen zur Verschnittminimierung von Gips- oder Holzplatten
Hiermit bringen Sie sich ein
- Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule oder Universität
- Programmierkenntnisse in Python
- Grundverständnis für CAD-Daten oder Geometrie-Algorithmen
- Erste Erfahrungen mit ROS2 sind ein Plus
Was wir für Sie bereithalten
- Vielseitige Aufgaben in der angewandten Forschung
- Aktive Mitarbeit bei Forschungsprojekten
- Gute Betreuung durch die wissenschaftlichen Mitarbeitenden
- Freundliches und engagiertes Team
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern. Das Gleiche gilt, wenn sie aufgrund einer Behinderung nicht alle Profilanforderungen erfüllen.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.
Frau Jennifer Leppich
Recruiting
+49 711 970-1415
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Kennziffer: 83134Bewerbungsfrist:
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