Die Forschungsgruppe Innovative Produktions- und Logistiksysteme (IPL) unter der Leitung von Prof. Dr. Peter Schuderer erforscht anwendungsgetriebene Methoden zur Schaffung von Wertschöpfungsexzellenz, um in einem dynamischen Käufermarkt mit kurzen Produktlebenszyklen und steigenden Variantenzahlen nachhaltig Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Unter Anwendung des wertschöpfungsorientierten Flow Managements wird der Fertigungs- und Logistikprozess mit dem Ziel einer weitgehenden Synchronisierung mit dem Kundentakt optimiert. Ein Erfolgsfaktor liegt hier in der Integration unterstützender IT-Lösungen, die den wesentlichen Enabler für die vom Markt geforderte Echtzeit-Logistik bei gleichzeitig niedrigen Beständen darstellt. In bisherigen Forschungsarbeiten wurde eine Methodik zur simulationsgestützten Optimierung der Fertigungsabläufe als Grundlage eines Entscheidungsunterstützungs-Systems für den operativen Einsatz in Werken mit hybrider Produktion mit dem Ziel entwickelt, den Planungs- und Steuerungsprozess zu einer automatisierten, simulationsbasierten Fertigungsregelung analog dem Industrie 4.0-Ansatz weiterzuentwickeln. Dies wird über eine durchgehende Sensorintegration und Vernetzung der Aggregate im Materialfluss/Shopfloor sowie eine vollständige Digitalisierung der Fertigung in einem digitalen Zwilling erreicht. Bei Ineffizienzen und auftretenden Störungen kann so aus den Ergebnissen alternativer Produktionsszenarien das „optimale“ Produktionsprogramm eigenständig ermittelt und vollautomatisch wieder in die Regelung der Fertigungsabläufe zurückgespielt werden. Das KS-Cockpit zur simulationsbasierten Fertigung soll den Betriebsleiter in die Lage versetzen, die Fertigungsabläufe laufend zu überwachen, bei auftretenden Veränderungen gegenüber der Ausgangsplanung eine fundierte Lösung durch eine optimierende Simulation im digitalen Zwilling in Echtzeit abzuleiten und diese dann in die Fertigungssteuerung zurückzuspielen. Diese Methodik soll im Forschungsprojekt „ReProSi“ validiert und in den Prozessen Härten/Autoklavieren, Pressen und Verpacken, Lagern, Kommissionieren mittels Methoden der künstlichen Intelligenz (Maschinelle Lernverfahren/Reinforcement Learning) weiterentwickelt werden.
Es handelt sich um eine im Rahmen der Projektlaufzeit bis zum 30.04.2022 befristete Vollzeitstelle mit einem Umfang von 40,10 Wochenstunden im Angestelltenverhältnis. Die Vergütung erfolgt nach TV-L in Entgeltgruppe 13. Bei diesen Stellen werden Schwerbehinderte bei gleicher Eignung bevorzugt. Die Bewerbung von Frauen wird ausdrücklich begrüßt (Art. 7 Abs. 3 BayGIG).
Bitte bewerben Sie sich bis spätestens 01.02.2021 ausschließlich über den Button "Online-Bewerbung" und reichen Sie alle dort geforderten Unterlagen ein. Bewerbungen per Post oder E-Mail können nicht berücksichtigt werden.
Ihr Team der Abteilung Service Recruiting und Personalentwicklung