Stellenticket HTWK Leipzig

Mit rund 90 wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern gehört das Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) weltweit zu den führenden universitären Forschungseinrichtungen in der Produktionstechnik. Forschung auf höchstem internationalen Niveau, ein attraktives nationales und internationales Netzwerk zur Förderung deiner Karriere, Gründungsunterstützung, Arbeit im Team und in einer offenen sowie interdisziplinären Atmosphäre erwarten dich! Projekte aus den Querschnittsthemen Digitalisierung, künstliche Intelligenz, Nachhaltigkeit und Energieeffizienz sowie Möglichkeiten zum Ausbauen von Führungserfahrung, Übernahme von Projektverantwortung und Aufgaben in der Lehre bieten ein spannendes Aufgabengebiet auf dem Weg zur Promotion. Einer der weltweit modernsten Maschinenparks, eine umfangreich ausgestattete Analytik und exzellente weitere Infrastruktur steht dir für deine Aufgaben zur Verfügung!

In der Forschungsabteilung „Prozessüberwachung und -regelung“ ist eine Stelle als Wissenschaftliche Mitarbeiterin oder Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand/in, m/w/d) zum Thema „Manufacturing-X: Energieeinsparung durch Digitalen Zwilling und Künstliche Intelligenz“ (EntgGr. 13 TV-L, 100 %) zum 01.01.2024 oder früher zu besetzen. Die Stelle ist zunächst auf 24 Monate befristet. Eine Verlängerung bis zur Promotion ist vorgesehen.

Mit „Manufacturing-X“ haben Wirtschaft, Politik und Wissenschaft eine gemeinsame Initiative gestartet, um digitale Innovationen für mehr Resilienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsstärke zu ermöglichen. Vor diesem Hintergrund ist es für die Produktion der Zukunft von hoher Bedeutung, einen wesentlichen Anteil der benötigten Energie einzusparen. Hierzu müssen moderne Werkzeugmaschinen über Funktionen zum Energie-Monitoring und zur Energieeinsparung verfügen. Mit deinem Projekt bist du ein Teil dieser Großinitiative und kannst die Zukunft der Produktion durch die Erforschung und Umsetzung von Energiesparmaßnahmen aktiv mitgestalten. Im Projekt sind zunächst Untersuchungen des Energieverbrauchs an Werkzeugmaschinen erforderlich. Die Frage dabei: Welche Einzelverbräuche sind besonders relevant? Basierend auf den Erkenntnissen soll ein digitaler Zwilling aufgebaut werden, der die Überwachung und die intelligente Planung des Energieverbrauchs ermöglicht. Durch Machine Learning sollen sich die Funktionen dabei außerdem kontinuierlich selbst optimieren.