Autor: Firma IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gemeinnützige

Du möchtest praktische Erfahrungen in den Bereichen Sensorik, Signalverarbeitung und Machine Learning sammeln und an einem innovativen Forschungsprojekt mitwirken? Das Forschungsprojekt SMASH beschäftigt sich mit der Entwicklung eines innovativen Systems zur Echtzeitüberwachung des Verschleißzustands von Schmiedewerkzeugen. Hierzu werden moderne Methoden der Schallemissionsanalyse (SEA), intelligente Signalverarbeitung sowie Machine-Learning-Verfahren eingesetzt.

Deine Aufgaben

• Recherchen zu projektrelevanten Themen
• Aufbau, Montage und Kalibrierung von Körperschall- und Schallemissionssensorik am Versuchswerkzeug 
• Verarbeitung und Analyse von Messdaten mit Methoden der digitalen Signalverarbeitung 
• Unterstützung bei der Entwicklung, dem Training und der Validierung von Machine-Learning-Modellen

Dein Profil

• Du studierst Maschinenbau, Mechatronik, Elektrotechnik, Informatik, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang mit technischem Schwerpunkt.
• Du bist motiviert, arbeitest selbstständig und hast Interesse an Sensorik, Messtechnik, Signalverarbeitung und datengetriebenen Methoden.
• Idealerweise bringst Du bereits erste Kenntnisse oder praktische Erfahrungen im Umgang mit Sensoren, insbesondere im Bereich der Körperschall- oder Schallemissionsmessung, sowie in der digitalen Signalverarbeitung mit. 

Wir bieten

• angemessene Vergütung
• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit deinem Studium vereinbaren lassen 
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office nach Absprache
• Versuchsdurchführung
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

• Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
  Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

Du möchtest praktische Erfahrung in der Additiven Fertigung sammeln und den großformatigen 3D-Druck aktiv mitgestalten? Im Forschungsprojekt Scan2Mex entwickeln wir eine automatisierte Prozesskette vom 3D-Scan bis zum fertigen Bauteil. Ziel ist die direkte Verarbeitung von Scan-Daten für die Herstellung großformatiger Bauteile auf einem eigens entwickelten XXL-3D-Drucksystem. Dabei arbeiten wir an Themen entlang der gesamten Prozesskette – von der Mechanik und Steuerungstechnik bis hin zur Bildverarbeitung und Datenauswertung. Zum aktuellen Zeitpunkt werden HiWis und studentische Arbeiten gesucht.

Deine Aufgaben

• Mechanische Optimierungen eines 3D-Druckers zur Verbesserung der Druckqualität und Prozessstabilität
• Analyse und Verbesserung des Bewegungs- und Regelverhaltens der Verfahrachsen
• Elektrische und Mechanische Integration eines Granulatdruckkopfes
• Einbindung des Druckkopfes in die Druckersteuerung (Klipper)
• Ermittlung und Optimierung geeigneter Prozess- und Druckparameter
• Entwicklung und Integration von Bildverarbeitungslösungen zur Bauteil- und Prozessüberwachung
• Erstellung und Auswertung von 3D-Scans direkt am Drucksystem

Dein Profil

• Studium im Bereich Maschinenbau, Elektrotechnik oder vergleichbar
• Erfahrungen im Bereich 3D-Druck sowie 3D-Scan
• Kenntnisse im Umgang mit Klipper
• Kenntnisse in CAD und Programmierung (Python) von Vorteil
• Selbstständige, strukturierte und praktische Arbeitsweise
• Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt

Wir bieten

• angemessene Vergütung
• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office nach Absprache
• Versuchsdurchführung
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

• Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
  Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

Im Projekt AutoMover forschen wir an der intelligenten Trajektorienplanung für Industrieroboter. Ziel ist es, beliebige Bauteile von A nach B zu transportieren und das nicht irgendwie, sondern optimal. Dabei sind verschiedenste Rahmenbedingungen und Themen zu berücksichtigen, die in einer Vielzahl an unterschiedlichen Aufgabenstellungen resultieren. Mögliche Themen reichen von der Robotik (z. B. Trajektorienplanung), über die Bildverarbeitung (z. B. Bauteil(lage)erkennung) bis hin zur Datenverarbeitung (z. B. Punktwolkenverarbeitung, Griffpunktbestimmung) und Lösung von Optimierungsproblemen – ggf. unter Zuhilfenahme von KI. Zur Unterstützung werden aktuell HiWis und Praktikant*innen gesucht.

Deine Aufgaben

• Recherche zu projektspezifischen Themen
• Implementierung von Algorithmen und KI-Modellen
• Test der implementierten Algorithmen und Modelle in der Simulation sowie auf realer Hardware
• Dokumentation des Vorgehens sowie der Ergebnisse

Dein Profil

• Du studierst Maschinenbau, Informatik oder etwas, das Berührungspunkte mit der Produktionstechnik hat
• Du hast Interesse, dich mit den genannten Themen zu beschäftigen
• Gute Kenntnisse in der Programmierung (Python) sind erforderlich
• Kenntnisse in C++ sind vorteilhaft
• Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt

Wir bieten

• angemessene Vergütung
• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office nach Absprache
• Versuchsdurchführung
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

• Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
  Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

Im Projekt AutoMover forschen wir an der intelligenten Trajektorienplanung für Industrieroboter. Ziel ist es, beliebige Bauteile von A nach B zu transportieren und das nicht irgendwie, sondern optimal. Dabei sind verschiedenste Rahmenbedingungen und Themen zu berücksichtigen, die in einer Vielzahl an unterschiedlichen Aufgabenstellungen resultieren. Mögliche Themen reichen von der Robotik (z. B. Trajektorienplanung), über die Bildverarbeitung (z. B. Bauteil(lage)erkennung) bis hin zur Datenverarbeitung (z. B. Punktwolkenverarbeitung, Griffpunktbestimmung) und Lösung von Optimierungsproblemen – ggf. unter Zuhilfenahme von KI.

Deine Aufgaben

• Recherche zum Thema der Arbeit (gib bitte in deiner Bewerbung an, mit welchem Thema du dich beschäftigen möchtest)
• Entwicklung, Umsetzung und Validierung einer geeigneten Lösung
• Verfassen der schriftlichen Ausarbeitung

Beispielhafte Themen:

• Mehrziel-Optimierung von Robotertrajektorien
• 6D-Posenerkennung unbekannter Objekte
• Erkennung von Grundprimitiva in 3D-Punktwolken
• Ermittlung idealer Griffpunkte für formvariante Objekte

Dein Profil

• Du studierst Maschinenbau, Informatik oder etwas, das Berührungspunkte mit der Produktionstechnik hat
• Du hast Interesse, dich mit einem der genannten Themen zu beschäftigen
• Kenntnisse in der Programmierung sind vorteilhaft
• Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt

Wir bieten

• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office nach Absprache
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

• Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
  Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

Das Forschungsvorhaben „AI Act-Ready“ untersucht, wie produzierende KMU befähigt werden können, mit dem AI Act und weiteren KI-Regularien und -Empfehlungen sicher und selbstständig umzugehen, die Anforderungen aufwandsarm und rechtssicher umzusetzen sowie eine individuelle interne KI-Richtlinie zu erstellen. Ziel der Arbeit ist es, ein methodisches Bewertungsmodell zu entwickeln, mit dem KI-Anwendungsfälle in der Produktion systematisch beschrieben, hinsichtlich ihrer Risiken bewertet und mit geeigneten Handlungsmaßnahmen verknüpft werden können. 

Deine Aufgaben

• Recherche zu KI-Anwendungsfällen in produzierenden Unternehmen, z. B. Qualitätsprüfung, Instandhaltung oder Prozessoptimierung
• Analyse technischer und regulatorischer Risiken beim Einsatz von KI-Systemen im Produktionsumfeld
• Ableitung relevanter Bewertungsparameter, z. B. Datenqualität, Automatisierungsgrad, Sicherheitsrelevanz, Mensch-Maschine-Interaktion, Modell-Drift, Erklärbarkeit und Eingriffsmöglichkeiten
• Entwicklung eines FMEA-basierten Bewertungsmodells für ausgewählte KI-Szenarien sowie einer Nutzwertanalyse oder Scoring-Modell zur Priorisierung von Risiken und Maßnahmen
• Aufbau einer Risikomatrix zur Bewertung von Eintrittswahrscheinlichkeit und Auswirkung
• Anwendung des Bewertungsmodells auf zwei bis drei beispielhafte Produktionsszenarien
• Validierung der Ergebnisse 

Dein Profil

Du studierst eines der folgenden Fächer:

• Maschinenbau
• Wirtschaftsingenieurwesen
• Nachhaltige Ingenieurwissenschaft
• Produktion und Logistik

Du hast Interesse an Künstlicher Intelligenz, Produktionstechnik, Risikomanagement und der sicheren Einführung neuer Technologien in Unternehmen. Erste Erfahrungen mit Datenanalyse, Python, MATLAB, Excel/VBA, Power BI oder vergleichbaren Tools sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich. Wichtig sind außerdem eine strukturierte Arbeitsweise, die Fähigkeit zur Einarbeitung in regulatorische Anforderungen sowie Interesse an der Schnittstelle zwischen Technik, Organisation und Recht. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse werden vorausgesetzt.

Wir bieten

• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office nach Absprache
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte skizziere in 3–5 Sätzen, welche Fragestellung du im Rahmen deiner Abschlussarbeit gerne bearbeiten würdest und wie du dich dem Thema annähern möchtest. Dabei kannst du gerne auf eigene Interessen oder fachliche Schwerpunkte eingehen.

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

Das Forschungsvorhaben „AI Act-Ready“ soll untersuchen, wie produzierende KMU befähigt werden können, mit dem AI Act und weiteren KI-Regularien und -Empfehlungen sicher und selbstständig umzugehen, die Anforderungen aufwandsarm und rechtssicher umzusetzen sowie eine individuelle interne KI-Richtlinie zu erstellen. Im Rahmen der Arbeit soll ein prototypischer Entscheidungsassistent entwickelt werden, der Unternehmen dabei unterstützt, KI-Anwendungsfälle strukturiert zu beschreiben und eine erste Einordnung nach den Risikoklassen des AI Acts vorzunehmen. Dazu sollen Merkmale wie Branche, Nutzungsart, KI-Systemtyp, Produktbezug und Sicherheitsrelevanz in eine nachvollziehbare Entscheidungslogik überführt und softwareseitig umgesetzt werden.

Deine Aufgaben

• Recherche zu bestehenden Ansätzen zur Risikoklassifizierung von KI-Systemen
• Ableitung relevanter Merkmale für KI-Anwendungsfälle in produzierenden KMU
• Entwicklung eines regelbasierten Entscheidungsmodells
• Prototypische Umsetzung z. B. mithilfe von Einsatz von Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und regelbasierter Modellierung
• Test des Prototyps anhand ausgewählter KI-Szenarien
• Bewertung der Verständlichkeit, Nachvollziehbarkeit und Nutzbarkeit

Dein Profil

Du studierst eines der folgenden Fächer:

• Informatik
• Wirtschaftsinformatik
• Wirtschaftsingenieurwesen
• Intelligente Produktion
• oder vergleichbar

Du hast Interesse an Künstlicher Intelligenz, Softwareentwicklung und regulatorischen Fragestellungen. Erste Programmierkenntnisse, z. B. in Python, JavaScript oder vergleichbaren Technologien, sind wünschenswert. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse werden vorausgesetzt.

Wir bieten

• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office nach Absprache
• Versuchsdurchführung
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte skizziere in 3–5 Sätzen, welche Fragestellung du im Rahmen deiner Abschlussarbeit gerne bearbeiten würdest und wie du dich dem Thema annähern möchtest. Dabei kannst du gerne auf eigene Interessen oder fachliche Schwerpunkte eingehen.

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

Der innerbetriebliche Materialtransport steht insbesondere in gewachsenen Produktionsumgebungen vor der Herausforderung, Quellen und Senken effizient, flexibel und flächensparend zu versorgen. Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) können diese Aufgaben automatisiert übernehmen, stoßen jedoch bei engen Verkehrswegen, schwer erreichbaren Arbeitsplätzen oder eingeschränkten Layoutstrukturen an Grenzen. Multimodale Transportsysteme, die FTF mit unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) kombinieren, bieten das Potenzial, bodengebundene und luftgebundene Transporte zu verknüpfen. Ziel der Arbeit ist es, konkrete Anwendungsfälle, Nutzenpotenziale und Einsatzgrenzen dieses Ansatzes gegenüber klassischen FTF-Systemen zu untersuchen.

Deine Aufgaben

• Recherche bestehender Ansätze zum innerbetrieblichen Materialtransport mit FTF, UAV und multimodalen Systemen
• Analyse typischer Produktionslayouts und Ableitung geeigneter Anwendungsfälle für multimodale Transporte
• Untersuchung, wann ein UAV-gestützter Materialtransport gegenüber einem reinen FTF-System vorteilhaft ist
• Vergleich beider Ansätze anhand logistischer, technischer und wirtschaftlicher Bewertungsgrößen
• Ableitung von Gestaltungsrichtlinien, Einsatzgrenzen und Entscheidungskriterien für Unternehmen
• Entwicklung konkreter Forschungsfragen und Handlungsempfehlungen für weiterführende Arbeiten

Dein Profil

Du studierst eines der folgenden Fächer:

• Wirtschaftsingenieurwesen
• Maschinenbau
• Produktion und Logistik
• oder einen vergleichbaren Studiengang

Du hast Interesse an automatisierten Materialflusskonzeten und Produktionslogistik, insbesondere Fahrerlose Transportsysteme.

Zudem verfügst du idealerweise über Kenntnisse in Materialflussanalyse oder Wirtschaftlichkeitsbewertung.

Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind notwendig für die Arbeit. Gute Englischkenntnisse sind wünschenswert, insbesondere für die Literaturrecherche.

Du arbeitest strukturiert, hast Freude an der Analyse technischer und logistischer Fragestellungen und möchtest Forschungsergebnisse in praxisnahe Anwendungsszenarien überführen.

Wir bieten

• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

Das Forschungsprojekt EndLogSys schließt eine zentrale Lücke: Wir entwickeln eine Entscheidungshilfe, um das Lebensende (End-of-Life, EoL) von Intralogistiksystemen frühzeitig zu bestimmen und geeignete Handlungsmaßnahmen abzuleiten und zu bewerten. Dazu werden EoL-auslösende Zustände (z. B. steigende Ausfallraten, Leistungsabfall, Hersteller-Serviceende) systematisch identifiziert und Maßnahmen wie Reparatur, Weiterbetrieb oder Retrofit vergleichbar bewertet. Ergänzend wird geprüft, welche EoL-Zustände mit Betriebsdaten prognostizierbar sind. Ziel des Forschungsprojektes ist die Konzeption eines anwendungsnahen Tools, um EoL-Zustände von individuellen Intralogistiksystemen zu bewerten und Anwendern zielgerichtete Maßnahmen zu empfehlen.

Deine Aufgaben

• Literaturrecherche zu Intralogistiksystemen (ILS) und Anwendungsbezogenen EoL-Zuständen
• Ableitung von Handlungsmaßnahmen bei Eintreffen von EoL-Zuständen
• Entwicklung einer Bewertungsmethodik für Handlungsmaßnahmen bei einem EoL- Zustand
• Entwicklung eines Anwendertools zur Klassifikation und Bewertung von EoL-Zustanden
• Identifikation, Aufbereitung und Anwendung von Prognosetechniken zur Vorhersage des EoL-Zustandes (KI/mathematisch-statische Methoden)
• Unterstützung bei industrienahem Einsatz der Forschungsergebnisse

Dein Profil

Du studierst eines der folgenden Fächer:

• Wirtschaftsingenieur
• Maschinenbau
• Logistik
• nachhaltige Ingenieurwissenschaften
• oder vegleichbares

Du hast Interesse an intralogistischen Systemen, deren nachhaltigen und wirtschaftlichen Einsatz sowie Prognosemodellen (klassische Modelle/KI)

Du hast Interesse an der Integration von Forschungsergebnissen in einfache Anwendertools.

Zudem verfügst du über eine systematische, strukturierte und detailorientierte Arbeitsweise.

Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind notwendig für die Arbeit.

Wir bieten

• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.