About this role
<p>Festo nutzt integrierte Simulationsworkflows, um Designs frühzeitig virtuell zu bewerten.<br>Die CFD App ermöglicht Festo Entwicklern aus dem CAD heraus schnelle, automatisierte Strömungssimulationen durchzuführen. Vernetzung, Berechnung und Auswertung laufen bereits durchgängig – eine verlässliche Qualitätsbewertung der Ergebnisse fehlt jedoch. Diese soll die Vertrauenswürdigkeit pro Simulation bündeln und für Anwender klar sichtbar machen (Ampel/Score).</p> <p> </p> <p>Du hast Interesse dieses Thema in einer Abschlussarbeit umzusetzen? Dann bewirb Dich jetzt! </p> <p> </p> <p><strong>Zielsetzung:</strong></p> <ul> <li>Definition einer klaren Qualitätsbewertung für die CFD App (Kriterien, Score/Ampel, Entscheidungslogik) basierend auf Stakeholder-Befragung</li> <li>Festlegung von Qualitätskriterien inkl. Beispielen aus Praxisfällen (z. B. Durchgängigkeit von Prismenschichten, Totaldruck am Ein-/Auslass)</li> <li>Vergleich der Ansätze „regelorientiert“ vs. „KI gestützt“ hinsichtlich Aussagekraft, Robustheit und Integrationsaufwand</li> <li>Transparente Berichte für Anwender (Kurzfazit, Begründung, empfohlene nächste Schritte)</li> <li>Optional: Reinforcement Learning basierter Ansatz, bei dem eine Bewertung durch einen Experten erfragt wird und basierend auf dessen Bewertung die automatisierte Bewertung verfeinert wird</li> </ul> <p> </p> <p><strong>Deine Aufgaben:</strong></p> <ul> <li>Anforderungsklärung & Datenaufnahme (Use Cases, typische Kennzahlen, verfügbare App Outputs)</li> <li>Literatur-Recherche über das Thema</li> <li>Stakeholder-Befragung zur Erfassung der Anforderungen</li> <li>Kriterien & Qualitätslogik festlegen (Formulierung von Bewertungskriterien, Definition der Ampel/Score/…)</li> <li>Bewertung und Labeling von relevanten CFD App Runs sowie Erstellen einer Bewertungs-Heuristik/Algorithmus</li> <li>Training eines/mehrerer KI-Modelle</li> <li>Prototypische Umsetzung in der CFD App (leichtgewichtige Checks, visuelles Ergebnis Badge)</li> <li>Vergleich „Algorithmen“ vs. „KI“ (Aussagekraft/Usability vergleichen, Entscheidungsgrundlage dokumentieren)</li> <li>Pilotierung & Ausblick</li> </ul> <p> </p> <p><strong>Deine Qualifikationen:</strong> </p> <ul> <li>Technisches Studium (Ingenieurwissenschaft, Informatik o.ä.)</li> <li>Grundkenntnisse in Strömungsmechanik und Machine Learning / KI</li> <li>Programmierkenntnisse (Python vorteilhaft)</li> <li>Vertiefte Kenntnisse CFD Simulation und Machine Learning / KI wünschenswert</li> <li>Interesse an strömungstechnischen Aufgaben und wissenschaftlichem Rechnen</li> <li>Selbständige und strukturierte Arbeitsweise, gute Team- und Kommunikationsfähigkeit</li> </ul><p> </p> <p><strong>Ansprechpartner</strong>: Susanne Kestner, +49(711)347-58463</p> <p> </p>