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Praktikant Data Science im Bereich Engine Health Monitoring (all genders)
MTU Aero Engines AG
München
6 km

#UPLIFTYOURFUTURE Wir sind über 12.000. An 18 Standorten weltweit. Jedes dritte Flugzeug fliegt mit unserer Technologie. Immer effizienter, leiser, nachhaltiger. Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt. Was wir noch brauchen? Sie. Unser Team in München sucht Sie: Praktikant Data Science im Bereich Engine Health Monitoring (all genders) Die MTU hat ein System zur Zustandsüberwachung von Triebwerken (Engine Health Monitoring) entwickelt: Das auf einem vollthermodynamischen, nichtlinearen Performancemodell basierende "Engine Trend Monitoring-System" (ETM). Triebwerksschäden sowie die Alterung der Triebwerke können anhand von Veränderungen definierter Trendgrößen über der Zeit detektiert werden und ermöglichen so eine Überwachung von Triebwerksflotten. Basierend auf diesen Analysen werden Reparatur- oder Überholungsmaßnahmen vorgeschlagen sowie Wartungsmaßnahmen unterstützt. Die zunehmende Verfügbarkeit von Flugdaten mit einer hohen zeitlichen Auflösung (sog. Full Flight Data) stellt die Grundlage für die nächste Weiterentwicklungsstufe im Bereich Engine Health Monitoring dar. Die Nutzbarmachung dieser Datenquellen verbunden mit der Implementierung neuer Methoden aus den Bereichen Data Science und Machine-Learning liefern vielversprechende Ansätze, um die bestehenden Algorithmen zu ergänzen und den MTU ETM Service kontinuierlich zu verbessern. Praktikant Data Science im Bereich Engine Health Monitoring (all genders)

Masterarbeit - Entwicklung von datengetriebenen Modellen und Korrelationsverfahren für die Rohteilqualitätssicherung
MTU Aero Engines AG
München
6 km

#UPLIFTYOURFUTURE Wir sind über 12.000. An 18 Standorten weltweit. Jedes dritte Flugzeug fliegt mit unserer Technologie. Immer effizienter, leiser, nachhaltiger. Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt. Was wir noch brauchen? Sie. Unser Team in München sucht Sie: Masterarbeit - Entwicklung von datengetriebenen Modellen und Korrelationsverfahren für die Rohteilqualitätssicherung Qualitätssicherungsmethoden kommen in der Luftfahrt eine zentrale Bedeutung zu. Auf Basis von regelmäßig gemessenen (Werkstoff-)Daten werden Entscheidungen getroffen, die die Flugsicherheit maßgeblich beeinflussen. Nicht alle gewünschten Daten sind aber unmittelbar verfügbar. Festigkeitsbezogene Größen im Bauteil selbst, zum Beispiel, können nur anhand von Vergleichsproben geschätzt werden. Die Qualität der Schätzung wird deshalb wesentlich durch die Probenauswahl und durch die Güte der Vorinformationen und Annahmen bestimmt. Mit einer steigenden Anzahl an gemessenen Daten ist es nicht nur möglich, bestehende Annahmen retrospektiv zu überprüfen, sondern diese auch kontinuierlich weiterzuentwickeln. Die Synthese von datengetriebenen und physikalisch motivierten Ansätzen verspricht deshalb einen wesentlichen Beitrag zur Vorhersagegüte zu leisten. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit sollen entsprechende Ansätze wissenschaftlich und anwendungsnah entwickelt, und die Möglichkeiten und Grenzen selbiger aufgezeigt werden. Masterarbeit - Entwicklung von datengetriebenen Modellen und Korrelationsverfahren für die Rohteilqualitätssicherung