Maschinenbauverband zeichnet Informatik-Absolvent aus
Der Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) hat den Preis für die beste Abschlussarbeit im Bereich "Digitalisierung im Maschinenbau" an Jonas Weber verliehen – für seine Abschlussarbeit im Masterstudiengang Informatik.
Der VDMA Software und Digitalisierung und die Abteilung Bildung des VDMA haben zum sechsten Mal herausragende Absolvent*innen aus den Fachbereichen Ingenieurwissenschaften und Informatik mit dem Nachwuchspreis „Digitalisierung im Maschinenbau“ ausgezeichnet. „Die im Rahmen der Abschlussarbeiten entwickelten Lösungsansätze zeigen einen hohen Innovationsgrad und eine große Praxistauglichkeit für die Branche“, teilt der VDMA mit.
Für den mit 500 EUR dotierten VDMA-Nachwuchspreis können ausschließlich mit 1,0 bewertete, herausragende Abschlussarbeiten nominiert werden, bei denen der Bezug zur Digitalisierung im Maschinenbau sowie das hervorragende fachliche Niveau der eingereichten Abschlussarbeit nachweislich dokumentiert sind. Jonas Weber hat sich in einem hochrangigen Feld von 44 Nominierungen von Hochschulen aus dem gesamten Bundesgebiet durchgesetzt. Die Abschlussarbeit mit dem Titel "Zustandsüberwachung eines 5-Achs-CNC-Fräsbearbeitungszentrums mittels künstlicher neuronaler Netze" wurde unter Betreuung von Prof. Dr. Rainer Mueller (Fakultät Informatik) bei der Hermle AG erstellt.
Mehrere technologische Herausforderungen gemeistert
Die besondere technologische Herausforderung der Themenstellung bei der Masterarbeit von Jonas Weber liegt in der Kombination von hochfrequenten Sensordaten einer CNC-Fräsmaschine einerseits, die andererseits in Echtzeit auf den sehr beschränkten Ressourcen der lokalen Maschinensteuerung (u.a. der reduzierten Bit-Breite) analysiert werden sollen. Mit Hilfe dieser Trainingsdaten allein kann ein „Predictive Maintenance“-Fall nicht mit ausreichender Genauigkeit klassifiziert werden. Die Daten können aber entsprechend aufbereitet zum Training eines neuronalen Netzes genutzt werden, um angewendet auf die Messungen eines speziellen, anderen Arbeitsvorgangs (den Werkzeugwechsel) Klassifizierungsgenauigkeiten von über 80 Prozent zu erreichen. Das von Jonas Weber trainierte Modell läuft lokal auf der Maschinensteuerung der Fräsmaschine, ohne dass sensible Unternehmensdaten nach außen gegeben werden müssen.
„Jonas Weber hat diese extrem hohe Herausforderung - Ressourcenbeschränkung der realen Maschinensteuerung, ungeeignete Trainingsdaten, hohe Variabilität, Standard-Machine-Learning-Framework - mit großem Engagement, viel Kreativität und letztlich mit Bravour gelöst. Sein wirklicher Verdienst liegt aber im Spagat zwischen seiner technologischen Expertise in der erreichten Lösung im Speziellen und der Abstraktion der strategischen Betrachtungen über das ungenutzte Potential solcher Daten bei Maschinenbauern im Allgemeinen“, würdigt sein Betreuer Prof. Mueller und sagt: „Er legt den Finger in die Wunde manches zögerlichen Maschinenbauers und macht gleichzeitig Mut, indem er bis in das letzte Detail an einem Beispiel demonstriert, wie Hürden bei der ganz konkreten Umsetzung überwunden werden können.“
Weitere Informationen zum Preis auf den Seiten des VDMA Software und Digitalisierung.