Electrical Engineering Jobs,9436

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Ausgewählte und vermessene Fräswerkzeuge für die Verschleißerkennung in der KI-noW-Fallstudie. Bild: Fraunhofer IPA/Außenstelle KI-noWEinrichtung des Messprogramms für die temporäre sensorische Nachvernetzung eines CNC-gesteuerten Fräsbearbeitungszentrums. Bild: Fraunhofer IPA /Außenstelle KI-noW

Seit einem Jahr erforscht KI-noW, eine Außenstelle des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, praxisnah den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) für das produzierende Gewerbe. Eine Fallstudie mit Brose zeigt, wie durch Datenerfassung und -analyse mittels maschineller Lernverfahren die Werkzeugstandzeit in der CNC-Zerspanung optimiert werden kann.

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Künstliche Intelligenz (KI) für eine nachhaltig optimierte Wertschöpfung, kurz „KI-noW“, ist die jüngste Außenstelle des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA mit Hauptsitz in Stuttgart. Trotz der Coronapandemie kann sie auf ein ereignisreiches Jahr zurückblicken, in dem der Einsatz von KI für das produzierende Gewerbe vor Ort praxisnah erforscht wurde.

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„Mit unserer Außenstelle in Schweinfurt bieten wir sowohl produzierenden Unternehmen und Dienstleistern als auch Studierenden und Interessierten aus der Region die Möglichkeit, mit uns in Kontakt zu treten, um sich über neueste technische Ansätze auszutauschen. Zwar mussten wir wegen der Corona-Pandemie noch mit angezogener Handbremse starten, konnten jedoch wertvolle Kontakte knüpfen und wichtige Projekte aufsetzen“, so die erste Bilanz von Prof. Frank Döpper, der die Außenstelle KI-noW und darüber hinaus auch die Fraunhofer-Projektgruppe Prozessinnovation in Bayreuth verantwortet.

Für Christoph Hoffmann, Projektleiter der Außenstelle KI-noW, ist der Anfang gemacht: „In diesem ersten Jahr seit dem Start im Oktober 2020 haben wir untersucht, welche Prozesse KI bestmöglich unterstützen kann und welche Herausforderungen bei der Umsetzung damit verbunden sind. Allen voran muss die Vernetzung der Produktion intensiviert werden, um mehr Daten für KI-Anwendungen bereitstellen und dem Menschen gewinnbringende Informationen und Entscheidungsunterstützungen an die Hand geben zu können. Damit rücken Mensch und Maschine noch näher zusammen.«

Beispielsweise arbeiten Hoffmann und sein Team im Rahmen von Fallstudien gemeinsam mit Unternehmen an Lösungen, die den Menschen bei der täglichen Arbeit unterstützen sollen. Diese Einzelfallstudien reichen von der Montage über die CNC-Bearbeitung bis hin zur Datenanalyse von vollautomatisierten Prozessen. „Gerade dieses breite Spektrum an Anwendungsbereichen macht den Einsatz von KI so interessant«, so Hoffmanns Eindruck.

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Eine dieser Fallstudien, die gemeinsam mit dem Automobilzulieferer Brose erstellt wurde, beschäftigt sich mit der Anomalie-Detektion an Werkzeugmaschinen. Ziel ist es, die Standzeit von Werkzeugen in der CNC-Zerspanung zu optimieren.

Das Problem: Ein zu früh durchgeführter Werkzeugwechsel führt zu erhöhten Kosten. Ein zu spät durchgeführter Wechsel kann Ausschuss verursachen und zu ungeplanten Stillstandszeiten führen.

Die Lösung: Zur Ermittlung von Signalmustern, die auf einen Werkzeugverschleiß hindeuteten, wurde eine Anlage mit verschiedenen Sensoren vernetzt, die Daten sammeln. Auf dieser Datengrundlage konnte anschließend eine umfassende Analyse mittels maschineller Lernverfahren aufgebaut werden. Sie ermöglicht, geeignete Modelle zur Detektion von Werkzeugverschleiß zu trainieren und damit einen kritischen Werkzeugzustand frühzeitig zu erkennen und Kosten zu sparen.

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„Die Zusammenarbeit in der Fallstudie basiert auf einem offenen und regelmäßigen Austausch, um das jeweilige Domänenwissen aller Beteiligten bestmöglich einzubringen. Die enge Abstimmung mit Brose sowie dem Hersteller der CNC-gesteuerten Bearbeitungszentren waren wichtig für die richtige Platzierung der ausgewählten Sensoren des Fraunhofer IPA. Die Vermessung der Fräswerkzeuge durch den Werkzeughersteller liefert Informationen bezüglich des Werkzeugverschleißes. Diese Informationen werden den aufgezeichneten Sensorsignalen gegenübergestellt und mittels maschinellen Lernens von unseren Experten analysiert. Vorerst ist nicht geplant, im Rahmen der Fallstudie die Überwachung des Werkzeugverschleißes für den Dauereinsatz prototypisch umzusetzen. Das wäre im Nachgang jedoch der nächste logische Schritt“, fasst Hoffmann die Projektarbeit zusammen.

Neben der direkten Projektarbeit mit regionalen Unternehmen pflegt die Außenstelle KI-noW auch intensiven Austausch mit wirtschaftsnahen und wissenschaftlichen Institutionen. „Die maßgebende Unterstützung der Stadt Schweinfurt sowie der Austausch mit der IHK Würzburg-Schweinfurt und der Regiopolregion Mainfranken haben die ersten Weichen gestellt. Unter anderem haben wir seitens der Universität Bayreuth mit der Hochschule Würzburg-Schweinfurt (FHWS) ein gemeinsames Projekt begonnen“, berichtet Döpper. Aus seiner Sicht ist das Ganze kein Selbstläufer. Unternehmen und Institute wollen überzeugt werden. Dafür braucht es neben der fachlichen Kompetenz vor allem Fingerspitzengefühl und passende Antworten auf Fragen, die im Produktionsumfeld alles andere als trivial sind.

Dass nach einem Jahr Fraunhofer-Außenstelle in Schweinfurt die Arbeit nicht ausgeht, zeigt deutlich: Das Digitalisierungsinteresse der Industrie ist ungebrochen. Die Nachfrage für KI-Anwendungen steigt. In Vorbereitung ist aktuell ein weiteres Projekt mit der FHWS und KI-noW. Im Kern soll es darum gehen, wie künstliche Intelligenz Mitarbeitende produzierender Unternehmen unterstützen und damit das „Domänendenken“ der einzelnen Produktionsbereiche aufgebrochen werden kann. Ziel soll es sein, ein wandlungsfähiges Assistenzsystem für eine übergeordnet-optimierte Produktionssteuerung zu entwickeln. Das Zauberwort lautet hier „menschzentrierte KI“.

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Um dies zu verdeutlichen, haben die ANCA-Techniker ein komplettes Schachset mit Hilfe der iGrind-Software und den 5-Achsen-CNC-Schleifmaschinen im Showroom in Weinheim konstruiert und geschliffen.

Unter dem Motto „ Spielefavoriten – originalgetreu in Szene gesetzt“ erarbeiteten die Auszubildenden bei SHW Werkzeugmaschinen gemeinsam mit Ihrem Ausbilder Gerhard Weng einen Airhockey Tisch in Turniergröße.

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Der Air-Hockey Tisch wurde als Ausbildungsprojekt entwickelt und von unseren Auszubildenden in Eigenregie entwickelt, produziert und dient aktuell in der Ausbildungsabteilung als Zeitvertreib in den Pausen.

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Fertigungstechnik (fräsen und montieren), Montagetechnik (zusammenbauen), Elektronik (Zählwerk und Lichteffekte, Luftbett) und auch 3D-Druck (Puck und Schläger) wurden von den Auszubildenden angewendet.

Are you fast enough? Catch them if you can! Mit Stolz präsentiert ELHA-MASCHINENBAU das Projekt der Auszubildenden zum diesjährigen -Wettbewerb: Ein komplett eigenständig realisierter Reaktionstest.

Verbaut ist eine Siemens Steuerung LOGO. Über die Zwei-Hand-Betätigung wird ein Zufallsgeneratorbaustein ausgeführt, der nach einer zufälligen Zeit einen der drei Zylinder zufällig ausfahren lässt.

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Die Zylinder werden über eine Festo-Ventilinsel angesteuert und sind alle mit Drosselrückschlagventilen sowohl in Einfahrrichtung als auch in Ausfahrrichtung ausgestattet, um ein Sanftes Hoch und Runterfahren zu ermöglichen.

Ein solches Projekt in der vorgegebenen Zeit zu realisieren, benötigt Schnelligkeit und Geschick und genau dies gilt es auch im Spiel unter Beweis zu stellen.

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Die Konradin Verlag Robert Kohlhammer GmbH erhebt, verarbeitet und nutzt die Daten, die der Nutzer bei der Registrierung zum Industrie.de Infoservice freiwillig zur Verfügung stellt, zum Zwecke der Erfüllung dieses Nutzungsverhältnisses. Der Nutzer erhält damit Zugang zu den Dokumenten des Industrie.de Infoservice.

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Ich bin auch damit einverstanden, dass meine eingegebenen Daten an diejenigen Firmen, die von mir angeforderte Dokumente zur Verfügung stellen, weitergegeben werden und dass mich diese bezüglich weiterführender Informationen über ihre Produkte und Dienstleistungen per E-Mail und Post oder telefonisch kontaktieren dürfen.In your electrical engineering job as an offshore electrician, your task is to ensure operation and work to prevent machines and equipment on the rig from failing. You do this by testing, developing, operating, maintaining and repairing electronic systems and equipment.

The electronics you work with can be connected to everything from communication and navigation equipment to control systems for drilling and more. There are jobs for electricians on both ships and platforms. Typical work tasks for an offshore electrician, operate and maintain electronic equipment, troubleshooting, correcting errors and repairing electronic equipment, make sure there are enough spare parts.

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Oil and gas electricians are often employed in private oil service companies, and work in the fabrication and construction and mechanical industry, oil industry, offshore, shipbuilding and construction of drilling rigs. Entry level electrical engineering jobs could be as an apprentice in any of these companies.

Electricians on rig and offshore rig worker, can count on a starting electrical engineering jobs salary of about $50k excluding holiday pay, and about $60k including holiday pay.

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As an electrician you have a good basis for a career within offshore electrical engineering. The minimum for everyone who will work offshore on a drilling rig is that they must have an approved health certificate, as well as safety course. Most offshore positions also require that you have good knowledge of English and applicants with a trade certificate and relevant experience will most often be preferred.

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Most of the offshore electrician jobs are with companies in the major oil and gas hot spots such as Stavanger, Norway, Aberdeen, Scotland, London, UK, Houston, USA and Perth, Australia. If you like to travel there are also many opportunitiesin Singapore, Luanda, Angola, Port Harcourt, Nigeria and Rio, Brazil. To find “electrical engineering jobs near me” you can use the search field at the right side on this web site and enter your country, town, city or part of the world you want to work in and the search engine results gives you companies hiring.

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