„Das beste Training liegt immer noch im selbständigen Machen.“
Cyril Northcote Parkinson

Wenn Lernen und Üben zudem noch Freude bereiten, sind Forschritt und Erfolg programmiert. Sind Sie auf der Suche nach mehr Wissen und einem Platz, um Neues auszuprobieren?

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Nanoimprint Lithography is a method to replicate nanostructures on large area. This is done by pressing a nanostructured stamp into a soft (UV-curable) polymer on a substrate. While the stamp is in contact with the polymer, the material is cured by e.g. UV-irradiation and then the stamp is removed, resulting in a nanostructured hard polymer on the substrate. An imprint with so-called anti reflective moth eyes structures is suitable for reducing the reflectivity of a surface to almost zero. A recent research focus at PROFACTOR is to apply such broadband anti-reflective coatings on freeform surfaces like polymer lenses.

 

PROFACTOR is a private, applied research company located in Steyr. We conduct research in the field of industrial assistive systems and additive micro/nano manufacturing. Our team consists of around 70 employees from 15 different academic fields. We work across disciplines to find solutions for the manufacturing industry and set standards in robotics, machine vision, simulation, 3D printing, functional surfaces and nanostructures.

 

Your tasks

The goals of this thesis are

  • to investigate basic processes for the replication of nanoscale feature on freeform surfaces.
  • to investigate different materials for imprinting and characterize their mechanical properties (AFM, Profilmeter, Scratch resistance,…)
  • to further develop an imprint process on freeform surfaces

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Nanoimprint Lithography is a method to replicate nanostructures on large area. This is done by pressing a nanostructured stamp into a soft (UV-curable) polymer on a substrate. While the stamp is in contact with the polymer, the material is cured by e.g. UV-irradiation and then the stamp is removed, resulting in a nanostructured hard polymer on the substrate. Such an imprint can later be used as mask for metal deposition and thus define geometry of particles. Afterwards the particles can be removed from the substrate in a lift-off step and used further for biofunctionalization. At PROFACTOR we are developing a CNC-based UV-nanoimprint tool to fabricate these kinds of nanostructures.

 

PROFACTOR is a private, applied research company located in Steyr. We conduct research in the field of industrial assistive systems and additive micro/nano manufacturing. Our team consists of around 70 employees from 15 different academic fields. We work across disciplines to find solutions for the manufacturing industry and set standards in robotics, machine vision, simulation, 3D printing, functional surfaces and nanostructures.

 

Your tasks

The goals of this thesis are

  • to investigate basic processes for the replication of nanoscale features for particle fabrication.
  • to investigate different materials, for imprinting and their liftoff suitability
  • to further develop an CNC-based imprint tool for fast and relyable imprinting.

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Additive Fertigung stellt eine der Schlüsseltechnologien dar um individualisierte und funktionale Produkte herzustellen. PROFACTOR mit seiner starken Expertise in Mikro- und Nanofertigung strebt kontinuierlich nach neuen vielversprechenden Produktionsprozessen aus diesem Bereich. Eine der vielversprechendsten Kandidaten stellt das molekulare prägen von Polymeren dar.

 

Molekulares Prägen von Polymeren (MIP) ist eine Möglichkeit künstliche Rezeptoren für die Biosensorik und den Bereich Lab-on-a-chip zu generieren. Neben hoher Affinität und Selektivität bieten MIPs eine hohe Robustheit und Toleranz gegenüber Messbedingungen, sowie einer Kosten-effizienten Herstellungsmöglichkeit.

 

Ziel dieser Masterarbeit ist die Formulierung geeigneter MIP Systeme für den Inkjet-Druck für den möglichen Transfer grundlagen-basierter MIPs in die entsprechende verarbeitende Industrie.

Deine Aufgaben

  • Formulierung von schnell härtenden UV-Tinten Systemen
  • Prägen dieser Tintensysteme mit geeigneter niedermolekularer Vorlage
  • Charakterisierung MIP Schichten mittels Spektroskopie, Mikroskopie und Sensorkurvenauswertung (QCM) und dessen Reproduzierbarkeit

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Immer häufiger werden Tiefensensoren eingesetzt um dreidimensionale Abbilder natürlicher Umgebungen zu erstellen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig: interaktive Digitalisierungen ermöglichen physikalische Simulationen in Augmented Reality Anwendungen oder unterstützen Roboter bei der kollisionsfreien Pfadplanung.

Derzeitige handgeführte Systeme sind allerdings nicht robust in der Handhabung. Die Positionsbestimmung des Sensors erfolgt üblicherweise mittels Parameterschätzung basierend auf Änderungen in Tiefenkarten. Gerade bei raschen Bewegungen oder einfachen Geometrien funktioniert diese Schätzung nur unzureichend und führt zu Ungenauigkeiten in der Rekonstruktion.

Ziel dieser Masterarbeit ist die Untersuchung ob und inwieweit eine Datenfusion mit externem Positionsgeber die Genauigkeit der 3D Rekonstruktion erhöht.

Deine Aufgaben

  • Verbindung von 3D Tiefensensoren mit externen Positionsgebern (HTC Vive Pro)
  • Entwicklung einer Methode zur Kalibrierung von Positionsgeber und Tiefensensor
  • Prototypische Implementierung einer Fusionssoftware zur robusten 3D Rekonstruktion

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Masterarbeit

Tiefensensoren basierend auf Structured Light haben sich im Lowcost-Bereich etabliert (Microsoft Kinect, Primesense Carmine, Asus Xtion, Orbbec Astra, Intel Realsense, etc.). Diese Sensoren sind allerdings nicht industrietauglich und weisen eingeschränkte Spezifikationen hinsichtlich Genauigkeit und Sichtfeld auf. Um speziellen Anforderungen in industriellen Anwendungsfällen gerecht zu werden soll ein Prototyp eines Tiefensensors aufgebaut werden. Anschließend soll dieser evaluiert und mit State of the Art Sensoren verglichen werden. Die konkreten Aufgabenstellungen sind:

  • Aufbau des Sensors und Entwicklung der zugehörigen Software unter Anleitung erfahrener Entwickler
  • Selbstständige Evaluierung und Vergleich mit bestehenden Sensoren

 

Ziel der Masterarbeit

Die Masterarbeit gliedert sich in folgende Aufgaben:

  1. Aufbau eines Tiefensensors bestehend aus ein oder zwei Kameras sowie eines Structured Light Projektor
  2. Entwicklung einer Software zur Berechnung der Tiefendaten aus den Kamerabildern
  3. Evaluierung des Tiefensensors (Genauigkeit, Rauschverhalten, Temperaturempfindlichkeit, etc.)
  4. Vergleich mit am Markt erhältlichen Tiefensensoren

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Master thesis

Additive Manufacturing is a key technique for individualized and functional products. PROFACTOR will intensify its research activities in the field of additive micro and nano manufacturing and looking for promising production processes. Such a potential production process is based on molecular imprinting of polymers.

Molecular imprinting of polymers (MIP) is an important strategy of generating selective layers, e.g. for sensing applications as an alternative for antibodies. Besides high affinity and selectivity, MIP provide superior stability and ruggedness, such as tolerance to wide ranges of pH or temperature. Highly interesting in basic research, MIPs didn’t found its application so far, due to complex transfer in manufacturing from laboratory to industrial production.

Thesis Topic: Establishing and optimizing molecular imprinted polymers via novel Proto-MIP approach for bacterial targets – a reproducibility study.

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Master thesis

Additive Manufacturing is a key technique for individualized and functional products. PROFACTOR will intensify its re-search activities in the field of additive micro and nano manufacturing and focuses on hybrid production processes. One of these hybrid production processes is printed electronics via inkjet printing

Printed electronics is a relatively new field dealing with the generation of electrical features on various materials, such as plastics, textiles, fabrics, etc by unconventional process. While inkjet printing electrically conductive tracks is already established, printing of passive elements (resistors, capacitors, etc.) is still challenging. Bridging material concepts from lab to fab is a key step to introduce novel materials to printed electronics.

The thesis topic is to optimize, characterize and design inkjet printed passive components based on ceramic enhanced inkjet inks.

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Masterarbeit

Im Rahmen des Forschungsprogrammes „Lokalisierung und Tracking für verbesserte Wahrnehmung und Interaktion“ im „Visual Computing“ Team suchen wir Verstärkung im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich von „Deep Learning“ (DL).

Ziel ist es, aktuelle Forschungsarbeiten aus dem Thema 2D/3D-Aktivitätserkennung auf industrielle Umsetzbarkeit hin zu evaluieren. Obwohl sich DL in anderen „Computer Vision“-Bereichen bereits erfolgreich durchgesetzt hat, haben sich bei der Aktivitätserkennung bisher noch keine Standards etabliert. Es bietet sich daher die spannende Möglichkeit dieses relativ junge Forschungsgebiet noch mitzugestalten.

Die ausgeschriebene Masterarbeit umfasst alle für „Machine Learning“ notwendigen Schritte, wie Datengewinnung und -aufbereitung, prototypische Implementierung und Testen aktueller Algorithmen. Das dadurch erarbeitete Wissen ist eine solide Grundlage für einen zukünftigen Berufsweg im Bereich von „Machine Learning“.

Querdenker/innen heißen wir in unserem zukunftsorientierten und innovativen Unternehmen ausdrücklich willkommen. Ihr Dienstort ist Steyr.

 

Deine Aufgaben

  • Evaluierung von Ansätze zur Interpretation von menschlichen Aktivitäten mittels 3D/2D Sensorik
  • Umfasst alle wichtigen Schritte von Datengewinnung und –aufbreitung, bis hin zur prototypische Umsetzung aktueller „State-of-the-art“-Algorithmen
  • Durchführung von Tests und Dokumentation in Hinblick auf wissenschaftliche Publikationen

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Masterarbeit

Die Entwicklung flexibler Produktionssysteme, welche sich selbständig entsprechend der jeweiligen Aufgabenstellung re-konfigurieren und an laufende Veränderungen oder Störungen anpassen, erfordert ein tiefgehendes Verständnis der dynamischen Abläufe und Vorgänge in solchen Systemen. Ingenieure greifen zu diesem Zweck auf den Einsatz von Computersimulation zurück. Mit Hilfe von Ablaufmodellen werden unterschiedliche Szenarien erprobt und das zu erwartende Systemverhalten vorhergesagt. Dabei werden stochastische Einflüsse wie Störungen, manuelle Tätigkeiten oder Auftragsschwankungen genauso berücksichtigt wie die Wechselwirkung der einzelnen Systemkomponenten oder begrenzte Betriebsressourcen. Erprobt werden unterschiedliche Konfigurationen und Layoutvarianten genauso wie unterschiedliche Betriebs-, Planungs- und Steuerungsstrategien. Die Simulationsmodelle fungieren auch als virtuelle Testumgebungen für neu zu konzipierende Leit- und Planungssysteme. Die Ergebnisse der Simulationsläufe liefern die Basis für eine fundierte Bewertung der gewählten Szenarien und dienen den Anwendern oder anderen IT-Systemen als Entscheidungsunterstützung.

PROFACTOR entwickelt ereignisbasierte Ablaufmodelle sowohl für klassische Simulationsstudien für die Fabrik- und Anlagenplanung, als auch für operative Einsätze als Bewertungs- und Prognosekomponenten. Die Anwendungsbereiche erstrecken sich dabei von der Automobilindustrie, über die Stahl- und Halbleiterproduktion bis hin zur Luftfahrtindustrie. Ein junges Anwendungsfeld ist der Einsatz von Simulationsmodellen zur Steigerung der Energieeffizienz von Produktionssystemen mit dem Ziel einer Dekarbonisierung der Produktion.

Zur Mitarbeit bei der Entwicklung von Simulationsmodellen in laufenden Forschungs- und Entwicklungsprojekten suchen wir engagierte, ganzheitlich denkende Studierende mit Interesse an Computersimulation, Softwareentwicklung und dem Thema Produktion. Je nach Interesse und Vorbildung bietet sich die Möglichkeit, die konkreten Themenstellungen spezifisch anzupassen.

QuerdenkerInnen heißen wir in unserem zukunftsorientierten und innovativen Unternehmen ausdrücklich willkommen.

Stichworte: Ablaufsimulation, Ereignisorientierte Simulation, Entscheidungsunterstützung, Fabrikplanung, Plant Simulation

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Masterarbeit

Sowohl während der Planung eines Produktionssystems als auch während des operativen Betriebes werden laufend Entscheidungen gefällt. Diese werden von Entscheidungsträgern und automatisiert durch intelligente Algorithmen getroffen. Grundlage für die Entscheidungen sind in allen Fällen Daten und daraus abgeleitete Informationen. Aufgrund der sinkenden Kosten für die Erfassung, Übertragung, Speicherung und Verarbeitung von Daten wird es für produzierende Unternehmen immer effizienter, Qualitäts-, Prozess-, Betriebs- und Produktionsdaten aufzuzeichnen und langfristig zu archivieren. Damit entstehen umfangreiche Datenpools, welche für die Entscheidungsfindung genutzt werden können. So kann aus Vergangenheitsdaten gelernt und auf zukünftiges Verhalten geschlossen werden. Mittels Korrelationsuntersuchungen lassen sich z. B. jene Prozessparameter identifizieren, welche einen signifikanten Einfluss auf ausgewählte Qualitätskennzahlen haben. Vergangenheitsdaten lassen sich aber auch dazu nutzen, um daraus Simulationsmodelle abzuleiten und der Realität nachzuführen. Umgekehrt liefern Simulationsmodelle virtuelle Daten für neue, noch nicht existierende Systeme.

PROFACTOR entwickelt Business Intelligence Werkzeuge zur Analyse und Darstellung von Qualitäts- und Betriebsdaten. Schwerpunkt ist dabei die Zusammenführung und gemeinsame Auswertung von Qualitätsdaten mit Prozessdaten und Tracking-Informationen. Ziel ist beispielsweise das Finden von Problemverursachern in komplexen, mehrstufigen Produktionsprozessen.

Zur Mitarbeit bei der Entwicklung in laufenden Forschungs- und Entwicklungsprojekten suchen wir engagierte Studierende mit Interesse an Softwareentwicklung, Datenbanksystemen und der Produktion. Je nach Interesse und Vorbildung bietet sich die Möglichkeit, konkrete Themenstellungen spezifisch anzupassen.

QuerdenkerInnen heißen wir in unserem zukunftsorientierten und innovativen Unternehmen ausdrücklich willkommen.

Stichworte: Datenanalyse, Business Intelligence, Datenvisualisierung, In-Memory-Datenbanken, Softwareentwicklung

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Zur Mitarbeit in einem Forschungsprojekt suchen wir engagierte Studierende mit Interesse an kombinatorischer Optimierung, insbesondere Ablaufplanung in der Produktion. Zielsetzung ist die Evaluierung und Modifizierung einer bestehenden Implementierung eines Optimierungsalgorithmus zur Lösung von Flexible Job Shop Scheduling Problemen (FJSP). Der Algorithmus soll auf klassische Job Shop Scheduling Probleme (JSP) angewendet und die Performance evaluiert werden.

Zu Erklärung: Bei JSP ist jede Operation eines Jobs genau einer Maschine zugeordnet, bei FJSP kann eine Operation alternativ auf mehreren Maschinen durchgeführt werden.

Querdenker/innen heißen wir in unserem zukunftsorientierten und innovativen Unternehmen ausdrücklich willkommen.

 

Deine Aufgabe

  • Evaluierung des Optimierungsalgorithmus unter Verwendung von JSP Probleminstanzen
  • Modifizierung des Optimierungsalgorithmus zur Steigerung der Performance

 

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Masterarbeit

Zur Optimierung von Produktionsprozessen und zur Vermeidung von Ausschuss ist eine Modellierung des Produktionspozesses notwendig. Diese Modellierung muss Zusammenhänge zwischen Qualitäts-, Prozess- und Produktdaten umfassen, wobei auch die Fortpflanzung von Produkteigenschaften über mehrere Prozesse hinweg berücksichtigt werden muss.

Thema der Masterarbeit:

Ziel der Masterarbeit ist die Entwicklung von online Trainingsverfahren, mit denen bestehende Modellstrukturen effizient mit Hilfe des eintreffenden Datenstroms optimiert werden können. Besonders zu berücksichtigen ist dabei die Stabilität des Trainingsprozesses und die Auswahl der Datenelemente, die für das Training verwendet werden.

Deine Arbeit ist Teil des Forschungsprogrammes „Zero defect manufacturing“. Im „Machine Vision“ Team erhältst Du einen Einblick in die Forschung im Bereich machine learning/machine vision. Die Anwesenheit bei Profactor in Steyr ist nicht durchgehend erforderlich.

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Berufsbegleitend Studieren?

Wir sind Kooperationspartner des Masterstudienganges Robotic Systems Engineering, Campus Wels.

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Bewerbung:
online oder schriftlich bis spätestens 30.06.
www.fh-ooe.at/bewerbung

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Bei Fragen melde dich bei Helmut Nöhmayer.

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Im Stadtgut A2 | 4407 Steyr-Gleink
Tel.: +43 (0)7252 885-0 | Fax: +43 (0)7252 885-101

„Standort Wien oder Steyr“

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