Eine Doktorandin oder ein Doktorand im Bereich KI für Presswerke (auch als wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in mit Promotionsvorhaben bezeichnet) ist eine hochspezialisierte Position an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, Materialwissenschaft und moderner Fertigungstechnik. Diese Rolle widmet sich der Erforschung und Entwicklung innovativer KI-Methoden, um Prozesse in der Umformtechnik, insbesondere in Presswerken, zu revolutionieren. Das übergeordnete Ziel ist es, durch datengetriebene Forschung die Produktionseffizienz, Bauteilqualität und Prozesssicherheit in der metallverarbeitenden Industrie fundamental zu verbessern. Typische Aufgaben und Verantwortlichkeiten in diesem Berufsfeld sind vielschichtig. Zentral ist die eigenständige wissenschaftliche Arbeit an einem klar definierten Forschungsprojekt, das in der Regel in einem industriellen oder universitären Kontext angesiedelt ist. Dazu gehört zunächst die umfassende Literatur- und Technologierecherche, um den aktuellen Stand von Wissenschaft und Technik zu ermitteln. Auf dieser Basis werden geeignete Daten aus Produktionsprozessen (z.B. Sensordaten, Prozessparameter, Materialkennwerte) identifiziert, aufbereitet und analysiert. Ein Hauptaugenmerk liegt auf der Auswahl, Anpassung und Entwicklung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Methoden, um konkrete Herausforderungen zu lösen. Dies können Aufgaben wie die vorausschauende Qualitätssicherung, die automatische Fehlererkennung in Bauteilen, die Optimierung von Pressparametern oder die Vorhersage von Werkstoffverhalten sein. Die Arbeit ist stark interdisziplinär und erfordert eine enge Zusammenarbeit mit Fachleuten aus verschiedenen Bereichen wie der Produktion, der Werkstofftechnik, der Datenanalyse und dem Maschinenbau. Daher gehört die Kommunikation und Präsentation von Zwischen- und Endergebnissen vor internen und externen Fachpublikum zu den Kernaufgaben. Die Forschungsergebnisse werden schließlich in einer Dissertation zusammengeführt und in wissenschaftlichen Publikationen veröffentlicht. Für diese anspruchsvollen Stellen sind spezifische Qualifikationen erforderlich. Ein abgeschlossenes, überdurchschnittliches Hochschulstudium in einer relevanten Fachrichtung wie Maschinenbau, Materialwissenschaft, Informatik, Data Science oder verwandten Ingenieurwissenschaften ist die Grundvoraussetzung. Fundierte Kenntnisse in den Bereichen KI und Machine Learning sind ebenso essenziell wie ein grundlegendes oder vertieftes Verständnis von Umformtechnik, Stahlwerkstoffen und Fertigungsprozessen. Zu den persönlichen Schlüsselkompetenzen zählen eine hohe Eigenmotivation, analytisches und präzises Denken, Problemlösungsfähigkeiten sowie ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit. Sehr gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse sind für die internationale wissenschaftliche Zusammenarbeit unerlässlich. Karrierewege nach einer solchen Promotion sind vielfältig und führen häufig in leitende Positionen in der Forschung & Entwicklung der Automobil-, Zulieferer- oder Maschinenbauindustrie, in den Bereich Advanced Analytics oder in die akademische Laufbahn.
