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idp-092 · Informatics IDP Hub

Foundation Models for Process Monitoring in Vibration-Assisted Drilling

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Dokumentsprache: Englisch · Seiten: 1 · Extrahiert: 25.09.2026, 23:18

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Foundation Models for Process Monitoring in Vibration-Assisted Drilling

Englische Zusammenfassung

The project investigates foundation models for process monitoring in vibration-assisted drilling and compares them with classical machine-learning models. Students will review open-source models, evaluate data formats for process data, benchmark models, and investigate fine-tuning strategies and their effects on accuracy and robustness.

Überblick

Projektdetails
Foundation Models for Process Monitoring in Vibration-Assisted Drilling
Textstelle · Seite 1
  • “# **Foundation Models for Process Monitoring in Vibration-Assisted Drilling**” Seite 1 ↗
Organisation
Im PDF nicht angegeben
Projektformate
Im PDF nicht angegeben
Studienabschlüsse
Im PDF nicht angegeben
Projektziel
Systematically investigate the suitability of foundation models for process monitoring in VAD and compare them with small, classical machine-learning models.
Textstelle · Seite 1
  • “The goal of this work is to systematically investigate the suitability of such foundation models for process monitoring in VAD and compare them with small, classical machinelearning models.” Seite 1 ↗

Themen und Aufgaben

Themen
  • Foundation models for time-series and tabular data
    Textstelle · Seite 1
    • “Large, pre-trained models for time-series and tabular data could also be used for tool-wear estimation with only a small amount of process-specific data.” Seite 1 ↗
  • Process monitoring in vibration-assisted drilling (VAD)
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    • “The goal of this work is to systematically investigate the suitability of such foundation models for process monitoring in VAD and compare them with small, classical machinelearning models.” Seite 1 ↗
  • Tool-wear estimation
    Textstelle · Seite 1
    • “Large, pre-trained models for time-series and tabular data could also be used for tool-wear estimation with only a small amount of process-specific data.” Seite 1 ↗
Anwendungsbereiche
  • Aerospace industry
    Textstelle · Seite 1
    • “In the aerospace industry, holes in multi-layer material stacks are generally produced using industrial robots.” Seite 1 ↗
  • Vibration-assisted drilling of multi-layer material stacks
    Textstelle · Seite 1
    • “During vibration-assisted drilling (VAD), multi-channel sensor signals and quality data are recorded.” Seite 1 ↗
Methoden und Werkzeuge
  • Open-source models
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    • “Literature review and overview of suitable open-source models” Seite 1 ↗
  • Multi-channel sensor signals and quality data
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    • “During vibration-assisted drilling (VAD), multi-channel sensor signals and quality data are recorded.” Seite 1 ↗
  • Classical machine-learning models
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    • “Benchmarking against classical machine-learning models” Seite 1 ↗
  • Fine-tuning strategies
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    • “Investigation of fine-tuning strategies and their influence on accuracy and robustness” Seite 1 ↗
Aufgaben
  • Review literature and survey suitable open-source models
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    • “Literature review and overview of suitable open-source models” Seite 1 ↗
  • Evaluate data formats and applicability to process data
    Textstelle · Seite 1
    • “Evaluation of data formats and applicability to process data” Seite 1 ↗
  • Benchmark against classical machine-learning models
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    • “Benchmarking against classical machine-learning models” Seite 1 ↗
  • Investigate fine-tuning strategies and their influence on accuracy and robustness
    Textstelle · Seite 1
    • “Investigation of fine-tuning strategies and their influence on accuracy and robustness” Seite 1 ↗
Art der Arbeit
  • Literaturrecherche
    Textstelle · Seite 1
    • “Literature review and overview of suitable open-source models” Seite 1 ↗
  • Datenanalyse und ML
    Textstelle · Seite 1
    • “Benchmarking against classical machine-learning models” Seite 1 ↗
Erwartete Ergebnisse
Im PDF nicht angegeben

Voraussetzungen

Erforderliche Kenntnisse
  • Programming skills
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    • “Programming skills, ideally in Python and PyTorch” Seite 1 ↗
  • Interest in machine learning and process monitoring
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    • “Interest in machine learning and process monitoring” Seite 1 ↗
  • Initiative
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    • “Initiative, a structured approach to work, reliability, and commitment” Seite 1 ↗
  • A structured approach to work
    Textstelle · Seite 1
    • “Initiative, a structured approach to work, reliability, and commitment” Seite 1 ↗
  • Reliability
    Textstelle · Seite 1
    • “Initiative, a structured approach to work, reliability, and commitment” Seite 1 ↗
  • Commitment
    Textstelle · Seite 1
    • “Initiative, a structured approach to work, reliability, and commitment” Seite 1 ↗
Wünschenswerte Kenntnisse
  • Python and PyTorch
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    • “Programming skills, ideally in Python and PyTorch” Seite 1 ↗
  • Basic knowledge of time-series data
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    • “Basic knowledge of time-series data is advantageous, but not required” Seite 1 ↗
Geeignete Studienrichtungen
Im PDF nicht angegeben
Programmierung im Projekt
Im PDF nicht angegeben
Programmierkenntnisse als Voraussetzung
Erforderlich
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  • “Programming skills, ideally in Python and PyTorch” Seite 1 ↗

Rahmenbedingungen

Teamgröße
Im PDF nicht angegeben
Dauer
Im PDF nicht angegeben
Beginn
Im PDF nicht angegeben
Bewerbungsfrist
Im PDF nicht angegeben
Arbeitsort
Im PDF nicht angegeben
Arbeitsmodus
Im PDF nicht angegeben
Arbeitssprache
Im PDF nicht angegeben

Lernen und Betreuung

Lernmöglichkeiten
Im PDF nicht angegeben
Angebotene Betreuung
  • Supervision by Prof. Dr.-Ing. Michael F. Zäh
    Textstelle · Seite 1
    • “**Supervising Professor:** Prof. Dr.-Ing. Michael F. Zäh” Seite 1 ↗

Bewerbung und Kontakt

Kontaktpersonen
Bewerbung
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Weitere Informationen
Im PDF nicht angegeben