Abschlussarbeit - Entwicklung (m/w/d) at Gerresheimer

Wackersdorf, Bavaria, Germany -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

11 Aug, 26

Salary

0.0

Posted On

13 May, 26

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Finite Element Method (FEM), Non-linear Analysis, CAD Data Handling, Pre-Processing, Stochastic Methods, Statistical Design of Experiments, Python, Scripting, Automation, Analytical Thinking

Industry

Machinery Manufacturing

Description

Unternehmensbeschreibung Gerresheimer ist als innovativer System- und Lösungsanbieter der globale Partner der Pharma-, Biotech- und Kosmetikindustrie. Das Unternehmen bietet ein umfassendes Portfolio an pharmazeutischen Primärverpackungen, Verabreichungssystemen für Medikamente und digitalen Lösungen. Gerresheimer sorgt dafür, dass Medikamente sicher zum Patienten gelangen und zuverlässig verabreicht werden können. Mit rund 13.600 Mitarbeitenden, und über 40 Produktionsstandorten in 16 Ländern in Europa, Amerika und Asien ist Gerresheimer global präsent und produziert vor Ort für die regionalen Märkte Die Business Unit Medical Systems produziert weltweit mit über 3.600 Mitarbeitern kundenspezifische, spritzgegossene Kunststoffbaugruppen sowie Primärpackmittel aus Glas und Kunststoff. Für die Global Player der Pharma- und Medizintechnikunternehmen fertigen wir Inhalatoren, Insulinpens, Autoinjektoren, vorfüllbare Glas- und Kunststoffspritzen sowie Laboreinmalartikel, Schnelltest und vieles mehr. Stellenbeschreibung In der simulationsgetriebenen Produktentwicklung werden nichtlineare FEM-Analysen eingesetzt, um das mechanische Verhalten von Baugruppen unter realitätsnahen Belastungszuständen abzubilden. Die zugrunde liegenden Modelle werden in der Regel deterministisch parametrisiert und liefern somit ausschließlich diskrete Einzelergebnisse für nominale Geometriezustände oder synthetische Grenzfälle. Dieser deterministische Ansatz ist jedoch nicht geeignet, die inhärente Variabilität realer Serienprozesse abzubilden. Insbesondere bleiben geometrische Fertigungstoleranzen, streuende Materialkennwerte sowie deren gekoppelte Einflüsse auf nichtlineare Kontakt- und Fügevorgänge unberücksichtigt. Eine statistisch abgesicherte Bewertung der resultierenden Zielgrößen ist auf dieser Basis nicht möglich. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines stochastischen Simulationsansatzes zur Vorhersage der Streuung von Kraftwerten infolge von Fertigungstoleranzen. Hierzu soll die bestehende deterministische FEM-Analyse methodisch erweitert werden, um die streuungsbehaftete Systemantwort realitätsnah abzubilden. Die Arbeit zielt darauf ab, die bestehende Lücke zwischen deterministischer Einzelanalyse und probabilistischer Bewertung im Produktionskontext zu schließen und damit eine fundierte Aussage zur Robustheit des Designs zu ermöglichen. Qualifikationen Benötigte Kompetenzen / Anforderungen: Sehr gute Kenntnisse in der Finite-Elemente-Methode (FEM), insbesondere für nichtlineare Analysen (Kontakt, große Verformungen) und sicherer Umgang mit CAD-Daten und Pre-Processing Interesse an stochastischen Methoden und statistischer Versuchsplanung Grundkenntnisse in Skripting/Automatisierung (z. B. Python oder vergleichbare Tools) von Vorteil Qualifikationen Du absolvierst ein Studium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, oder einem naturwissenschaftlichen Studiengang und möchtest im nächsten Semester Deine Abschlussarbeit schreiben Du verfügst über gutes analytisches Denken zur Auswertung von Streuungen in Simulationsergebnissen Zusätzliche Informationen Wir ermöglichen Dir ein spannende und anwendungsorientierte Zeit im Bereich Entwicklung Wir bieten Dir eine umfassende Betreuung und stehen als Ansprechpersonen für Rückfragen gerne zur Verfügung Bei uns hast Du die Möglichkeit erste praktische Erfahrungen zu sammeln und einen Einblick in die Strukturen eines globalen Industriekonzerns zu erhalten

Responsibilities

Develop a stochastic simulation approach to predict force value dispersion resulting from manufacturing tolerances. Extend existing deterministic FEM analyses to bridge the gap between single analysis and probabilistic evaluation for design robustness.