Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Masterarbeit zur automatisierten Wissenspipeline für die Flugzeugwartung

Hamburg

Python

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Das DLR-Institut für Instandhaltung und Modifikation widmet sich der Gestaltung der Zukunft der Luftfahrt durch Forschung und Technologietransfer. Mit der Vision „We Maintain Mobility for a Sustainable Future“ liegt der Fokus des Instituts auf Analysen des Lebenszyklus, Wartungstechnologien und der Optimierung digitaler Prozesse, um die technischen Operationen in der Luftfahrt zu verbessern.

Das erwartet dich

In der Abteilung Prozessoptimierung und Digitalisierung im DLR Institut für Instandhaltung und Modifikation erwartet dich ein junges, diverses und dynamisches Team aus Wissenschaftlern/innen. Wir erforschen neue Konzepte für eine digitalisierte Instandhaltung. Dies umfasst u.a. digitale Zwillinge, Methoden zur Datenanalyse für die Zustandsüberwachung und -vorhersage, neue Ansätze zur automatisierten Interaktion vernetzter Stakeholder, KI-Methoden sowie neue Methoden zur dynamischen Prozessmodellierung und -simulation.

Deine Aufgaben

Dokumentenerfassung und -vorverarbeitung; Informationsextraktion und Qualitätsprüfung der extrahierten Tripel.

Aktualisierungsmechanismus für Ontologie/Wissensgraphen ohne Beeinträchtigung der bestehenden Struktur.

Validierung der strukturellen Konsistenz unter Berücksichtigung von Sicherheitsbeschränkungen.

Evaluierung, Benchmarking, Fehleranalyse und Entwicklung von Verbesserungsvorschlägen.

Das bringst du mit

Currently enrolled as a student in a relevant field (e.g., computer science, information technology, data science, computational linguistics) and with no pending coursework.

Strong background in Natural Language Processing, especially NER/RE.

Understanding of ontologies, OWL, SPARQL, RDF.

Experience with ontological modelling frameworks (e.g., Protégé) preferred.

Programming skills (Python)

Nice-to-have: Exposure to MRO (Maintenance, Repair and Overhaul) workflows.