Thesis: Multi-Class Classification zur Qualitätskontrolle im Niederdruckbeschichtungsprozess

Werkstudierende, Vollzeit · Aachen

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Die Position

Wir sind ein Spin-Off von der RWTH Aachen University, das mittels spezieller Beschichtungstechnologie recyclefähige Kunststoffverpackungen für diverse Anwendungen möglich macht. Wir bieten eine Abschlussarbeit im Bereich Qualitätskontrolle an, um mit uns gemeinsam eine Wissensbasis aufzubauen, die die Kreislaufwirtschaft für Kunststoffe in Deutschland und der Welt maßgeblich vorantreiben wird.


Kunststoffverpackungen spielen eine wesentliche Rolle in unserem täglichen Leben, sie lagern Produkte, schützen sie und verlängern deren Haltbarkeit. Insbesondere für Verpackungen die chemische Barriereeigenschaften aufweisen müssen, weil sie beispielsweise mit Lebensmitteln, Kosmetika oder hoch reaktiven Stoffen in Kontakt kommen, ist es wichtig nachzuweisen, dass unsere Beschichtung den Qualitätsanforderungen genügt. Die Beurteilung dessen erfolgt aktuell über eine binary Classification. Um den Prozess besser überwachen zu können, also die Ursachen für eine nicht ausreichend gut beschichtete Verpackung identifizieren zu können, ist unser Ziel die Anwendung von Multi-Class Classification Strategien zu erforschen. Hier setzt deine Thesis an und hat somit einen echten Impact auf unsere Arbeit. Der Umfang kann an eine Bachelor- oder Masterarbeit angepasst werden. 

Deine Aufgaben
  • Du spezifizierst sinnvolle Klassen für die Anwendung auf einem PECVD-Reaktor

  • Du akquirierst Spektraldaten auf unserer Versuchsanlage

  • Du implementierst das Programm zur Verwendung der Daten mit scikit-learn

  • Du erschaffst ein robustes Modell durch anwenden von scikit-learn

  • Du interpretierst deine Hypothesen, Methoden und Ergebnisse eigenständig und kritisch

Dein Profil
  • Du bist eingeschrieben in einem relevanten Studiengang, z.B. Maschinenbau, Informatik, CES, Chemie oder Physik 

  • Du verfügst über fundierte Erfahrungen im Bereich Machine Learning insbesondere Supervised Learning

  • Du verfügst über Anwender- und Programmierkenntnisse in Phyton

  • Du zeichnest Dich durch analytische und problemlösende Fähigkeiten aus und bist eigeninitiativ und selbstständig

  • Du verfügst über gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Was wir bieten
  • Wachstum: Wir helfen Dir dabei, persönlich wie professionell über Dich hinaus zu wachsen und ermöglichen viel Eigenverantwortung

  • Impact: Deine Arbeit macht einen echten Unterschied in der Verpackungsbranche hin zu mehr Nachhaltigkeit

  • Abwechslung: Deine Abschlussarbeit ist zukunftsweisend, begeisternd und bietet Dir vielseitige Möglichkeiten Dein Skill-Set zu erweitern  

Über uns

Kaum ein Material hat so ein großes Recyclingpotenzial wie Kunststoffe. Allerdings lässt sich dieses Potenzial vor allem im Bereich von Verpackungen oft nicht voll ausschöpfen. Unsere Beschichtungstechnologie ist der Game-Changer für das Recycling von Kunststoffen und die Kreislaufwirtschaft von Verpackungen. Neben Verpackungsherstellern und Anwendern konnten wir davon auch die Jury des renommierten EU EIC Accelerator Programms überzeugen. Im Jahr 2025 gehen ersten Produkte mit unserer Technologie in den Markt. 

Unser Ziel ist, die Verpackungsbranche nachhaltig zu verändern, Kunststoffverpackungen im Kreislauf zu ermöglichen und damit die  CO2-Belastung des Klimas zu reduzieren. Um das zu schaffen, suchen wir motivierte Teamplayer, die uns auf dieser Mission unterstützen.

The Position

We are a spin-off of RWTH Aachen University, which develops a special coating technology to enable recyclable plastic packaging for various applications. We are offering a thesis in the field of quality control to help build a knowledge base that will significantly advance the circular economy for plastics in Germany and the world.


Plastic packaging plays an essential role in our daily lives by storing and protecting products and extending their shelf life. It is crucial to demonstrate that our coating meets the quality standards required for packaging that comes into contact with food, cosmetics, or highly reactive substances. Currently, this is assessed using binary classification. To better monitor the process and identify the causes of insufficiently coated packaging, we aim to research the application of multi-class classification strategies. Your thesis will have a real impact on our work. The scope can be adapted for a bachelor's or master's thesis.

Your Mission
  • You specify relevant classes for the application on a PECVD reactor

  • You acquire spectral data on our prototype machine

  • You implement a program using the data with scikit-learn

  • You create a robust module by applying scikit-learn

  • You interpret your hypotheses, methods, and results independently and critically

Your Profile
  • You are enrolled in a relevant degree program, e.g. mechanical engineering, computer science, CES, chemistry, or physics

  • You have a strong background in machine learning, particularly supervised learning

  • You have user and programming skills in Phyton

  • You are characterized by analytical and problem-solving skills and you are proactive and independent

  • You are business fluent in German and English 

What we offer
  • Growth: We help you grow personally and professionally and give you much personal responsibility

  • Impact: Your work makes a real difference in the packaging industry towards more sustainability

  • Variety: Your thesis is pioneering and exciting and offers many opportunities to expand your skill set

About us
Hardly any material has as much recycling potential as plastics. However, this potential often cannot be fully exploited, especially in the area of packaging. Our coating technology is a game changer for the recycling of plastics and the circular economy of packaging. In addition to packaging manufacturers and users, we were also able to convince the jury of the renowned EU EIC Accelerator Programme. The first products with our technology will be launched on the market in 2025.

Our goal is to change the packaging industry to more sustainability, to enable plastic packaging to be recycled and thus reduce the CO2 impact on the climate. We seek motivated team players to support us on this mission towards a circular economy.

Wir freuen uns auf Dich!
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