SEMESTER-/ABSCHLUSSARBEIT: Wissensbasierter nachhaltiger Fabrikbetrieb

TN Germany; Augsburg; Vor Ort; EUR 20.000 - 40.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Forschungsprojekt in Augsburg sucht engagierte Studierende für eine Semester-/Abschlussarbeit im Bereich nachhaltiger Fabrikbetrieb. Sie werden die Möglichkeit haben, aktiv an der Entwicklung von Lösungen zur Senkung des CO2-Fußabdrucks in produzierenden Unternehmen mitzuarbeiten. Durch die Analyse komplexer Wechselwirkungen und die Anwendung moderner Technologien wie Ontologien und Knowledge Graphs tragen Sie zur ökologischen Nachhaltigkeit bei. Flexibles Arbeiten und die Gestaltung des Themas nach Ihren Interessen sorgen für eine spannende und lehrreiche Erfahrung in einem motivierten Team.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Hervorragende Ausstattung

Möglichkeit zur Mitgestaltung

Spannende Forschungsprojekte

Qualifikationen

• Studium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbar erforderlich.
• Interesse an Themenfeldern wie Nachhaltigkeit und Fabrikbetrieb.

Aufgaben

• Untersuchung relevanten Wissens zu Stellhebeln im Fabrikbetrieb.
• Entwicklung eines Ansatzes zur automatisierten Verarbeitung von Wissen.

Kenntnisse

Interesse an Nachhaltigkeit

Praxiserfahrung in Fabrikbetrieb

Produktions- und Energiemanagement

Zuverlässige Arbeitsweise

Selbstständige Arbeitsweise

Ausbildung

Studium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen

Studium in Maschinenbau

Studium in BWL

Tools

Knowledge Based Systems

Tecnomatix PlantSimulation

Python

Jobbeschreibung

SEMESTER-/ABSCHLUSSARBEIT: Wissensbasierter nachhaltiger Fabrikbetrieb, Augsburg

Fraunhofer-Gesellschaft

Was Sie bei uns tun

Für produzierende Unternehmen besteht aus verschiedenen Gründen zunehmend Motivation zur Senkung ihres CO2-Fußabdrucks. Der Fabrikbetrieb bietet in seiner Organisation hierzu bereits ohne strukturelle Eingriffe und die damit verbundenen direkten Kosten Potenziale. Die Verteilung des relevanten Wissens auf verschiedene beteiligte Domänen und Systeme sowie komplexe Wechselwirkungen zwischen Stellhebeln untereinander sowie weiteren Zielen des Fabrikbetriebs erschweren jedoch deren Hebung. In Ihrer Arbeit untersuchen Sie, wo und in welcher Form relevantes Wissen zu Stellhebeln in den verschiedenen am Fabrikbetrieb beteiligten Domänen, Rollen und Systemen vorliegt. Darauf aufbauend entwickeln Sie einen allgemeingültigen Ansatz für die strukturierte Aufnahme, automatisierte (ggf. KI-basierte) Verarbeitung und Bereitstellung dieses Wissens, z. B. auf Basis von Ontologien/Knowledge Graphs. Damit leisten Sie einen Beitrag zur wirtschaftlichen und effizienzorientierten Steigerung der ökologischen Nachhaltigkeit in produzierenden Unternehmen.

Was Sie mitbringen

⦁ Studium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen oder -informatik, Maschinenbau, BWL o. ä.
⦁ Interesse/Ggf. Praxiserfahrung in den Themenfeldern Nachhaltigkeit, Fabrikbetrieb, Produktions- und Energiemanagement
⦁ Ggf. Erfahrung in der Anwendung von Knowledge Based Systems, Tecnomatix PlantSimulation und Python
⦁ Zuverlässige und selbstständige Arbeitsweise

Was Sie erwarten können

Wir bieten flexible Arbeitszeiten, eine hervorragende Ausstattung und die Möglichkeit, das Thema nachhaltige Produktion bei uns aktiv mitzugestalten. Die genaue Themenstellung der Semester-/Abschlussarbeit gestalten wir gemeinsam mit Ihnen und gehen gerne auf Ihre gewünschten fachlichen Schwerpunkte ein. Als Teil eines sympathischen, motivierten Teams sind Sie an der Realisierung spannender Forschungsprojekte beteiligt und übernehmen verantwortungsvolle Aufgaben mit hohem Gestaltungsspielraum. Für die Bearbeitung des Themas ist es nicht zwingend notwendig, durchgehend vor Ort in Augsburg zu sein. Die wöchentliche Arbeitszeit wird individuell vereinbart.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.