Bachelor- oder Masterarbeit: Einsatz von KI in der Instandhaltung
Karriere bei FIR e. V. an der RWTH Aachen
- AI-Research
- Data-Science
- Industrial-Engineering
- KI-Beratung
- KI-Entwicklung
- Maintenance-Engineering
- Thesis-Research
Assessed from original listing evidence
The role
Job description
Das sind Deine Aufgaben:
- Literatur- und Marktrecherche zu aktuellen Trends und Technologien im Bereich KI/ML für die Instandhaltung
- Analyse bestehender Instandhaltungsprozesse und Identifikation von Optimierungspotenzialen durch KI
- Ableitung von Handlungsempfehlungen und Erstellung einer praxisorientierten Dokumentation
Das bringst Du mit:
- Du studierst Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Informatik oder ähnliches
- Du verfügst über sehr gute Deutsch- und
- Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Dich zeichnet eine selbstständige und engagierte wie sorgfältige und zielorientierte Arbeitsweise aus
- Du bist sicher im Umgang mit den gängigen MS-Office-Programmen
Das kannst Du erwarten:
- interessante und anspruchsvolle Aufgaben
- die Bearbeitung anwendungsnaher und in Praxis höchst aktueller Forschungsschwerpunkte
- eine strukturierte Betreuung mit regelmäßigem Austausch, digital oder vor Ort, sowie konstruktiven Feedbackschleifen
- Förderung der eigenständigen Arbeitsweise und flexiblen Zeiteinteilung
- ein motiviertes Team und einen modernen Arbeitsplatz am Cluster Smart Logistik
Die Abteilung Dienstleistungsmanagement optimiert Prozesse in Betrieb, Wartung und Instandhaltung technischer Systeme. Mit modernen Technologien und innovativen Konzepten schaffen wir nachhaltigen Mehrwert. KI und ML spielen dabei eine wachsende Rolle, um prädiktive und zustandsbasierte Instandhaltung zu ermöglichen. Ihre Abschlussarbeit leistet einen wichtigen Beitrag dazu.
Ziel der Abschlussarbeit: Das Ziel deiner Abschlussarbeit ist es, innovative Einsatzmöglichkeiten von KI in der Instandhaltung zu analysieren, zu bewerten und einen praxisorientierten Ansatz zu entwickeln. Du wirst untersuchen, wie Algorithmen dazu beitragen können, Stillstandzeiten zu minimieren, Wartungsprozesse zu optimieren und Kosten zu reduzieren. Basierend auf deinen Ergebnissen sollen Handlungsempfehlungen für die praktische Implementierung in realen Anwendungsszenarien abgeleitet werden.
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