Wissensbasierte Ableitung anwendungsfallspezifischer Maßnahmen

Um die Hürden für die Einführung von FTS in KMU zu senken, soll in dem Projekt FTS-Ready eine Methode auf Basis eines Reifegradmodells (RGM) entwickelt werden. Das RGM bewertet auf Grundlage der vorhandenen Infrastruktur, inwieweit KMU die Voraussetzungen für die Einführung von FTS erfüllen, bzw. welche Maßnahmen vorher umzusetzen sind. Weiterhin enthält die Methode eine Entscheidungsunterstützung, um auf Basis gegebener logistischer Anforderungen eine herstellerunabhängige FTS-Lösung vorzuschlagen. Die gesamte Methode wird in einem Softwaredemonstrator umgesetzt.

Deine Aufgaben

• Strukturierte Recherche zu Voraussetzungen, Reifegraddefiziten und Maßnahmen bei Planung, Einführung und Betrieb von FTS sowie zu wissensbasierten Entscheidungsansätzen
• Formalisierung eines geeigneten Ein- und Ausgabeformats mit Anwendungsszenario, FTS-Technologieklasse, Voraussetzung, Ist-Fähigkeitsgrad, Soll-Fähigkeitsgrad und Maßnahmen
• Aufbau eines quellenbasierten Maßnahmenkatalogs einschließlich Zuordnung zu Voraussetzungen, Auslösern, Zielzuständen, Abhängigkeiten und Gültigkeitsbedingungen
• Identifikation möglicher Schlussfolgerungsverfahren
• Definition von Auswahlkriterien sowie kriterienbasierte Verfahrensauswahl
• Prototypische Implementierung der ausgewählten Schlussfolgerungslogik einschließlich verständlicher Begründung und Quellenbezug der erzeugten Maßnahmen
• Evaluation anhand von FTS-Anwendungsszenarien und definierter Reifegrad-Gaps

Du studierst eines der folgenden Fächer:

• Maschinenbau
• Mechatronik
• Wirtschaftsingenieurwesen
• Nachhaltige Ingenieurwissenschaft
• Produktion und Logistik
• oder vergleichbares

Du hast Interesse an Automatisierung, Daten, etc. und bist in der Lage, eigenständig gute Lösungen zu finden. Erste Erfahrungen mit Datenanalyse und Software-Entwicklung sind von Vorteil. Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind notwendig für die Arbeit.

• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office nach Absprache
• Versuchsdurchführung
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de und kennzeichne deine Bewerbung entsprechend, solltest du KI-Tools verwendet haben. Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.