Abschlussarbeit „Data Analysis & AI im Bereich Global Product Support“

Der Geschäftsbereich Power Systems des britischen Konzerns Rolls Royce steht mit seiner Marke mtu als Produkt- und Lösungsanbieter für erstklassige Antriebs- und Energielösungen sowie umfassende Unterstützung über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Wir nutzen die Digitalisierung und Elektrifizierung, um Lösungen für Antriebe und Energieerzeugung zu entwickeln, die noch sauberer und intelligenter sind, und geben so Antworten auf die gesellschaftlichen Herausforderungen, die sich durch die schnell wachsende Nachfrage nach Energie und Mobilität ergeben.

Wir liefern und warten umfangreiche, leistungsstarke und zuverlässige Systeme auf Basis von Gas- und Dieselmotoren sowie elektrifizierte Hybridsysteme. Diese sauberen und technologisch hochmodernen Lösungen nutzen unsere Kunden in den Bereichen Marine und Infrastruktur weltweit.

Abschlussarbeit „Data Analysis & AI im Bereich Global Product Support“

• Entwicklung eines holistischen Konzepts zur Optimierung der Datenlandschaft im After-Sales mit dem Ziel, den Einsatz KI-gestützter Analyseverfahren zu ermöglichen und zu verbessern
• Identifikation und Bewertung potenzieller KI-Anwendungsfälle: Dies umfasst die Analyse von Nutzungspotenzialen sowie die Priorisierung geeigneter Anwendungsfälle unter Berücksichtigung von Machbarkeit, Skalierbarkeit und geschäftlichem Mehrwert
• Durchführung einer strukturierten Literaturrecherche und Analyse aktueller State-of-the-Art Methoden im Bereich Data Analytics und Künstliche Intelligenz mit Fokus auf die Verarbeitung und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten
• Konzeption und prototypische Umsetzung eines ausgewählten KI-Use-Cases zur Validierung der identifizierten Potenziale

• Eingeschriebener Student (m⁠/⁠w⁠/⁠d) der Fachrichtung Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Künstliche Intelligenz oder vergleichbarer Studiengang
• Programmierkenntnisse in Python, insbesondere im Bereich Datenanalyse und Machine Learning
• Kenntnisse in statistischen Modellen und Analysemethoden, insbesondere im Bereich Clustering und explorative Datenanalyse
• Sicherer Umgang mit Tools wie SAP Analytics Cloud oder Power BI zur Erstellung von Dashboards und Berichten
• Sehr gute deutsche Sprachkenntnisse (mind. C1 Niveau) in Wort und Schrift
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise