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Masterarbeit: Auftragspriorisierung durch Reinforcement Learning in der Triebwerksinstandhaltung (all genders)

Kennziffer – D HAN MHTD

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Masterarbeit: Auftragspriorisierung durch Reinforcement Learning in der Triebwerksinstandhaltung (all genders)

Code - D HAN MHTD

Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine Machbarkeitsanalyse zur dynamischen Auftragspriorisierung mithilfe von Reinforcement Learning im Bereich der Triebwerksinstandhaltung durchgeführt. Die Arbeit entsteht in Zusammenarbeit mit dem Institut für Fabrikanlagen und Logistik (IFA) der Leibniz Universität Hannover.

STARKE AUFGABEN

  • Einarbeitung in den MRO-Wertschöpfungsprozess mit besonderem Fokus auf die Auftragspriorisierung im Vorlaufbereich (Reinigung & Befund)
  • Identifikation und Dokumentation von Auftragsmerkmale und Prozesszustände, die den kritischen Pfad beeinflussen
  • Analyse bestehender Materialstammdaten und Kennzahlen im Hinblick auf Datenqualität und deren Eignung für die Auftragspriorisierung
  • Entwicklung der Architektur eines Reinforcement-Learning-Agenten (RL-Agent) zur dynamischen Auftragspriorisierung im Bereich „Vorlauf“.
  • Implementierung von einzelnen Inkrementen des RL-Agenten im Rahmen eines Prototyps.
  • Präsentation der Ergebnisse der Masterarbeit vor den relevanten Stakeholdern

 

BESTE VORAUSSETZUNGEN

  • Studium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik, Maschinenbau oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Fundierte Kenntnisse in produktionswissenschaftlichen Zusammenhängen und produktionslogistischen Modellen
  • Erfahrung in der Anwendung von Programmiersprachen wie Python, Java, C/C++ oder ähnlichen Technologien
  • Erste praktische Erfahrungen in den Bereichen Data Science, Data Analytics und/oder Künstliche Intelligenz wünschenswert
  • Praktische Erfahrungen in der Industrie von Vorteil
  • Eigenständige und lösungsorientierte Arbeitsweise

Praktika, Werkstudententätigkeiten sowie Abschlussarbeiten starten immer zum Beginn eines Monats.

Idealerweise stehst du für einen Zeitraum von mindestens acht Wochen zur Verfügung. 

AUSZEICHNETES UMFELD

  • Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung
  • Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk & Events
  • Mentoring und individuelle Betreuung
  • Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten
  • Kantine und Snackautomaten
  • Kostenfreie Parkplätze

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Wir freuen uns auf Dich!

Recruitingteam

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Masterarbeit: Auftragspriorisierung durch Reinforcement Learning in der Triebwerksinstandhaltung (all genders)

Langenhagen
Vollzeit

Veröffentlicht am 15.12.2024

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