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Bachelorarbeit: Kennzahlen zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Werkzeugmaschinen

FIR e. V. an der RWTH AachenAachen, NRW🇩🇪Germany

Why this role stands out

This Bachelor's thesis offers a unique opportunity to contribute to cutting-edge research in machine performance evaluation at a renowned institution, with flexible hybrid work arrangements and structured mentorship. You'll thrive here if you are a driven student with strong analytical skills, eager to develop expertise in industrial data and contribute to practical, impactful solutions. Apply now to gain valuable experience and make a tangible impact!

Quick overview

SeniorityMid Senior
Employment typePart Time
Work modeHybrid
LocationAachen, NRW, Germany

Job description

Am FIR an der RWTH Aachen begleiten wir Unternehmen bei der Entwicklung von Services und digitalen Lösungen für industrielle Maschinen und Anlagen. Ein zentraler Bestandteil ist dabei die Bewertung der Leistungsfähigkeit von Maschinen über ihren Lebenszyklus.
Im Rahmen dieser Arbeit sollen geeignete Kennzahlen zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Werkzeugmaschinen identifiziert und strukturiert werden. Ziel ist es, ein systematisches Kennzahlenset zu entwickeln, das unterschiedliche Aspekte der Maschinenperformance abbildet und als Grundlage für Services genutzt werden kann.

 

Das sind Deine Aufgaben:

  • Systematische Literaturrecherche zu Leistungskennzahlen von Werkzeugmaschinen
  • Identifikation und Strukturierung relevanter Kennzahlen zur Bewertung der Maschinenleistung
  • Aufbereitung der Ergebnisse in übersichtlichen Modellen

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

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