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

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.

TASKS

  • 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

REQUIREMENTS

  • 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

Starting date is always the 1st of each month.

OUR OFFER

  • Insights into the aviation industry and jobs with responsibility
  • Team spirit, e.g. through student network & events
  • Mentoring and individual support
  • Flexible working time models with mobile working
  • Canteen and snack vending machines
  • Free parking spaces 

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We are looking forward to getting to know you!

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