BMW: Entwicklung und Implementierung einer Methode zur Ermöglichung von Datenaustausch in Lieferketten

Institut

Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften

Typ

Masterarbeit /

Inhalt

theoretisch / konstruktiv /  

Beschreibung

Ausgangssituation

In einem Umfeld, das durch Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität gekennzeichnet ist, stehen Unternehmen, insbesondere in der Automobilindustrie, vor der Herausforderung, ihre Lieferketten resilient und effizient zu gestalten. Die Initiative Catena-X steht exemplarisch für den Trend, durch digitale Vernetzung und standardisierten Datenaustausch Lieferkettenprozesse zu optimieren. Der tiefgreifende Wandel in der Automobilindustrie, angetrieben durch Elektrifizierung, autonomes Fahren und neue Mobilitätskonzepte und die damit verbundene Verschiebung der Wertschöpfungstiefe, erfordert eine Intensivierung der Kollaboration entlang der wertschöpfenden Lieferkette.

Zielsetzung

Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Versorgungssicherheit in Lieferketten durch den Austausch und die Analyse von Lieferanten-Performance-Daten zu erhöhen. Zur Zielerreichung, sind folgende Arbeitspakete zu bearbeiten:

1. Entwicklung eines standardisierten Datenmodells: Es soll ein Datenmodell entwickelt werden, das die Beschreibung und den Austausch von Lieferanten-Performance-Kennzahlen ermöglicht. Dieses Modell soll branchenweite Anwendung finden können und die Grundlage für den Datenaustausch bilden.
2. Entwicklung und Pilotierung einer Datenaustausch-Pipeline: Aufbauend auf dem standardisierten Datenmodell soll eine Pipeline für den Datenaustausch zwischen Lieferant und Kunde konzipiert und pilotiert werden. Die Pipeline muss sicherstellen, dass Daten effizient, sicher und in einem einheitlichen Format übertragen und verarbeitet werden können.
3. Pilotierung von Visualisierungen: Zur Veranschaulichung der gewonnenen Daten soll ein Proof of Concept für die Visualisierung der Performance-Kennzahlen umgesetzt werden. Ziel ist es, durch die Visualisierung Muster und Optimierungspotenziale sichtbar zu machen.

Anforderungsprofil

Für die erfolgreiche Bearbeitung der Studienarbeit sind folgende Kenntnisse und Fähigkeiten erforderlich:

• Tiefgreifendes Verständnis von Datenbanktechnologien und deren Anwendungen.
• Praktische Erfahrung mit Cloud-Technologien, vorzugsweise Amazon Web Services (AWS).
• Grundlegende Programmierkenntnisse (idealerweise Python), insbesondere im Kontext von Datenverarbeitung und -analyse.
• Interesse an der Schnittstelle zwischen Produktionstechnik und Informationstechnologie sowie an den Herausforderungen der Automobilindustrie.
• Selbstständigkeit, Engagement und die Bereitschaft, sich in neue Themen einzuarbeiten.

Die Studienarbeit bietet die Möglichkeit, praktische Erfahrungen im Bereich Datenmanagement und Cloud-Computing zu sammeln und einen Beitrag zur digitalen Transformation in der Automobilindustrie zu leisten. Durch die Zusammenarbeit mit BMW können im Rahmen der Arbeit eine attraktive Vergütung sowie Einblicke in die Abläufe eines deutschen OEM geboten werden.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung, mit der Sie Teil eines zukunftsweisenden Projekts werden können, das die Resilienz und Effizienz von Lieferketten maßgeblich verbessern soll. 

Bitte senden Sie Ihre Bewerbungsunterlagen, bestehend aus Lebenslauf, aktuellem Notenspiegel, an die untenstehende Email-Adresse. Bei Rückfragen stehe ich gerne zur Verfügung.

 

Kontakt
M. Sc. Niklas Lindholm
Themengruppe Produktionsmanagement
und Logistik
Tel.: 089 / 289 15585
niklas.lindholm@iwb.tum.de

 

Tags

iwbLindholm

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

Niklas Lindholm
Raum: 2326
Tel.: 08928915585
niklas.lindholmiwb.tum.de