Inhalt der Abschlussarbeit :
* Analyse bestehender Qualitäts-Sensoren und KPI-Kataloge in der Literatur und innerhalb der Porsche AG.
* Konzeption einer Datenplattform zur Integration, Analyse und Visualisierung von Qualitätsrelevanten Daten im Fahrsystem.
* Definition der Anforderungen an die Plattform hinsichtlich Datenarchitektur, Schnittstellen und potenziellen ETL-Prozessen.
* Entwicklung eines harmonisierten Datenmodells zur strukturierten Verarbeitung und Speicherung von Fahrsystem-Daten aus verschiedenen Quellen.
* Betrachtung von prädiktiven Methoden zur Datenanalyse im Rahmen der Abschlussarbeit.
* Definition sinnvoller KPls und Erstellung eines Proof of Concept inklusive grafischer Darstellung (z.B. Heatmap)
* Erstellung eines generischen EF-QS-Berichts/Tools als Steuerungswerkzeug für das Fahrsystem.
* Anwendung von Data-Mining sowie KI-Analysen auf Basis von Qualitätsmerkmalen.
* Validierung der Systematik und Aufzeigen der Mehrwerte aus der resultierenden technischen Lösung.
* Begleitende Literaturrecherche und Anwendung geeigneter methodischer Ansätze zur theoretischen Fundierung der Arbeit.
Rechercheaufgaben der Abschlussarbeit :
* Analyse bestehender Qualitäts-Sensoren und KPI-Kataloge in der Literatur und innerhalb der Porsche AG.
* Konzeption einer Datenplattform zur Integration, Analyse und Visualisierung von Qualitätsrelevanten Daten im Fahrsystem.
* Definition der Anforderungen an die Plattform hinsichtlich Datenarchitektur, Schnittstellen und potenziellen ETL-Prozessen.
* Entwicklung eines harmonisierten Datenmodells zur strukturierten Verarbeitung und Speicherung von Fahrsystem-Daten aus verschiedenen Quellen.
* Betrachtung von prädiktiven Methoden zur Datenanalyse im Rahmen der Abschlussarbeit.
* Definition sinnvoller KPls und Erstellung eines Proof of Concept inklusive grafischer Darstellung.
* Erstellung eines generischen EF-QS-Berichts/Tools als Steuerungswerkzeug für das Fahrsystem.
* Anwendung von Data-Mining sowie KI-Analysen auf Basis von Qualitätsmerkmalen.
* Validierung der Systematik und Aufzeigen der Mehrwerte aus der resultierenden technischen Lösung.
* Begleitende Literaturrecherche und Anwendung geeigneter methodischer Ansätze zur theoretischen Fundierung der Arbeit.
* Studiengänge : Wirtschaftsinformatik, Data Science, Informatik, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbar
* Fachkenntnisse : Informatik, Data Science, Datenanalyse
* IT-Kenntnisse: Fundierte Programmierkenntnisse in z. B. Python, R, SQL
* Sprachkenntnisse : Deutsch/ Englisch
* Sonstiges/ Soft Skills : Analytisches Denken, Kommunikations- und Teamfähigkeit sowie strukturierte Arbeitsweise
* Erfahrungen in : Datenanalyse, KPI-Definition, Datenvisualisierung und/oder Reporting