Masterarbeit: Entwicklung einer Systematik zur Steuerung der Fahrsystemqualität mittels Data Science

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

„Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“

Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Als Marke, als Unternehmen, als Automobilhersteller, als Arbeitgeber. Die „Idee Porsche“ hat so einzigartige Sportwagen wie den Porsche 356 oder den 911 hervorgebracht. Durch die Kombination von Tradition und Innovation mit den Porsche typischen, manchmal etwas unkonventionellen Denkweisen unserer Mitarbeiter, lassen wir automobile Träume wahr werden und haben so immer das „Etwas-mehr“ im Blick. Porsche ist allerdings viel mehr als "nur" ein exklusiver Sportwagenhersteller. Denn auch als Arbeitgeber hat Porsche viel zu bieten: vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten, Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie flexible Arbeitszeitmodelle.

Unabhängig von dem, was andere tun, sind wir stets bestrebt, unsere Grenzen ständig neu zu definieren und Maßstäbe zu setzen. Das können wir heute und in Zukunft aber nur mit Mitarbeitern und Führungskräften erreichen, die immer das „Etwas-mehr“ im Blick haben.

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