Bachelorarbeit: Kennzahlen zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Werkzeugmaschinen
Posted 7 AprFound 20 OctSeen 5 hours ago
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The Posting
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
Facts
- Source
- SmartRecruiters
- External id
- 744000119068618
- Location
- Aachen, Germany
- Remote
- Hybrid, from the posting
- Employment
- Part time
- Posted
- 7 Apr 2026, 09:42
- First seen
- 20 Oct 2026, 02:02
- Last seen
- 1 Nov 2026, 16:06
- Status
- Not yet added
- Posting id
- 375a3d21-61d4-52c9-a2c8-7890f7233a79