Dafür suchen wir engagierte Studierende (m/w/d) für ein/e Praktikum oder Abschlussarbeit Ihre Aufgaben: Entwicklung moderner Softwarefeatures für Landmaschinen Anbindung der Landmaschinen an die Cloud App Entwicklung Machine Learning - Entwicklung von KI-Algorithmen Entwicklung von Remote Services und Predictive Maintenance Diensten Statistische Auswertung von Maschinendaten Erstellung von Webinterfaces zur Maschinenkonfiguration und Überwachung Ihr Profil: Studierender (m/w/d) der Fachrichtung Informatik oder ein vergleichbarer Studiengang mit hohem Informatikanteil Gute Programmierkenntnisse und ein ausgeprägtes Interesse für Softwareentwicklung Eigenständige, flexible und strukturierte Arbeitsweise IHre Vorteile bei uns: Gestaltung eines Projektes von der Planungsphase bis zur Serie und seien Sie Teil der Zukunft der digitalen Landtechnik Agiles Entwicklungsumfeld in einem jungen dynamischen Team Profitieren Sie vom Einsatz moderner Entwicklungstools Ausgeprägte Gestaltungsspielräume bei der Umsetzung des Projektes Moderne Arbeitsplätze am Firmensitz im niederrheinischen Alpen Die Dauer des Praktikums sollte drei bis sechs Monate betragen, gerne auch im Rahmen eines Praxissemesters.
Jedoch scheitern viele KI-Initiativen in der Industrie an fehlender strategischer Planung, unklaren Business Cases und mangelnder Einbindung in die Gesamtstrategie. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines praxisorientierten Frameworks für die strategische Implementierung von KI in Produktionsumgebungen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Identifikation von High-ROI Use Cases, der Entwicklung von KI-Readiness Assessments und der Ableitung konkreter Implementierungsstrategien.
Jedoch scheitern viele KI-Initiativen in der Industrie an fehlender strategischer Planung, unklaren Business Cases und mangelnder Einbindung in die Gesamtstrategie. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines praxisorientierten Frameworks für die strategische Implementierung von KI in Produktionsumgebungen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Identifikation von High-ROI Use Cases, der Entwicklung von KI-Readiness Assessments und der Ableitung konkreter Implementierungsstrategien.