Dein erster Schritt in die Praxis.

Im Studium wird oft nur theoretisches Wissen vermittelt. Wir zeigen Dir, wie Du Dein Wissen auch in der Praxis einsetzt. Profitiere von der Erfahrung und dem Expertenwissen Deiner Kollegen, erarbeite im Team gemeinsame innovative Lösungen und bau Dir Dein eigenes Netzwerk und Deine eigene Expertise auf.

Wofür interessierst Du Dich?

Junge Mitarbeiter im Team legen Hände aufeinander
Junge Mitarbeiter am Schreibtisch mit PC

Du bist auf der Suche nach einer Werkstudententätigkeit oder einem kompetenten Betreuer für Deine Abschlussarbeit? Dann bist Du bei uns genau richtig! Wir bieten Dir ein spannendes und vielfältiges Umfeld in einem internationalen und interdisziplinären Team aus Digitalisierungsexperten, KI-Trainern, Entwicklern, Incubation Manager uvm.

Treibe gemeinsam mit uns innovative Digitalisierungsthemen voran und lass uns gemeinsam die digitale Zukunft gestalten.

Werkstudentenjob

Wir bieten dir mehr als nur einen Nebenjob. Bei uns lernst Du von Anfang an Verantwortung zu übernehmen sowie Deine eigenen Ideen einzubringen und umzusetzen. Wir fördern Kreativität, Eigenständigkeit und Innovationsdenken und bereiten Dich so ideal auf die Arbeitswelt vor.

Abschlussarbeit

Mit uns landet Deine Abschlussarbeit garantiert nicht in der Schublade: Leiste einen wertvollen Beitrag zur Zukunft der Digitalisierung und erstelle Deine Thesis im Rahmen eines praxisnahen und innovativen Projektes. Dabei wirst Du unterstützt von unserem interdisziplinären und internationalem Team und bekommst spannende Einblicke in die verwertungsorientierte Forschung am August-Wilhelm Scheer Institut.

Collaborate-3D
Roboter in der Pflege

Nachfolgend findest Du einige Themenvorschläge, die wir gerne im Gespräch mit Dir weiter entwickeln und an Deine persönlichen Vorstellungen, Fähigkeiten und Kompetenzen anpassen. Solltest Du eigene Vorschläge haben, kannst Du natürlich auch mit diesen auf uns zukommen.

Solltest Du noch Fragen haben, stehen wir Dir selbstverständlich gerne telefonisch oder per E-Mail über karriere@aws-institut.de zur Verfügung.

App zur (KI-gestützten) Fast Lane Content Creation

Idee: Eine mobile Web-App wird entwickelt, um Lehrende mithilfe von KI bei der Erstellung von digitalen Lehrinhalten (z.B. in Form von Videos) zu unterstützen. Den Lehrenden soll es trotz wenig Erfahrung mit der digitalen Erstellung von Content möglich sein, die App nutzen zu können. Die App assistiert Lehrenden bei Aufnahme, Bearbeitung und Hochladen von Inhalten. Dabei stellt sich die Frage, inwiefern die App Unterstützung bieten kann und durch KI oder Tiefensensoren einen Mehrwert für den Lehrinhalt bietet.

Vorkenntnisse: idealerweise Erfahrung im Bereich Bildungswesen oder App-Development

Studiengänge: Informatik, Data Science, Pädagogik, Educational Technology, Psychologie o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Erfolgsfaktoren für datengesteuerte Geschäftsmodelle im Bildungssektor

Idee: Da sich der Bildungsmarkt im Wandel befindet, soll analysiert werden, wie die wirtschaftliche Funktionalität und Interoperabilität des neu-entstehenden Bildungsmarktes zu gewährleisten ist. Es soll untersucht werden, wie Mehrwert durch neue, datengesteuerte Geschäftsmodelle erzielt werden kann. Lösungen für datengetriebenen Geschäftsmodelle sollen mit Hilfe von Literaturrecherchen und Expertengesprächen entwickelt werden.

Vorkenntisse: Erfahrungen im Bereich Bildungswesen, Verständnis für Business-Modelle

Studiengänge: Betriebswirtschaft, Pädagogik, Bildungwesen, Educational Technology, Psychologie o.ä.

Thesis: Masterthesis

Evaluation eines Weiterbildungsassistenten

Idee: Mithilfe eines digitalen Weiterbildungsassistenten sollen Menschen dazu beraten werden, welcher Bildungsweg für sie und ihre beruflichen Ziele geeignet sein könnte. Ziel der Arbeit ist es, diesen neu entwickelten Assistenten zu evaluieren und aus dieser Evaluation Verbesserungsmöglichkeiten abzuleiten.

Vorkenntnisse: Erfahrung im Themenfeld AI

Studiengänge: Informatik, Data Science, Educational Technology o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Lernen mit haptischen Technologien

Idee: Zur Unterstützung der digitalen Ausbildung z.B. im Bereich der manuellen Medizin oder der Musik untersuchen wir haptische Technologien in VR-basierten Lernumgebungen. Dabei stellt sich die Frage: wie kann die Verwendung haptischer Elemente in VR den Lerntransfer der Lernenden beeinflussen oder verbessern?

Vorkenntnisse: idealerweise Erfahrung in experimenteller Forschung

Studiengänge: Informatik, Data Science, Educational Technology o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Evaluation eines Matching-Tools für Lernprofile

Idee: Mithilfe eines Matching-Tools können Lernende Informationen über ihr Lernverhalten sowie über für sie passende Lernformate erhalten. Außerdem erhalten sie Hinweise dazu, wie sie ihr Lernverhalten verbessern können. Das Ziel der Arbeit ist es, dieses neu entwickelte Tool zu evaluieren und es auf dieser Grundlage weiterzuentwickeln.

Vorkenntnisse: idealerweise Erfahrung im Bereich Bildungswesen

Studiengänge: Pädagogik, Educational Technology, Psychologie o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

VR-Klassenzimmer

Idee: VR-basierte Klassenzimmer kommen immer häufiger zum Einsatz. Dennoch bleibt oft unklar, wie sie gestaltet werden müssen, um tatsächlich einen Mehrwert zu erzielen. Worin liegen die Vorteile und Nachteile eines VR-Klassenzimmers im Vergleich zu einem realen Klassenraum?

Vorkenntnisse: idealerweise Erfahrung im Bereich Bildungswesen

Studiengänge: Pädagogik, Educational Technology, Psychologie o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Konzeption eines Human-in-the-Loop Systems für die stationäre Langzeitpflege

Idee: Ziel des vom BMBF geförderten Forschungsprojektes ViKI pro ist die Entwicklung und Erprobung eines evidenz- und expertenbasierten, selbstlernenden Systems zur Entscheidungsunterstützung bei der Maßnahmenplanung im Rahmen des professionellen Pflegeprozesses in den Anwendungsfeldern “Mobilität” und “Schmerz”. Im Rahmen der Abschlussarbeit soll ein Human-in-the-Loop-System konzipiert werden, mit dessen Hilfe das Pflegepersonal die vorgeschlagenen Maßnahmen verifizieren kann. Dazu soll zunächst der wissenschaftliche State of the Art im Bereich Human-in-the-Loop Systeme und ggf. Erklärbare Künstliche Intelligenz gesichtet werden. Darauf aufbauend sollen die Anforderungen an das System mittels qualitativer Interviews erhoben, Mockups skizziert und anschließend mittels quantitativer Fragebögen evaluiert werden.

Vorkenntnisse:

  • sehr gute Deutschkenntnisse (Interviews werden in Deutsch geführt)
  • Grundkenntnisse im qualitativen und quantitativen Arbeiten

Studiengänge:

Pflegewissenschaft, Medieninformatik, Künstliche Intelligenz und Data Science oder vergleichbare Studiengänge

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis (je nach Umfang)

Aufbau eines Entity Relation Corpus zur Extraktion von pflegeplanungsrelevanten Attributen

Idee: Idee: Ziel des vom BMBF geförderten Forschungsprojektes ViKI pro ist die Entwicklung und Erprobung eines evidenz- und expertenbasierten, selbstlernenden Systems zur Entscheidungsunterstützung bei der Maßnahmenplanung im Rahmen des professionellen Pflegeprozesses in den Anwendungsfeldern “Mobilität” und “Schmerz”. Im Rahmen der Abschlussarbeit soll auf Basis eines Datenmodells ein Entity Relation Corpus aufgebaut werden, mit dessen Hilfe pflegeplanungsrelevante Attribute für das Entscheidungsunterstützungssystem extrahiert werden können. Dazu soll zunächst der wissenschaftliche State of the Art der Entity Recognition im Bereich des Gesundheitswesens aufgearbeitet werden. Weitere Bestandteile der Arbeit sind die Aufbereitung und Visualisierung von Freitexten der Pflegedokumentation, die Entwicklung einer Annotationsrichtlinie auf Basis eines bereitgestellten Datenmodells sowie die Evaluierung des Korpus durch den Vergleich von State of the Art Algorithmen (z.B. GELECTRA, XLM-RoBERTa).

Vorkenntnisse:

  • gute Deutschkenntnisse (Datenmaterial ist auf Deutsch)
  • Grundkenntnisse in Python sowie in der Nutzung von Natural Language Processing Libraries (z.B. spaCy, NLTK)
  • idealerweise Erfahrung in der Nutzung von Hugging Face

Studiengänge:

Computerlinguistik, Computer Science, Künstliche Intelligenz und Data Science oder vergleichbare Studiengänge

Thesis: Bachelorthesis

KI-gestütze Anomalieerkennung auf Energiedaten

Idee: Im Zuge dieser Thesis soll untersucht werden, welche KI-Methoden sich zur Anomaliedetektion auf Energiedaten eigenen. Hierbei sollen unterschiedliche UseCases und Anomalien betrachtet werden. Data Science auf Energiedaten ist ein stark wachsender Forschungsbereich, daher sollen in dieser Thesis verschiedene Data Science Methoden zum Einsatz kommen. Das Ziel ist es neuartige UseCases anhand von realen Energiedaten mittels Data Science Methodiken zu untersuchen.

Vorkenntnisse: Praktische Programmierkentnisse idealerweise in Python oder C#, Kenntnisse in klassichen Machine Learning und Deep Learning Frameworks wie Pytorch, Keras, Tensorflow, idealerweise Grundwissen über Energiedaten und Anomaliedetektion

Studiengänge: Data Science, (Energie-)Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingeneurwesen, Betriebswirtschaftslehre, (Energie-)Informatik

Thesis: Masterthesis

Konzeptionierung neuer Geschäftsmodelle durch den Einsatz des Digitalen Produktpass in der Kreislaufwirtschaft

Idee: Das Ziel dieser Thesis ist es, neue Geschäftsmodelle durch den Einsatz des Digitalen Produktpasses in der Kreislaufwirtschaft zu konzipieren. Dabei stellt sich vor allem die Frage, wie Produzenten und Hersteller Geld verdienen können, wenn sie ihre Produkte nachhaltig und wiederverwendbar produzieren. Der Digitale Produktpass ist ein digitales Tool, das Produktinformationen enthält und die Verfolgbarkeit von Produkten entlang der Wertschöpfungskette ermöglicht, so dass auch zum Beispiel eine Recyclingfirma am Ende des Produktlebens noch Zugriff auf die Daten hat.

Vorkenntnisse: Grundlagen der Kreislaufwirtschaft und deren aktuellen Geschäftsmodelle

Studiengänge: Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Umweltwissenschaften o.ä.

Thesis: Bachelorthesis

Nutzung von Energiedaten in Unternehmen – Status quo und künftige Entwicklung

Idee: Im Zuge dieser Thesis soll der aktuelle Stand der Nutzung von Energiedaten in Unternehmen, im Kontext der zunehmend wachsenden Bedeutung von Energie (Stichwörter: Energiewende, Kreislaufwirtschaft), untersucht werden. Hierbei sollen Fragen, wie z.B. das prinzipielle Vorhandensein von Daten zur Energieerzeugung und dem -verbrauch, sowie der Umfang und die Art der Nutzung dieser Daten ermittelt werden. Die Erkenntnisse sollen neben einer theoretischen Betrachtung der Fragestellung, durch qualitative und/oder quantitative Umfragen mit Unternehmen einer Branche ermittelt werden. Das Ziel der Thesis ist es, auf dem ermittelten Stand Use Cases und Vorteile durch die Nutzung ihrer Energiedaten für Unternehmen sowohl bereits heute als auch mit Blick in die Zukunft (siehe Stichwörter) zu ermitteln.

Vorkenntnisse: Gute Kenntnisse über die Erzeugung und Nutzung von Energie in Unternehmen sowie die Möglichkeiten der Erfassung und Nutzung von Energiedaten, grundlegendes Verständnis über die Folgen der Energiewende für Unternehmen sowie idealerweise empirische Grundkenntnisse

Studiengänge: Erneuerbare Energien, Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsingenieurwesen, o.ä.

Thesis: Masterthesis

Intrapreneurship – Entwurf und Anwendung eines Intrapreneurship Programms im Unternehmenskontext

Idee: Intrapreneurship ist als Konzept schon länger in der Praxis bekannt, um Mitarbeiter von größeren Mittelständlern oder Konzernen unternehmerischer zu machen. Doch wie sieht ein passendes Konzept für ein Programm aus, das nachhaltig in Unternehmen implementiert werden kann und welche Methoden kommen in welcher Phase passend infrage? In der Betrachtung liegt sowohl der modulare Aufbau des Intrapreneurship Programmes als auch eine mögliche Anwendung in einem Unternehmen, das gemeinsam mit dem Institut dafür gewonnen wird.

Studiengänge: Betriebswirtschaftslehre, Marketing, Mittelstandsökonomik o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Systematische Literaturanalyse zu Anwendungsmöglichkeiten sowie den Vor- und Nachteilen von In-Context Learning bei der Verwendung von Large Language Models im Kontext des unternehmerischen Prozessmanagements.

Idee: OpenAI hat durch das Release von ChatGPT im November 2022 in beeindruckender Weise gezeigt, wozu die heutigen sogenannten Large Language Models in der Lage sind. Durch die Verwendung sogenannter Eingabe-Prompts ist es dabei möglich, die Modelle ohne vorherige Anpassungen für konkrete Einsatzzwecke zu verwenden. Dabei spielt In-Context-Learning eine wichtige Rolle, also die Fähigkeit dieser Modelle, anhand gegebener Inputs aus dem Kontext der bereitgestellten Informationen zu lernen und darauf aufbauend Antworten zu geben. Die Struktur solcher Prompts ist dabei entscheidend für die Qualität des jeweiligen Outputs. Beispielsweise kann ein Prompt definierte Regeln enthalten, nach denen eine textuell formulierte Prozessbeschreibung in ein grafisches Model überführt werden soll. Ziel dieser Arbeit ist es zu untersuchen, welche Potenziale und Risiken bei der Verwendung dieser In-Context-Learning Fähigkeiten bestehen und wie diese sich auf beispielhaft ausgewählte, konkrete Aufgaben im Prozessmanagement auswirken.

Studiengänge: Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Informatik oder vergleichbare Studiengänge mit einem thematischen Fokus auf technologische Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz oder im Prozessmanagement

Thesis: Bachelor-Thesis

Definition und systematische Auswertung von Use Cases zum Einsatz von Bildanalysefunktionen von Large Language Models zur Analyse und Aufbereitung von Prozessmodellen.

Idee: OpenAI hat durch das Release von ChatGPT 4V(ision) im September 2023 eine Funktion zur Analyse von Bildern als Input für die Nutzer freigeschaltet. Das Modell ist dadurch dazu in der Lage, eingegebene Grafiken zu analysieren und darauf aufbauend bestimmte Aufgaben durchzuführen. Beispielsweise wäre es denkbar, einen von Hand skizzierten Prozessablauf dem Modell zur Verfügung zu stellen, lediglich mit dem Auftrag versehen, daraus ein grafisches Prozessmodell zu erstellen, dieses auf Sinnhaftigkeit zu prüfen und im System zu implementieren. Ziel dieser Arbeit ist es durch eine systematische Use-Case-Analyse zu untersuchen, wie diese Technologie in konkreten Anwendungsfällen für die Analyse und Aufbereitung grafischer Prozessmodelle in Unternehmen eingesetzt werden können und welche Mehrwerte dadurch entstehen.

Studiengänge: Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Informatik oder vergleichbare Studiengänge mit einem thematischen Fokus auf technologische Entwicklungen im Bereich des Prozessmanagements oder der Künstlichen Intelligenz.

Thesis: Master-Thesis

Konzeptionierung und Erstellung eines Kennzahlensystems zur Bewertung der Recyclingfähigkeit von Materialien

Projekt: ProDiNA

Idee: Das Ziel dieser Thesis ist die a) Konzipierung und b) Ausarbeitung eines Materialbewertungssystems im Sinne der Recyclingfähigkeit. Thematisch ist diese Abschlussarbeit im Bereich des Digitalen Produktpasses angesiedelt, welcher künftig EU-weit für alle Produkte verpflichtend ist und als Kernelement der Kreislaufwirtschaft gilt. Im Rahmen eines Forschungsprojektes analysieren und optimieren wir die Materialzusammensetzung eines Produktes hinsichtlich seiner Recyclingfähigkeit und erstellen auf dieser Basis einen digitalen Nachhaltigkeitspass als transparenten Nachweis der Kreislauffähigkeit des Produkts. Vor diesem Hintergrund sind in dieser Thesis zunächst die für die Recyclingfähigkeit eines Materials relevanten Parameter zu identifizieren (z. B. theoretische chemische Recyclingeignung, verunreinigende Zusatzstoffe, Sortierbarkeit, Wiedereinsetzbarkeit, etc.) und daraus ein Bewertungsschema (quantitatives Kennzahlensystem) zu entwickeln. Hierzu ist der wissenschaftliche State of the Art im Bereich des Materialrecyclings zu sichten und in die Betrachtung mit einzubeziehen. Darauf aufbauend sind schließlich für die im Produkt verbauten Materialien die relevanten Parameter inhaltlich zu erarbeiten (Recherche & Interviews mit Recyclingunternehmen), um das entwickelte Bewertungssystem zu validieren und zu füllen.

Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in den Materialwissenschaften, Grundlagen der Kreislaufwirtschaft und des Recyclings

Studiengänge: Materialwissenschaften, Umweltwissenschaften, Circular Economy, Nachhaltigkeitsmanagement oder ähnliches

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis (je nach Umfang)

Digital Learning
App zur (KI-gestützten) Fast Lane Content Creation

Idee: Eine mobile Web-App wird entwickelt, um Lehrende mithilfe von KI bei der Erstellung von digitalen Lehrinhalten (z.B. in Form von Videos) zu unterstützen. Den Lehrenden soll es trotz wenig Erfahrung mit der digitalen Erstellung von Content möglich sein, die App nutzen zu können. Die App assistiert Lehrenden bei Aufnahme, Bearbeitung und Hochladen von Inhalten. Dabei stellt sich die Frage, inwiefern die App Unterstützung bieten kann und durch KI oder Tiefensensoren einen Mehrwert für den Lehrinhalt bietet.

Vorkenntnisse: idealerweise Erfahrung im Bereich Bildungswesen oder App-Development

Studiengänge: Informatik, Data Science, Pädagogik, Educational Technology, Psychologie o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Erfolgsfaktoren für datengesteuerte Geschäftsmodelle im Bildungssektor

Idee: Da sich der Bildungsmarkt im Wandel befindet, soll analysiert werden, wie die wirtschaftliche Funktionalität und Interoperabilität des neu-entstehenden Bildungsmarktes zu gewährleisten ist. Es soll untersucht werden, wie Mehrwert durch neue, datengesteuerte Geschäftsmodelle erzielt werden kann. Lösungen für datengetriebenen Geschäftsmodelle sollen mit Hilfe von Literaturrecherchen und Expertengesprächen entwickelt werden.

Vorkenntisse: Erfahrungen im Bereich Bildungswesen, Verständnis für Business-Modelle

Studiengänge: Betriebswirtschaft, Pädagogik, Bildungwesen, Educational Technology, Psychologie o.ä.

Thesis: Masterthesis

Evaluation eines Weiterbildungsassistenten

Idee: Mithilfe eines digitalen Weiterbildungsassistenten sollen Menschen dazu beraten werden, welcher Bildungsweg für sie und ihre beruflichen Ziele geeignet sein könnte. Ziel der Arbeit ist es, diesen neu entwickelten Assistenten zu evaluieren und aus dieser Evaluation Verbesserungsmöglichkeiten abzuleiten.

Vorkenntnisse: Erfahrung im Themenfeld AI

Studiengänge: Informatik, Data Science, Educational Technology o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Lernen mit haptischen Technologien

Idee: Zur Unterstützung der digitalen Ausbildung z.B. im Bereich der manuellen Medizin oder der Musik untersuchen wir haptische Technologien in VR-basierten Lernumgebungen. Dabei stellt sich die Frage: wie kann die Verwendung haptischer Elemente in VR den Lerntransfer der Lernenden beeinflussen oder verbessern?

Vorkenntnisse: idealerweise Erfahrung in experimenteller Forschung

Studiengänge: Informatik, Data Science, Educational Technology o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Evaluation eines Matching-Tools für Lernprofile

Idee: Mithilfe eines Matching-Tools können Lernende Informationen über ihr Lernverhalten sowie über für sie passende Lernformate erhalten. Außerdem erhalten sie Hinweise dazu, wie sie ihr Lernverhalten verbessern können. Das Ziel der Arbeit ist es, dieses neu entwickelte Tool zu evaluieren und es auf dieser Grundlage weiterzuentwickeln.

Vorkenntnisse: idealerweise Erfahrung im Bereich Bildungswesen

Studiengänge: Pädagogik, Educational Technology, Psychologie o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

VR-Klassenzimmer

Idee: VR-basierte Klassenzimmer kommen immer häufiger zum Einsatz. Dennoch bleibt oft unklar, wie sie gestaltet werden müssen, um tatsächlich einen Mehrwert zu erzielen. Worin liegen die Vorteile und Nachteile eines VR-Klassenzimmers im Vergleich zu einem realen Klassenraum?

Vorkenntnisse: idealerweise Erfahrung im Bereich Bildungswesen

Studiengänge: Pädagogik, Educational Technology, Psychologie o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Digital Health
Konzeption eines Human-in-the-Loop Systems für die stationäre Langzeitpflege

Idee: Ziel des vom BMBF geförderten Forschungsprojektes ViKI pro ist die Entwicklung und Erprobung eines evidenz- und expertenbasierten, selbstlernenden Systems zur Entscheidungsunterstützung bei der Maßnahmenplanung im Rahmen des professionellen Pflegeprozesses in den Anwendungsfeldern “Mobilität” und “Schmerz”. Im Rahmen der Abschlussarbeit soll ein Human-in-the-Loop-System konzipiert werden, mit dessen Hilfe das Pflegepersonal die vorgeschlagenen Maßnahmen verifizieren kann. Dazu soll zunächst der wissenschaftliche State of the Art im Bereich Human-in-the-Loop Systeme und ggf. Erklärbare Künstliche Intelligenz gesichtet werden. Darauf aufbauend sollen die Anforderungen an das System mittels qualitativer Interviews erhoben, Mockups skizziert und anschließend mittels quantitativer Fragebögen evaluiert werden.

Vorkenntnisse:

  • sehr gute Deutschkenntnisse (Interviews werden in Deutsch geführt)
  • Grundkenntnisse im qualitativen und quantitativen Arbeiten

Studiengänge:

Pflegewissenschaft, Medieninformatik, Künstliche Intelligenz und Data Science oder vergleichbare Studiengänge

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis (je nach Umfang)

Aufbau eines Entity Relation Corpus zur Extraktion von pflegeplanungsrelevanten Attributen

Idee: Idee: Ziel des vom BMBF geförderten Forschungsprojektes ViKI pro ist die Entwicklung und Erprobung eines evidenz- und expertenbasierten, selbstlernenden Systems zur Entscheidungsunterstützung bei der Maßnahmenplanung im Rahmen des professionellen Pflegeprozesses in den Anwendungsfeldern “Mobilität” und “Schmerz”. Im Rahmen der Abschlussarbeit soll auf Basis eines Datenmodells ein Entity Relation Corpus aufgebaut werden, mit dessen Hilfe pflegeplanungsrelevante Attribute für das Entscheidungsunterstützungssystem extrahiert werden können. Dazu soll zunächst der wissenschaftliche State of the Art der Entity Recognition im Bereich des Gesundheitswesens aufgearbeitet werden. Weitere Bestandteile der Arbeit sind die Aufbereitung und Visualisierung von Freitexten der Pflegedokumentation, die Entwicklung einer Annotationsrichtlinie auf Basis eines bereitgestellten Datenmodells sowie die Evaluierung des Korpus durch den Vergleich von State of the Art Algorithmen (z.B. GELECTRA, XLM-RoBERTa).

Vorkenntnisse:

  • gute Deutschkenntnisse (Datenmaterial ist auf Deutsch)
  • Grundkenntnisse in Python sowie in der Nutzung von Natural Language Processing Libraries (z.B. spaCy, NLTK)
  • idealerweise Erfahrung in der Nutzung von Hugging Face

Studiengänge:

Computerlinguistik, Computer Science, Künstliche Intelligenz und Data Science oder vergleichbare Studiengänge

Thesis: Bachelorthesis

Smart Energy
KI-gestütze Anomalieerkennung auf Energiedaten

Idee: Im Zuge dieser Thesis soll untersucht werden, welche KI-Methoden sich zur Anomaliedetektion auf Energiedaten eigenen. Hierbei sollen unterschiedliche UseCases und Anomalien betrachtet werden. Data Science auf Energiedaten ist ein stark wachsender Forschungsbereich, daher sollen in dieser Thesis verschiedene Data Science Methoden zum Einsatz kommen. Das Ziel ist es neuartige UseCases anhand von realen Energiedaten mittels Data Science Methodiken zu untersuchen.

Vorkenntnisse: Praktische Programmierkentnisse idealerweise in Python oder C#, Kenntnisse in klassichen Machine Learning und Deep Learning Frameworks wie Pytorch, Keras, Tensorflow, idealerweise Grundwissen über Energiedaten und Anomaliedetektion

Studiengänge: Data Science, (Energie-)Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingeneurwesen, Betriebswirtschaftslehre, (Energie-)Informatik

Thesis: Masterthesis

Konzeptionierung neuer Geschäftsmodelle durch den Einsatz des Digitalen Produktpass in der Kreislaufwirtschaft

Idee: Das Ziel dieser Thesis ist es, neue Geschäftsmodelle durch den Einsatz des Digitalen Produktpasses in der Kreislaufwirtschaft zu konzipieren. Dabei stellt sich vor allem die Frage, wie Produzenten und Hersteller Geld verdienen können, wenn sie ihre Produkte nachhaltig und wiederverwendbar produzieren. Der Digitale Produktpass ist ein digitales Tool, das Produktinformationen enthält und die Verfolgbarkeit von Produkten entlang der Wertschöpfungskette ermöglicht, so dass auch zum Beispiel eine Recyclingfirma am Ende des Produktlebens noch Zugriff auf die Daten hat.

Vorkenntnisse: Grundlagen der Kreislaufwirtschaft und deren aktuellen Geschäftsmodelle

Studiengänge: Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Umweltwissenschaften o.ä.

Thesis: Bachelorthesis

Nutzung von Energiedaten in Unternehmen – Status quo und künftige Entwicklung

Idee: Im Zuge dieser Thesis soll der aktuelle Stand der Nutzung von Energiedaten in Unternehmen, im Kontext der zunehmend wachsenden Bedeutung von Energie (Stichwörter: Energiewende, Kreislaufwirtschaft), untersucht werden. Hierbei sollen Fragen, wie z.B. das prinzipielle Vorhandensein von Daten zur Energieerzeugung und dem -verbrauch, sowie der Umfang und die Art der Nutzung dieser Daten ermittelt werden. Die Erkenntnisse sollen neben einer theoretischen Betrachtung der Fragestellung, durch qualitative und/oder quantitative Umfragen mit Unternehmen einer Branche ermittelt werden. Das Ziel der Thesis ist es, auf dem ermittelten Stand Use Cases und Vorteile durch die Nutzung ihrer Energiedaten für Unternehmen sowohl bereits heute als auch mit Blick in die Zukunft (siehe Stichwörter) zu ermitteln.

Vorkenntnisse: Gute Kenntnisse über die Erzeugung und Nutzung von Energie in Unternehmen sowie die Möglichkeiten der Erfassung und Nutzung von Energiedaten, grundlegendes Verständnis über die Folgen der Energiewende für Unternehmen sowie idealerweise empirische Grundkenntnisse

Studiengänge: Erneuerbare Energien, Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsingenieurwesen, o.ä.

Thesis: Masterthesis

Incubation
Intrapreneurship – Entwurf und Anwendung eines Intrapreneurship Programms im Unternehmenskontext

Idee: Intrapreneurship ist als Konzept schon länger in der Praxis bekannt, um Mitarbeiter von größeren Mittelständlern oder Konzernen unternehmerischer zu machen. Doch wie sieht ein passendes Konzept für ein Programm aus, das nachhaltig in Unternehmen implementiert werden kann und welche Methoden kommen in welcher Phase passend infrage? In der Betrachtung liegt sowohl der modulare Aufbau des Intrapreneurship Programmes als auch eine mögliche Anwendung in einem Unternehmen, das gemeinsam mit dem Institut dafür gewonnen wird.

Studiengänge: Betriebswirtschaftslehre, Marketing, Mittelstandsökonomik o.ä.

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis

Process Digitalization
Systematische Literaturanalyse zu Anwendungsmöglichkeiten sowie den Vor- und Nachteilen von In-Context Learning bei der Verwendung von Large Language Models im Kontext des unternehmerischen Prozessmanagements.

Idee: OpenAI hat durch das Release von ChatGPT im November 2022 in beeindruckender Weise gezeigt, wozu die heutigen sogenannten Large Language Models in der Lage sind. Durch die Verwendung sogenannter Eingabe-Prompts ist es dabei möglich, die Modelle ohne vorherige Anpassungen für konkrete Einsatzzwecke zu verwenden. Dabei spielt In-Context-Learning eine wichtige Rolle, also die Fähigkeit dieser Modelle, anhand gegebener Inputs aus dem Kontext der bereitgestellten Informationen zu lernen und darauf aufbauend Antworten zu geben. Die Struktur solcher Prompts ist dabei entscheidend für die Qualität des jeweiligen Outputs. Beispielsweise kann ein Prompt definierte Regeln enthalten, nach denen eine textuell formulierte Prozessbeschreibung in ein grafisches Model überführt werden soll. Ziel dieser Arbeit ist es zu untersuchen, welche Potenziale und Risiken bei der Verwendung dieser In-Context-Learning Fähigkeiten bestehen und wie diese sich auf beispielhaft ausgewählte, konkrete Aufgaben im Prozessmanagement auswirken.

Studiengänge: Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Informatik oder vergleichbare Studiengänge mit einem thematischen Fokus auf technologische Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz oder im Prozessmanagement

Thesis: Bachelor-Thesis

Definition und systematische Auswertung von Use Cases zum Einsatz von Bildanalysefunktionen von Large Language Models zur Analyse und Aufbereitung von Prozessmodellen.

Idee: OpenAI hat durch das Release von ChatGPT 4V(ision) im September 2023 eine Funktion zur Analyse von Bildern als Input für die Nutzer freigeschaltet. Das Modell ist dadurch dazu in der Lage, eingegebene Grafiken zu analysieren und darauf aufbauend bestimmte Aufgaben durchzuführen. Beispielsweise wäre es denkbar, einen von Hand skizzierten Prozessablauf dem Modell zur Verfügung zu stellen, lediglich mit dem Auftrag versehen, daraus ein grafisches Prozessmodell zu erstellen, dieses auf Sinnhaftigkeit zu prüfen und im System zu implementieren. Ziel dieser Arbeit ist es durch eine systematische Use-Case-Analyse zu untersuchen, wie diese Technologie in konkreten Anwendungsfällen für die Analyse und Aufbereitung grafischer Prozessmodelle in Unternehmen eingesetzt werden können und welche Mehrwerte dadurch entstehen.

Studiengänge: Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Informatik oder vergleichbare Studiengänge mit einem thematischen Fokus auf technologische Entwicklungen im Bereich des Prozessmanagements oder der Künstlichen Intelligenz.

Thesis: Master-Thesis

Smart Quality
Konzeptionierung und Erstellung eines Kennzahlensystems zur Bewertung der Recyclingfähigkeit von Materialien

Projekt: ProDiNA

Idee: Das Ziel dieser Thesis ist die a) Konzipierung und b) Ausarbeitung eines Materialbewertungssystems im Sinne der Recyclingfähigkeit. Thematisch ist diese Abschlussarbeit im Bereich des Digitalen Produktpasses angesiedelt, welcher künftig EU-weit für alle Produkte verpflichtend ist und als Kernelement der Kreislaufwirtschaft gilt. Im Rahmen eines Forschungsprojektes analysieren und optimieren wir die Materialzusammensetzung eines Produktes hinsichtlich seiner Recyclingfähigkeit und erstellen auf dieser Basis einen digitalen Nachhaltigkeitspass als transparenten Nachweis der Kreislauffähigkeit des Produkts. Vor diesem Hintergrund sind in dieser Thesis zunächst die für die Recyclingfähigkeit eines Materials relevanten Parameter zu identifizieren (z. B. theoretische chemische Recyclingeignung, verunreinigende Zusatzstoffe, Sortierbarkeit, Wiedereinsetzbarkeit, etc.) und daraus ein Bewertungsschema (quantitatives Kennzahlensystem) zu entwickeln. Hierzu ist der wissenschaftliche State of the Art im Bereich des Materialrecyclings zu sichten und in die Betrachtung mit einzubeziehen. Darauf aufbauend sind schließlich für die im Produkt verbauten Materialien die relevanten Parameter inhaltlich zu erarbeiten (Recherche & Interviews mit Recyclingunternehmen), um das entwickelte Bewertungssystem zu validieren und zu füllen.

Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in den Materialwissenschaften, Grundlagen der Kreislaufwirtschaft und des Recyclings

Studiengänge: Materialwissenschaften, Umweltwissenschaften, Circular Economy, Nachhaltigkeitsmanagement oder ähnliches

Thesis: Bachelor- oder Masterthesis (je nach Umfang)

Das erwartet Dich beim August-Wilhelm Scheer Institut.

Innovative Projekte.
Bei uns treibst Du innovative und gesellschaftsrelevante Digitalisierungsthemen voran. Gemeinsam leisten wir einen wertvollen Beitrag für die Zukunft der Digitalisierung.

Übernahmechancen.
Wir stellen Personen ein, weil wir von deren Persönlichkeit überzeugt sind. Wenn Du Dich bei uns beweisen kannst, steht einer möglichen Übernahme nichts im Weg.

Selbstständige Arbeitsweise.
Bei uns lernst Du schon früh selbst Verantwortung zu übernehmen. Du bringst Deine eigenen Ideen ein und setzt diese gemeinsam mit uns in die Tat um.

Arbeiten auf Augenhöhe.
Wir zählen auf Deine Ideen und suchen echte Teamplayer. In unserem internationalen und interdisziplinären Team können wir gemeinsam Vieles erreichen.

Flexible Arbeitszeiten.
Wann und wieviel Du arbeitest entscheidest Du selbst. Du kannst dir deine Arbeitszeit flexibel einteilen und so Studium und Arbeit optimal vereinen.

Campusnähe.
Die Nähe zum Campus der Universität des Saarlandes und der TU Clausthal bietet kurze Arbeitswege, eine gute Verkehrsanbindung und einen kurzen Weg zur Mensa.

Estella Kirsch

Estella Kirsch, ehemals Junior Researcher, jetzt Digitization Associate im Bereich Incubation 

„Das Institut bietet mir die Möglichkeit, meine eigenen Ideen einzubringen und Verantwortung zu übernehmen. In dem spannenden Umfeld kann ich mich sowohl persönlich als auch beruflich weiterentwickeln.“

Zubayr Khalid, Junior Researcher im Smart Energy Lab

„The August-Wilhelm Scheer Institute has offered me to work on interesting projects with demanding technologies such as blockchain. I particularly am loving how my technical skills are growing over the times I am spending at the institute.“

Zubayr Khalid, Junior Researcher im Smart Energy Lab

„The August-Wilhelm Scheer Institute has offered me to work on interesting projects with demanding technologies such as blockchain. I particularly am loving how my technical skills are growing over the times I am spending at the institute.“

Johanna Krämer, Werkstudentin in Public Relations & Design

„Die offene, selbstständige und flexible Arbeitskultur geben mir die Freiheit bereits während des Studiums intensive Erfahrungen im Bereich Online Marketing/im Berufsalltag zu sammeln. Ich kann mich hier meinen Interessen und Fähigkeiten entsprechend entfalten & entwickeln. Jeder Arbeitstag ist anders, spannend und auf positive Weise herausfordern. Als Werkstudent*in wird man wertgeschätzt und super ins Team integriert. Die Möglichkeit im Homeoffice zu arbeiten ist auf jeden Fall ein Bonus.“

Jonas Halberstadt, Junior Researcher im Industrie 4.0 Lab 

„Meine Werkstudententätigkeit am Institut bietet mir die Möglichkeit, sowohl wertvolle praktische Erfahrungen in meinem Schwerpunkt zu sammeln als auch in neue Themenbereiche einzublicken. Dabei wird den Werkstudenten stets Freiraum gegeben, um eigene Ideen einzubringen und kreativ zu sein. Man kann schnell in eigener Verantwortung Aufgaben übernehmen und entwickelt dadurch eine steile Lernkurve in kurzer Zeit. Das Arbeiten ist geprägt von hoher Flexibilität, flachen Hierarchien, sehr guter Betreuung sowie einer angenehmen Arbeitsatmosphäre.“

Jonas Halberstadt, Junior Researcher im Industrie 4.0 Lab 

„Meine Werkstudententätigkeit am Institut bietet mir die Möglichkeit, sowohl wertvolle praktische Erfahrungen in meinem Schwerpunkt zu sammeln als auch in neue Themenbereiche einzublicken. Dabei wird den Werkstudenten stets Freiraum gegeben, um eigene Ideen einzubringen und kreativ zu sein. Man kann schnell in eigener Verantwortung Aufgaben übernehmen und entwickelt dadurch eine steile Lernkurve in kurzer Zeit. Das Arbeiten ist geprägt von hoher Flexibilität, flachen Hierarchien, sehr guter Betreuung sowie einer angenehmen Arbeitsatmosphäre.“

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Aline Schneider

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