Im Zuge der Digitalisierung übernehmen digitale Plattformen wie AWS oder Wucato eine zunehmend zentrale Rolle entlang der industriellen Wertschöpfungsketten. Aufgrund ihres weitreichenden Einflusses auf Unternehmensprozesse, Märkte, politische Entscheidungen und gesellschaftliche Strukturen gelten Plattformökonomien als potenziell wertstiftende Organisationsformen der industriellen Wertschöpfung. Die Wechselwirkungen zwischen den vielfältigen Akteuren und Einflussfaktoren, die die Funktionsmechanismen digitaler Plattformen prägen, charakterisieren diese als komplexe sozio-technische Systeme.
Traditionelle Analysewerkzeuge wie die Wertstromanalyse oder BPMN stoßen bei der Abbildung der Dynamik solcher Systeme jedoch an ihre Grenzen. Gleichzeitig ist eine systematische Modellierung der verschiedenen Rollen, Mechanismen, Prozesse und Funktionen auf digitalen Plattformen essenziell, um ein umfassendes und konsistentes Verständnis dieser Systeme zu ermöglichen. In diesem Zusammenhang zeigt die Methode der System Dynamics großes Potenzial, die Komplexität digitaler Plattformen in der Industrie adäquat zu erfassen und abzubilden.
Ziele der studentischen Arbeit
- Vertiefung der Kenntnisse in der Systemtheorie, insbesondere im Bereich System Dynamics
- Durchführung einer umfassenden Literaturrecherche zu industriellen Plattformen und zur Methodik von System Dynamics
- Entwicklung eines technischen und organisatorischen Verständnisses digitaler Plattformen
- Identifikation und Analyse der beteiligten Rollen, Funktionen, Wirkmechanismen sowie der Wertschöpfungsschritte digitaler Plattformen
- Bewertung der Eignung von System Dynamics zur Analyse komplexer Plattformökonomien im industriellen Kontext
Voraussetzungen
- Hohe Motivation und Interesse an der Mitwirkung bei aktueller, interdisziplinärer und industrienaher Forschung
- Bereitschaft, sich intensiv in die Systemtheorie und speziell in System Dynamics einzuarbeiten
- Idealerweise erste praktische Erfahrungen in der Simulation von Wertschöpfungssystemen (z. B. mit Tools wie Siemens Plant Simulation oder AnyLogic)
- Solide Programmierkenntnisse in gängigen Programmiersprachen wie Python oder Java
- Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens Niveau C1) und gute Englischkenntnisse
Die studentische Arbeit ist ab dem 01.02.2025 oder zu einem späteren, individuell vereinbarten Zeitpunkt zu beginnen und innerhalb des in der Prüfungsordnung festgelegten Bearbeitungszeitraums abzuschließen.
Die Arbeit kann als Projekt- oder Masterarbeit verfasst werden.
Bei Interesse senden Sie mir eine E-Mail mit Lebenslauf und Notenspiegel an baris.albayrak@faps.fau.de.
Ich freue mich auf Ihre Bewerbung!
Kategorien:
Forschungsbereich:
AutomatisierungstechnikArt der Arbeit:
Masterarbeit, ProjektarbeitStudiengang:
Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Medizintechnik, WirtschaftsingenieurwesenTechnologiefeld:
Additive Mechatronics, Aufbau und Verbindungstechnik, Automatisierte Produktionsanlagen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, Kommunikation und Kooperation, Medizintechnik, Planung und Simulation, Energy and Ecology, Software Engineering und Deployment, Innovatives Qualitätsmanagement, Energiespeicher, Prozess- und Materialanalytik, Autonome Mobile SystemeKontakt:
Baris Albayrak, M.Sc.
Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)
- E-Mail: baris.albayrak@faps.fau.de