Bachelorarbeit: Kennzahlen zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Werkzeugmaschinen

FIREVAnDerRWTHAachen

Aachen, NRW, Germany Hybrid permanent

Posted: April 7, 2026

Quick Summary

We are seeking a Bachelor's degree holder to join our team to assist in the development of software services for industrial machinery and equipment, focusing on performance metrics and benchmarking. The ideal candidate should have a strong background in engineering and experience with performance analysis. The successful candidate will work with various machinery models to identify benchmarking parameters and implement a system to track and analyze these parameters over a machine's lifespan.

Required Skills

Job Description

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

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