Praxissemester (m/w/d): Entwicklung eines Konzepts zur Anwendung von KI im Aftersales Geschäftsbereich

Künstliche Intelligenz gewinnt auch in der Industrie zunehmend an Bedeutung, so auch bei der Hobart. Das Hauptziel dieser Studienarbeit ist die Entwicklung eines Konzepts, wie maschinelles Lernen im Aftersales-Geschäftsbereich von Hobart, der sogenannten SPU (Service Part Unit), eingesetzt werden kann.

Nach dem Kauf einer Spülmaschine werden die Kunden im SPU-Bereich weiterhin betreut. Dabei werden Ersatzteile, Service- und Wartungsverträge, Reinigungsmittel sowie weitere Dienstleistungen rund um die Maschine angeboten.

Eine KI-gestützte Software soll die Vertriebsmitarbeiter dabei unterstützen, maßgeschneiderte Angebote für Kunden zu erstellen und ihnen die bestmöglichen Lösungen anzubieten.

IHRE AUFGABEN:

• Business Understanding: Problemstellung erfassen und Geschäftsziele definieren, um eine datengestützte Lösung zu entwickeln.
• Data Understandig: Daten analysieren, um festzustellen, welche für die Vorhersage geeignet sind, welche nicht und ob zusätzliche Daten benötigt werden.
• Data Prepartion: Daten bereinigen, verifizieren und in eine geeignete Form bringen, um sie für das Modell nutzbar zu machen.
• Modeling: Ein geeignetes Modell auswählen und trainieren, das auf die vorliegenden Daten angewendet werden kann.
• Evaluation: Die Leistung des Modells überprüfen, die Vorhersagegenauigkeit bewerten und sicherstellen, dass das Modell die ursprünglichen Geschäftsziele erfüllt.
• Deployment: Das Modell in eine .NET-Anwendung integrieren, um es den Mitarbeitern in einer benutzerfreundlichen Umgebung zugänglich und nutzbar zu machen

IHR PROFIL:

• Studierende oder Studierender der Angewandte Künstliche Intelligenz, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Erste praktische Erfahrungen in der objektorientierten Softwareentwicklung von Vorteil
• Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning
• Fließende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständige und gut organisierte Arbeitsweise

Zeitraum: 6 Monate im Sommer- oder Wintersemester

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