MA/HiWi__Data Science und Datenvisualisierung in Lean Ergonomics

04.04.2023, Diplomarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten

Lean Ergonomics ist die vereinte Betrachtung und Verfolgung ergonomischer und betriebswissenschaftlicher Synergien und Ziele zur ganzheitlichen und nachhaltigen Produktivitätssteigerung bei gleichzeitiger Erhaltung der Gesundheit und Leistungsfähigkeit der Mitarbeiter (https://link.springer.com/article/10.1007/s41449-022-00344-4) Zusammenhänge vermeintlich nicht assoziierter Unternehmensbereiche und Disziplinen können hierbei Auswirkung auf den Mitarbeiter haben und neuartiges Optimierungspotential für das Unternehmen aufzeigen. Dies zeigt sich anhand ergonomischer und betriebswissenschaftlicher Aspekte. In einer einjährigen Industriekooperation zu Lean Ergonomics wurden tausende Datenpunkte aus diversen Methoden und KPIs erhoben (https://www.mec.ed.tum.de/lfe/forschung/projekte/lean-ergonomics-wacker-chemie/). Zeigen Sie Ihr Daten- und Statistikgeschick und ergründen Sie neue Zusammenhänge, die einen relevanten Einfluss in einer neuen Disziplin haben!

Der Hintergrund:

Lean Ergonomics ist die vereinte Betrachtung und Verfolgung ergonomischer und betriebswissenschaftlicher Synergien und Ziele zur ganzheitlichen und nachhaltigen Produktivitätssteigerung bei gleichzeitiger Erhaltung der Gesundheit und Leistungsfähigkeit der Mitarbeiter (https://link.springer.com/article/10.1007/s41449-022-00344-4)

Zusammenhänge vermeintlich nicht assoziierter Unternehmensbereiche und Disziplinen können hierbei Auswirkung auf den Mitarbeiter haben und neuartiges Optimierungspotential für das Unternehmen aufzeigen. Dies zeigt sich anhand ergonomischer und betriebswissenschaftlicher Aspekte.

In einer einjährigen Industriekooperation zu Lean Ergonomics wurden tausende Datenpunkte aus diversen Methoden und KPIs erhoben (https://www.mec.ed.tum.de/lfe/forschung/projekte/lean-ergonomics-wacker-chemie/).

Die Idee:

Mittels diversen Methoden der Statistik, Data Science und je nach Möglichkeit Anwendung einer KI sollen die Daten explorativ erforscht und Zusammenhänge aufgezeigt werden. Die Basis bildet klassisch die deskriptive Statistik, die dann um inferenzstatistische Anwendungen (multiple lineare Regression) erweitert werden soll. Die Menge der Daten kann für eine KI-Anwendung ausreichen, was weiter abzuklären sei. Abschließender Teil ist eine umfängliche Datenvisualisierung der Ergebnisse für Wissenschaft und Praxis.

Weiteres:
Konkretes Industrieprojekt "Lean Ergonomics" mit großem, interessanten Anwendungspartner vorhanden, arbeiten Sie mit realen und praxisrelevanten Daten!

Nutzen Sie die Chance in einem neu gegründetem Forschungsfeld einen großen Input zu leisten. Eine gemeinsame Publikation kann realisiert werden.


Start: sofort

Voraussetzungen:

im Masterstudium (HFE, TUM-BWL, Gesundheits/Sportwiss./Ingenieur/Informatik mit Daten- oder Wirtschaftsfokus, Psychologie, Techniksoziologie o.Ä.)
Arbeitserfahrung als Werkstudent/ HiWi
hochgradige Eigenständigkeit und Zuverlässigkeit
Ein Gespür für Belange der Industrie
Abstraktionsvermögen UND Forschersinn beim Umgang mit großen Datenmengen
sehr gute Statistik-Kenntnisse (müssen anhand Transcript belegbar sein)
gute Excel-Kenntnisse (Daten liegen in Excel vor, umfängliche Visualisierung mittels Excel/ Powerpoint nötig)
Beherrschen einschlägiger Statistikprogramme- und Methoden (JASP, SPSS oder R; Niveau: multiple lineare Regression und höher)
Deutsch als Muttersprache
Oberflächliches Kenntnis ergonomischer und betriebswissenschaftlicher Methoden, KPIs und Zusammenhängen (z.B.: Zeitdaten, Arbeitsplatzergonomie, psychisch-körperliche Beanspruchungen, Produktivitätsmanagement etc.), oder die Fähigkeit sich in Kürze einzulesen (nicht der Fokus der Arbeit..)



Kontakt: st.brunner@tum.de

Kontakt: st.brunner@tum.de

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