Beschreibung
Aufgaben:- Umfassende Analyse des historischen Verbrauchsverhaltens aller Materialien (PLAN & APLAN) von drei ausgewählten Baureihen (ca. 4 Jahre historischen Daten)
- Identifikation von fehlenden und defekten Daten
- Vernetzung und Bereinigung von mehreren Datenquellen (Textdateien)
- Kategorisierung der Materialien nach ihrem Verbrauchsverhalten und ggf. weiteren sinnvollen Kriterien
- Ableitung von geeigneten Materialklassen
- Ableitung und Test von ersten prototypischen Planungs- bzw. Prognosemodellen je Materialklasse
- Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Prognosegüte
Anforderungen:
- Expertenwissen im Bereich Data Science und Statistik
- Expertenwissen in der Vernetzung und Verarbeitung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen
- Expertenwissen in der Entwicklung von Predictive Analytics
- Expertenwissen in der Nutzung von R bzw. R Studio
- Erfahrung im Bereich Supply Chain Optimization
- Erfahrung mit Agilen Methoden (Kanban) und/oder SCRUM
Start & Dauer:
Ab Oktober zunächst bis Ende 2017, mit Option für 2018