Wir unterstützen dich als Bachelorand:in / Masterand:in (m/w/d) bei deiner Abschlussarbeit. Hier verbringst du in der Regel sechs Monate bei M&M; so hast du genügend Zeit, neben dem Verfassen deiner Arbeit weitere wertvolle Erfahrung zu sammeln. Unser Angebot für deine Thesis im Sommersemester 2024 findest du in den folgenden Competence Centern:

  1. IoT & Edge
  2. Cloud Computing
  3. Data & Artificial Intelligence
  4. Industry 4.0 & Digital Twin
  5. Web & Mobile
  6. Cyber & Software Security
  7. Engineering Systems
  8. Quality Engineering
  9. UX / UI Design
  10. Project Management
  11. Agile Practices & Agile Requirements Engineering

IoT & Edge

Edge-Systeme und die Datensouveränität (ID: T-2024-SS-DLWE-1)

Edge-Geräte ermöglichen die Datenerfassung und -verarbeitung im Shop Floor. Sie sind die Verbindung zu anderen IT-Systemen und zur Cloud. Diese zentrale Position im IIoT-System macht sie zu einem idealen Ort, um festzulegen, welche Daten erfasst und mit welchen Systemen und Organisationen diese Daten geteilt werden. Datensouveränität bedeutet, die Kontrolle darüber zu haben, welche Daten erfasst, gespeichert und geteilt werden. In deiner Thesis beschäftigst du dich intensiv mit der Frage, was Datensouveränität im Kontext des IIoT bedeutet, entwickelst ein Konzept und beweist dessen Tragfähigkeit in der Praxis. 

Technologien: Datensouveränität, Industrial Internet of Things, IT Security  

Studiengänge: Informatik, Wirtschaftsinformatik (oder vergleichbar)  

Art der Thesis: Master 

Plug & Play in Edge-Systemen (ID: T-2024-SS-CFZ-1)

Plug & Play für Edge-Systeme - geht das? Die Bereitstellung neuer Geräte in einem Edge-System ist meist ein aufwändiger Prozess mit vielen manuellen Schritten. Hier sind Mechanismen wie mDNS gefragt, die das automatische Auffinden anderer Geräte und Dienste ermöglichen und den manuellen Konfigurationsaufwand reduzieren. In deiner Thesis evaluierst du, wie ein solches benutzerfreundliches und sicheres Edge-System realisiert werden kann. Dazu führst du eine Technologierecherche durch, entwickelst ein Konzept und setzt dieses in Form eines technischen Durchstichs um. 

Technologien: Industrial Internet of Things, IT Security, Linux, Docker, mDNS 

Studiengänge: Allgemeine Informatik, Technische Informatik (oder vergleichbar)  

Art der Thesis: Bachelor 

Air-Gapped Edge-Systems – IIoT-Lösungen ohne permanente Internetanbindung (ID: T-2024-SS-DLWE-2)) 

IoT ohne Internetverbindung? Was erst einmal nach einem Widerspruch klingt, ist im industriellen Kontext keine Seltenheit. Entweder weil an Installationsorten kein stabiler Internetzugang zur Verfügung steht oder weil aus Sicherheitsgründen keine permanente Internetverbindung gewollt ist. In deiner Thesis arbeitest du die speziellen Herausforderungen solcher Systeme heraus, suchst nach Lösungsmöglichkeiten und evaluierst diese durch den Aufbau eines Demonstrators. 

Technologien: Netzwerk- und Funktechnologien, mobile Apps, Industrial Internet of Things 

Studiengänge: Allgemeine Informatik, Netze und IT-Sicherheit (oder vergleichbar) 

Art der Thesis: Bachelor 

Industrial IoT - M2M Kommunikation im Shopfloor (ID: T-2024-SS-FRR-1) 

Beim Einsatz von Produktionsanlagen wird zur Prozessautomatisierung auf Machine to Machine (M2M) Kommunikation gesetzt. Unabhängig von den verwendeten Protokollen treten dabei immer wieder ähnliche Probleme auf, insbesondere im Bereich der Provisionierung. Dazu gehört beispielsweise die Frage, wie sich die Maschinen gegenseitig finden können. Nach einer Einarbeitung in die Thematik erstellst du einen Lösungsvorschlag auf Basis vorhandener Bibliotheken, die hierfür einen Mechanismus für ein gängiges Industrieprotokoll bereitstellen.  Anschließend erstellst du einen exemplarischen Demonstrator, um die Funktionsfähigkeit deines Lösungsansatzes zu beweisen. 

Technologien: Objektorientierte Programmierung (C#), Linux, Netzwerktechnik, Industrial Internet of Things 

Studiengänge: Allgemeine Informatik, Technische Informatik (oder vergleichbar) 

Art der Thesis: Bachelor 

Data & Artificial Intelligence

Herausforderungen und Lösungsansätze automatisierter Qualitätssicherung für KI-Applikationen (ID: T-2024-SS-RRDA-1)

Die Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Eruierung effizienter automatisierter Ansätze zur Identifizierung von Fehlern, Verhaltensanomalien und Leistungseinbußen in KI-Modellen und -Systemen. Dabei wird betont, wie wichtig Testdaten, Validierungstechniken und Modellüberwachung für die Qualitätssicherung in der KI-Entwicklung und Anwendung sind. Die Integration von MLOps-Prinzipien und Testautomatisierung in den Entwicklungszyklus von KI-Anwendungen wird diskutiert, um kontinuierliche Qualitätsverbesserung zu ermöglichen. Fallstudien und praktische Beispiele werden verwendet, um die Wirksamkeit dieser automatisierten Ansätze zu zeigen und zu veranschaulichen, wie Unternehmen robustere und zuverlässigere KI-Anwendungen entwickeln können. Abschließend wird ein Leitfaden zur Integration dieser Methoden in den Entwicklungsprozess von KI-Anwendungen bereitgestellt, um die Herausforderungen der Qualitätssicherung in diesem sich ständig weiterentwickelnden Bereich zu bewältigen.

Technologien: Microsoft Azure

Studiengänge: Allgemeine Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mechatronik und digitale Produktion (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Master

Microsoft Fabric in der Praxis: Eine integrierte Big Data-Analyselösung und ihre Auswirkungen in der Produktion (ID: T-2024-SS-RRDA-2)

Microsoft Fabric ist eine umfassende Big-Data-Analyselösung, die verschiedene Analysebereiche wie Data Engineering, Data Science, Data Warehouse, Real-Time Analytics und Power BI in einer integrierten Plattform vereint. Die Forschungsarbeit untersucht reale Einsatzmöglichkeiten von Microsoft Fabric in Produktionsumgebungen und analysiert die Vorteile, Herausforderungen und Auswirkungen dieser Lösung auf Unternehmen. Die Forschung konzentriert sich auch auf die Effektivität von Fabric bei der Steigerung der Analyseleistung, der gemeinsamen Nutzung von Ressourcen und der Vereinfachung des Datenmanagements. Durch Fallstudien und empirische Untersuchungen werden praktische Erkenntnisse darüber gewonnen, wie Microsoft Fabric die Analyseprozesse in Unternehmen optimiert und den Übergang von beschreibenden zu vorhersagenden Erkenntnissen ermöglicht. Die Ergebnisse der Forschungsarbeit tragen dazu bei, die Eignung von Microsoft Fabric für den Einsatz in Produktionsumgebungen zu bewerten und geben einen Einblick in die zukünftige Entwicklung integrierter Big Data-Analyseplattformen.

Technologien: Microsoft Fabric

Studiengänge: Allgemeine Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mechatronik und digitale Produktion (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Master

Die Produktisierung von KI-Auditierung: Eine Analyse aktueller Ansätze und ihr Potenzial zur Markteinführung (ID: T-2024-SS-RRDA-3)

Die Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat einen wachsenden Bedarf an Auditierungsverfahren hervorgerufen, die darauf abzielen, Vertrauen und Transparenz in KI-Systeme zu schaffen. Diese Forschungsarbeit widmet sich einer umfassenden Untersuchung der gegenwärtigen Methoden, Ansätze und Konzepte zur Auditierung von KI-Systemen. Das Hauptziel besteht darin, verschiedene Aspekte wie Zuverlässigkeit, Sicherheit und ethische Integrität zu gewährleisten.

Ein weiterer wichtiger Fokus dieser Forschungsarbeit liegt auf der Beurteilung des Potenzials dieser Auditierungsansätze für die Integration in die Produktentwicklung und Markteinführung von KI-Systemen. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Vorteile der KI-Auditierung in einer breiten Palette von Industrien genutzt werden können.

Die Ergebnisse dieser umfangreichen Forschungsarbeit bieten nicht nur Einblicke in die aktuellen Trends und Herausforderungen im Bereich der KI-Auditierung, sondern zeigen auch auf, wie diese Ansätze dazu beitragen können, die zukünftige Technologielandschaft zu gestalten. Die Implementierung dieser Auditierungsverfahren könnte dazu beitragen, die Verbreitung von KI-Systemen in verschiedenen Sektoren sicherer, vertrauenswürdiger und ethisch verantwortungsbewusster zu gestalten.

Technologien: Microsoft Azure

Studiengänge: Allgemeine Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mechatronik und digitale Produktion (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Master

Industry 4.0 & Digital Twin

Enterprise Knowledge Graph und Asset Administration Shell für ein systemübergreifendes und einheitliches Informationsmodell (ID: T-2023-WS-DMK-1)

Während ein Enterprise Knowledge Graph (EKG) eine Technologie bietet, um verschiedene Datenquellen zu integrieren und semantisch miteinander zu verknüpfen, eignet sich die von der Plattform Industrie 4.0 spezifizierte Asset Administration Shell (AAS) als Standard für ein übergreifendes Informationsmodell. Auf Basis dieser Überlegungen sollte es möglich sein, auf die Inhalte eines EKG über die AAS Schnittstelle zuzugreifen. Du untersuchst in deiner (Bachelor-)Thesis verschiedene Produkte, Plattformen, Frameworks und Bibliotheken, die als Bausteine zur Verwirklichung dieser Vision geeignet scheinen und bewertest dann verschiedene konkret aufgebaute Stacks hinsichtlich ihrer spezifischen Fähigkeiten.

Technologien: Enterprise Knowledge Graph, Asset Administration Shell

Studiengänge: Allgemeine Informatik, Medieninformatik, Wirtschaftsinformatik (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Bachelor 

Data Spaces für Industrielle Digitalisierung (ID: T-2023-WS-RER-1)

Die rasch fortschreitende Digitalisierung in der Industrie basiert zu großen Teilen auf Standards und Spezifikationen, die im Kontext der Industrie 4.0 Plattform entstanden sind. Im Zentrum steht die Asset Administration Shell (AAS), die ein erweiterbares Modell und eine API für Digitale Zwillinge definiert. Da die Wertschöpfungs- und Lieferketten die Zusammenarbeit vieler Partner erfordern, ist es enorm wichtig, geeignete Data Spaces zu schaffen, die mittels geeigneter Technologien und Verfahren einen robusten und sicheren AAS-Austausch ermöglichen. Dies umfasst einfachere Anwendungsfälle, wie bspw. den Austausch von technischen Dokumentationen bis hin zu komplexen Transaktionen für Digitale Services.

Im Rahmen dieser Thesis sollen die relevanten Spezifikationen der Industrial Data Spaces Organisation untersucht und hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit für ausgewählte Anwendungsfälle bewertet werden. Weiterhin soll mit vorliegenden Frameworks und Bibliotheken der Eclipse Foundation (Eclipse Dataspace Connector / Data Space Components) ein Demonstrator aufgebaut werden, mit dem die zu prüfenden Anwendungsfälle vorgeführt werden können.

Technologien: Asset Administration Shell, Eclipse Data Space Connector / Data Space Components

Studiengänge: Allgemeine Informatik (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Bachelor / ggf. Master

Digitale Zwillinge zur Unterstützung der nachhaltigen Transformation in der Industrie (ID: T-2024-SS-KSZ-1)

Industrie 4.0 steht für die digitale Transformation der industriellen Produktion. Ein wichtiger Baustein dabei sind Smart Factories in denen durch Informations- und Kommunikationstechnologien vernetzte Maschinen Daten in Echtzeit miteinander austauschen. Dies erfordert einen strukturierten Datenaustausch von Maschine zu Maschine auf Basis von offenen Standards für Digitale Zwillinge. Diese Standards werden u.a. von der Industrial Digital Twin Association (IDTA) erarbeitet. Im Zentrum stehen Spezifikationen für die sogenannte Asset Administration Shell (AAS), die ein erweiterbares Modell und eine API für Digitale Zwillinge definiert. 

Neben der digitalen Transformation stellt auch die nachhaltige Transformation Unternehmen vor große Herausforderungen. Mit dem European Green Deal wurden z.B. Gesetzgebungsverfahren wie die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die das Nachhaltigkeits-Reporting regeln soll oder die Ecodesign Requirements for Sustainable Product Regulation (ESPR) die auch einen Digital Product Passport (DPP) fordert, auf den Weg gebracht.

Du untersuchst in deiner Thesis die Informationsanforderungen für Nachhaltigkeitsberichte sowie für den Digital Product Passport und vergleichst diese miteinander. Darauf aufbauend modellierst du einen durchgängigen End-to-End-Prozess für das Handling der entsprechenden Daten im Produkt-Lebenszyklus und entwickelst ein Konzept für eine mögliche IT-Architektur. In Experten-Interviews diskutierst du dein Konzept und bewertest es hinsichtlich Praxistauglichkeit.

Technologien: Digitale Zwillinge, Asset Administration Shell, Datenbanken

Studiengänge: Allgemeine Informatik, Medieninformatik, Wirtschaftsinformatik (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Bachelor / ggf. Master

Architekturmuster für die Peer-to-Peer-Interaktion von Digitalen Zwillingen (ID: T-2024-SS-KSZ-2)

Die rasch fortschreitende Digitalisierung in der Industrie basiert zu großen Teilen auf Standards und Spezifikationen die u.a. von der Industrial Digital Twin Association (IDTA) erarbeitet werden. Im Zentrum steht die Verwaltungsschale, die sogenannte Asset Administration Shell (AAS), die ein erweiterbares Modell und eine API für Digitale Zwillinge definiert. Diese Digitalen Zwillinge können nach dem Interaktions-Muster zum Datenaustausch in drei Typen eingeteilt werden:

  • Typ 1: Daten der AAS werden über eine Datei ausgetauscht
  • Typ 2: Daten der AAS werden über eine API ausgetauscht
  • Typ 3: Es findet eine Peer-to-Peer-Interaktion statt, bei der die Digitalen Zwillinge direkt miteinander kommunizieren.

Du beschäftigst dich im Rahmen deiner Thesis mit Digitalen Zwillingen des Typ 3. Du identifizierst und analysierst Anwendungsfälle, bei denen eine Peer-to-Peer-Interaktion zwischen Digitalen Zwillingen erforderlich ist und leitest daraus die Anforderungen an die Umsetzung ab. Du recherchierst in Frage kommende synchrone und asynchrone Datenübertragungsverfahren und bewertest diese hinsichtlich der Eignung für die ermittelten Anwendungsfälle. Du entwickelst Architekturmuster für die die Peer-to-Peer-Interaktion und evaluierst diese durch den Aufbau eines Demonstrators.

Technologien: Digitale Zwillinge, Asset Administration Shell, Event Bus, Message Queue 

Studiengänge: Allgemeine Informatik (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Bachelor / ggf. Master

Quality Engineering

KI Software Testing Tools (ID: T-2024-SS-HSN-1)

Künstliche Intelligenz (KI) bekommt immer mehr Bedeutung in der Software-Entwicklung und der damit verbundenen (automatisierten) Qualitätssicherung. KI-basierte Software-Testing-Tools unterstützen unter anderem auf Basis von maschinellem Lernen (ML) den Quality Engineer (m/w/d) bei der Erstellung von Testfällen und Testdaten sowie bei der Überwachung und Optimierung der Testausführung bzw. Testabdeckung. 

In deiner Thesis analysierst du die hierfür verfügbaren Technologien und ermittelst die besonderen Anforderungen an KI-basierte Software-Testing-Tools. Mit diesem Wissen evaluierst du anschließend ausgewählte Tools an einer beispielhaften Anwendung.

Technologien: KI Software Testing Tools, Software Testings, Maschinelles Lernen

Studiengang: Allgemeine Informatik, Wirtschaftsinformatik (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Bachelor

UX / UI Design

Apple Vision Pro - Benutzeroberflächen in Mixed und Augmented Reality (ID: T-2024-SS-MLGR-1)

Mit dem Aufkommen der Apple Vision Pro öffnen sich neue Horizonte in der Mixed und Augmented Reality (MR & AR). Die Herausforderung: Eine intuitive Benutzeroberfläche zu schaffen, die digitale und physische Realitäten nahtlos miteinander verknüpft. In deiner Thesis untersuchst du die Potenziale der Apple Vision Pro, wirst die Grenzen zwischen den Realitäten überbrücken und kollaboratives Arbeiten in dieser neuen Umgebung evaluieren.

Technologien: Apple Vision Pro, Mixed und Augmented Reality, Xcode, SwiftUI, ARKit, Realitykit, Testflight 

Studiengänge: Allgemeine Informatik, Medieninformatik, Online Medien, Ingenieurpsychologie (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Bachelor

Project Management

Automatisierter Datenaustausch zwischen einem RE-Management System und einem ERP-System (ID: T-2024-SS-JBZ-SDS-1)

Deine Thesis konzentriert sich auf die Eruierung und den automatisierten Datenaustausch zwischen einem RE-Management System (Azure DevOps) und einem ERP-System (MS Business Central). Mit der gemeinsamen Datenbasis sollen die Informationen zur optimalen Nutzung für Projekt-/Produkt-Manager, Product Owner und aller weiteren Stakeholder aufbereitet werden. 

Im Rahmen der Arbeit werden die Anforderungen erfasst, analysiert und ein Gesamtkonzept erarbeitet, welches anschließend in einer agilen Vorgehensweise umgesetzt wird.

Technologien: Azure DevOps, MS Business Central

Studiengänge: Software-Produktmanagement, Wirtschaftsinformatik (oder vergleichbar)

Art der Thesis: Bachelor

Bewerben:

Du bist eingeschriebene:r Student:in (m/w/d) und möchtest Einblicke in unseren spannenden Arbeitsalltag erhalten? Du hast Lust, dich in die angegebenen Technologien einzuarbeiten und dein Know-How zu erweitern?

Bewirb dich gerne per du und nutze unsere Vornamen! Sende deine Bewerbungsunterlagen per E-Mail mit Angabe deines gewünschten Themas (Kennziffer angeben) und dem möglichen Eintrittstermin!

Informationen zum Datenschutz findest du hier: Datenschutz | M&M Software GmbH (mm-software.com)

Natalie Kiewel
Natalie Kiewel

Natalie Kiewel

Specialist Recruiting & HR Marketing

jobs@mm-software.com

Tel.: +49 7724 9415-40

Annette Runge
Annette Runge

Annette Runge

Head of Human Resources

jobs@mm-software.com

Tel.: +49 7724 9415-72

Kununu Top Company 2022

Wir sind auch in diesem Jahr wieder „Kununu Top Company“ und gehören damit zu den 5 % der beliebtesten Arbeitgeber auf Kununu. Die Zufriedenheit unserer Mitarbeitenden ist unser Schlüssel zum Erfolg. Mach dir selbst ein Bild davon und werde Teil unseres Teams!