Aufgaben Verantwortung für die Planung und Umsetzung des gesamten operativen Einkaufs Selbständiges Monitoring, Reporting, Analyse und dauerhafte Optimierung der Lagerbewegungen, um die Lieferfähigkeit unseres Mandanten sicherzustellen Ansprechpartner für alle Fragen und Prozesse rund um die Beschaffung Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Excel-Lösungen Dienstsitz: D - 64xxx Einstellungsdatum: schnellst möglich Gehalt: nach Vereinbarung Anforderungen abgeschlossenes Studium der Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, IT-Management oder einem verwandten Studiengang, alternativ abgeschlossene kaufmännische Berufsausbildung z.B. als Industrie-/Speditionskaufmann (m/w/d) und mehrjährige Berufserfahrung im Einkauf sehr gute Kenntnisse in Excel-Funktionen, Formeln und Datenanalyse, sowie umfangreiche Erfahrung in der Anwendung von Excel Visual Basic for Applications (VBA) Kenntnisse sind von Vorteil sehr gute Deutsch- und verhandlungssichere Englischkenntnisse Angebot Flexible Arbeitszeiten & mobile Working Vermögenswirksame Leistungen, betriebliche Altersvorsorge, umfangreiche Versicherungsleistungen Gesundheitsförderung, sowie Sport- & Freizeitangebote Weiterbildungsprogramme, Sprachkurse Job Bike, modernes Arbeitsumfeld, familiäres und internationales Team
Im Kontext der Industrie 4.0 werden die Informationen zu Maschinen, Produkten oder auch Prozessen immer wichtiger. Diese Informationen müssen digital verwaltet werden und für die Analyse und Weiterverarbeitung verfügbar sein, es braucht also einen Digitalen Zwilling mit all diesen Informationen.
Künstliche Intelligenz revolutioniert die industrielle Produktion durch Predictive Maintenance, Qualitätsprognosen und autonome Prozessoptimierung. Jedoch scheitern viele KI-Initiativen in der Industrie an fehlender strategischer Planung, unklaren Business Cases und mangelnder Einbindung in die Gesamtstrategie. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines praxisorientierten Frameworks für die strategische Implementierung von KI in Produktionsumgebungen.
Künstliche Intelligenz revolutioniert die industrielle Produktion durch Predictive Maintenance, Qualitätsprognosen und autonome Prozessoptimierung. Jedoch scheitern viele KI-Initiativen in der Industrie an fehlender strategischer Planung, unklaren Business Cases und mangelnder Einbindung in die Gesamtstrategie. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines praxisorientierten Frameworks für die strategische Implementierung von KI in Produktionsumgebungen.