Personal details

Title	Objekterkennung aus dem Artikelstamm zur Unterstützung der Kommissionierung mittels KI
Description	Die abat AG, eine international erfolgreiche SAP-Beratung im Bereich Automotive und Logistik, sucht einen Bacheloranden/Masteranden (m/w/d) für eine anwendungsorientierte Abschlussarbeit im Bereich der Künstlichen Intelligenz und Computer Vision. Ziel ist die Entwicklung eines Systems zur automatisierten Erkennung und Klassifizierung von Artikeln während des Kommissionierungsprozesses. Die korrekte Kommissionierung von Artikeln ist ein kritischer Prozess in der Logistik, bei dem Fehler zu Kundenunzufriedenheit und zusätzlichen Kosten führen können. Eine KI-gestützte Objekterkennung könnte Mitarbeitende bei diesem Prozess unterstützen und die Fehlerquote signifikant reduzieren. Die besondere Herausforderung liegt hierbei in der visuellen Ähnlichkeit vieler Artikel sowie der begrenzten Verfügbarkeit von Trainingsbildern für die KI-Modelle. Mit Hauptsitz in Bremen und zahlreichen namhaften Kunden aus dem Automotive- und Logistiksektor, bietet abat dir die Chance, dein theoretisches Wissen in der Praxis anzuwenden und wertvolle Hands-on-Erfahrungen zu sammeln! Deine Vorteile: Arbeit an einem Thema mit hoher Praxisrelevanz und Einbettung in ein aktuelles Forschungsprojekt Einblicke in die Praxis und in ein Unternehmen Qualifizierte Betreuung durch Uni-Ansprechpartner und Unternehmen Wenn dein Interesse geweckt wurde, melde dich gerne bei mir (steffen.meeuw@uol.de)
Home institution	Department of Computing Science
Associated institutions
Type of work	practical / application-focused
Type of thesis	Bachelor's or Master's degree
Author	Steffen Meeuw, M. Sc.
Status	available
Problem statement	Literaturrecherche / Analyse des State of the Art im Bereich Computer Vision und Few-Shot Learning Analyse bestehender Artikelstammdaten und verfügbarer Produktbilder Konzeption eines KI-basierten Ansatzes zur Objekterkennung mit begrenzten Trainingsdaten Entwicklung von Methoden zur effizienten Nutzung von Produktbildern aus Warehouse Management Systemen Implementierung eines Prototyps zur Erkennung und Klassifizierung von Artikeln auf einer Werkbank Evaluation des Systems unter realistischen Bedingungen Ableitung von Handlungsempfehlungen für den praktischen Einsatz
Requirement	Gute Kenntnisse in Python Grundkenntnisse im Bereich KI/Computer Vision sind wünschenswert Interesse an Logistikprozessen und Warehouse Management Systemen Erfahrung mit Machine Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch) Hohes Engagement, Eigeninitiative und Kreativität Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeiten
Created	27/03/25

Study data

Departments	Very Large Business Applications
Degree programmes	Bachelor's Programme Business Informatics Master's Programme Computing Science Bachelor's Programme Computing Science Master's Programme Business Informatics
Assigned courses
Contact person	Steffen Meeuw, M. Sc. Prof. Dr. Jorge Marx Gómez

Topic: Objekterkennung aus dem Artikelstamm zur Unterstützung der Kommissionierung mittels KI