Die abat AG, eine international erfolgreiche SAP-Beratung im Bereich Automotive und Logistik, sucht einen Bacheloranden/Masteranden (m/w/d) für eine Abschlussarbeit im Bereich Computer Vision und Indoor-Lokalisierung. Im Fokus steht die Entwicklung einer innovativen Methodik zur automatisierten Erkennung und Erfassung von Hochregal-Lagerplätzen mittels Drohnenaufnahmen.

Bei der Neueinführung oder Migration von SAP-Systemen stellt die manuelle Erfassung existierender Lagerplatzbeschriftungen eine zeit- und kostenintensive Herausforderung dar. Die gegenwärtige Praxis erfordert den Einsatz von Personal, das mittels Steigern die verschiedenen Ebenen des Hochregallagers besteigen muss, was neben dem hohen Ressourceneinsatz auch Risiken für die Arbeitssicherheit mit sich bringt. Eine automatisierte Lösung könnte diese Prozesse erheblich optimieren, Kosten senken und die Sicherheit verbessern.

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)

• Literaturrecherche / Analyse des State of the Art in den Bereichen Indoor-Lokalisierung, Texterkennung und Drohnentechnologie
• Evaluation bestehender Verfahren zur Texterkennung aus Videoaufnahmen
• Konzeption einer Methodik zur automatisierten Erfassung von Lagerplatzbeschriftungen mittels Drohnenaufnahmen
• Implementierung eines Proof-of-Concept-Systems für die Erfassung und Verarbeitung von Videoaufnahmen
• Integration von Algorithmen zur präzisen Texterkennung und Lagerplatzidentifikation
• Entwicklung einer Schnittstelle zur Übertragung der erkannten Lagerplatzdaten in SAP-Systeme
• Validierung des Systems unter realistischen Bedingungen in einem Testumfeld
• Analyse und Bewertung der Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz der entwickelten Lösung
   

• Gute Kenntnisse in Python
• Grundkenntnisse im Bereich KI/Computer Vision sind wünschenswert
• Interesse an Logistikprozessen und SAP-Systemen
• Verständnis für Indoor-Lokalisierung und Bildverarbeitung
• Kenntnisse in der Arbeit mit OCR-Systemen von Vorteil
• Hohes Engagement, Eigeninitiative und Kreativität
• Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeiten