Praktikum: Optimierung des Ersatzteilmanagements (6 Monate) — Roche

Descrizione completa

A Roche potete presentarvi come voi stessi, abbracciati per le qualità uniche che portate. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e i legami genuini, dove siete valorizzati, accettati e rispettati per chi siete, permettendovi di prosperare sia personalmente che professionalmente. Questo è il modo in cui vogliamo prevenire, fermare e curare le malattie e garantire che tutti abbiano accesso alla salute oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta.

La posizione

Nella nostra produzione all'avanguardia a Basilea e Kaiseraugst, produciamo una varietà di farmaci che migliorano la vita di milioni di pazienti ogni giorno. L'affidabilità e l'efficienza dei nostri impianti sono di fondamentale importanza. In questo contesto, la gestione dei pezzi di ricambio predittivi svolge un ruolo centrale per una manutenzione efficiente e la massima disponibilità degli impianti.

La possibilità

Come intern (m/f/d), si ottiene l'opportunità unica di partecipare all'interfaccia di analisi dei dati e applicazione pratica nella manutenzione. Ci supporta nel miglioramento significativo dei nostri processi per l'identificazione, la classificazione e la gestione delle scorte dei pezzi di ricambio. Questa è un'opportunità ideale per applicare le tue conoscenze in un ambiente industriale reale e altamente rilevante e plasmare attivamente il futuro della manutenzione.

I tuoi compiti

Come stagista (m/f/d) nel settore dell'ottimizzazione della gestione dei pezzi di ricambio, si assumeranno attività emozionanti e varie in cui è possibile modellare attivamente i seguenti argomenti:

• Digitalizzazione data-driven: contribuisce in modo significativo alla digitalizzazione e alla strutturazione di pezzi di ricambio e liste di parti. Il vostro obiettivo è quello di creare un database coerente per il nostro sistema SAP – uno strumento centrale per la gestione delle risorse aziendali, che è essenziale per la pianificazione e l'esecuzione efficiente dei lavori di manutenzione e manutenzione. Qui si utilizza la comprensione delle strutture e modelli di dati.
• Armonizzazione intelligente dei dati: si confrontano parti di ricambio dalla fase di pianificazione dell'impianto con i dati reali memorizzati in SAP per attività di manutenzione e manutenzione. Identificare discrepanze e contribuire alla qualità e alla coerenza dei dati, che è fondamentale per una pianificazione efficace della manutenzione.
• Identificazione dei pezzi di ricambio assistiti da AI: sviluppi e implementa approcci innovativi per il riconoscimento intelligente di se i pezzi di ricambio necessari sono già presenti nel sistema SAP. È possibile utilizzare tecniche moderne come la scienza dei dati e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l'analisi del testo.
• Cooperazione interdisciplinare: Lei lavora a stretto contatto con esperti di ingegneria, operatori di impianti, laboratori e fornitori. Il vostro compito è quello di ricavare raccomandazioni ben fondate per l'inclusione di nuovi pezzi di ricambio in SAP e per valutare la loro rilevanza e il tempo ottimale – sempre per quanto riguarda la disponibilità degli impianti e l'affidabilità operativa.
• Identificazione dei componenti critici: aiuta a identificare i pezzi di ricambio critici che richiedono particolare attenzione in magazzino per ridurre al minimo i tempi di fermo inaspettati e garantire l'affidabilità degli asset. Qui si applicano i principi di gestione del rischio.
• Ottimizzazione dell'inventario tramite analisi: Si valuta se i pezzi di ricambio del sistema SAP sono in magazzino in quantità sufficienti. In tal modo, si tiene conto della frequenza di utilizzo e dei casi di installazione del pezzo di ricambio in vari impianti al fine di sviluppare una strategia di inventario ottimale e ottimizzare l'impegno di capitale.
• Processare l'innovazione con tecnologie avanzate: sarete attivamente coinvolti nell'uso e nella costruzione di strumenti moderni, compresi gli approcci di data science, forse l'uso di modelli di lingua di grandi dimensioni (LLM) e lo sviluppo della vostra app locale