Thesis work: 30hp Digital tvilling logistik

Bakgrund 
Scania driver förändringen mot ett hållbart transportsystem. För att lyckas med detta utvecklas produkten kontinuerligt och variationen i vårt erbjudande till kunden ökar. På slutmonteringen i Södertälje innebär detta en växande komplexitet i logistiken: fler artiklar ska hanteras, placeras och flöda på ett effektivt sätt. Traditionella metoder för planering och analys är inte alltid optimala för att möta denna utveckling.

Vi ser en stor potential i att skapa en digital tvilling av slutmonteringen. En sådan digital modell skulle ge oss möjlighet att simulera olika scenarier, analysera kapacitetsbehov och optimera flöden på ett mer proaktivt och datadrivet sätt.

Mål 
Målet är att utveckla en digital tvilling av slutmonteringen avseende de interna logistikflödena. Lösningen ska fungera som ett verktyg för att analysera och optimera hur material rör sig genom produktionen och därmed stärka vår förmåga att planera för framtida behov.

Uppdragsbeskrivning 

•  Kartläggning av nuläge - Dokumentera dagens logistikflöden och artikelhantering.
•  Datainsamling -  Samla in relevanta produktions- och logistikdata som underlag för modellen.
•  Modellering/ Simulering: Skapa en digital representation av slutmonteringen.
•  Utvärdering: Jämföra resultatet med verkliga data och verifiera modellens tillförlitlighet.
•  Rekommendationer: Föreslå hur den digitala tvillingen kan användas som beslutsstöd i planering och utveckling.

Utbildning/linje/inriktning
Ange utbildning, program eller inriktning: Civilingenjör inom logistik, datorvetenskap, affärsutveckling eller motsvarande
Antal studerande: 1-2 personer
Startdatum för ex-jobbet: Januari 2025
Beräknad tidsåtgång: 6 månader

Kontaktpersoner och handledare 
Mattias Eriksson, gruppchef logistikutveckling, mattias.eriksson@scania.com 

Ansökan 
Din ansökan ska innehålla CV, personligt brev och betygsutdrag

En bakgrundskontroll kan göras för denna position. Vi genomför intervjuer löpande och kan komma att avsluta rekryteringen tidigare än angivet datum.