Doktorand*in für Promotion KI-gestützte Simulation & Optimierung intelligenter Logistiksysteme

Tätigkeitsbereich:Supply Chain Management Fachabteilung:Logistik Engineering Methoden & Standards Gesellschaft:Mercedes-Benz AG Standort:Mercedes-Benz Werk Sindelfingen, Sindelfingen Startdatum:01.01.2027 Veröffentlichungsdatum:06.11.2026 Stellennummer:MER0004A3N Arbeitszeit:Vollzeit Aufgaben Wir machen Logistik virtuell erlebbar, bevor sie Realität wird. Wir sind verantwortlich für die Simulation und virtuelle Absicherung von Logistikprozessen. Mit Hilfe moderner Simulationsmethoden analysieren wir komplexe Materialflüsse, bewerten unterschiedliche Planungsszenarien und identifizieren Optimierungspotenziale für zukünftige Logistiksysteme. Dabei begleiten wir Projekte von der ersten Konzeptphase bis zur Umsetzung und schaffen durch Simulation eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Gestaltung effizienter, robuster und zukunftsfähiger Logistikprozesse. Mit der zunehmenden Bedeutung von Künstlicher Intelligenz entwickeln wir unsere Simulationskompetenz kontinuierlich weiter. Unser Ziel ist es, klassische Simulation mit KI und Optimierung zu verbinden und damit die nächste Generation intelligenter Simulationsmethoden zu gestalten. Genau hier kommst Du ins Spiel: Im Rahmen Deiner Promotion entwickelst Du neue Ansätze, um KI und Simulation miteinander zu verbinden. Dabei untersuchst Du, wie Daten- und KI-gestützte Methoden genutzt werden können, um komplexe Logistiksysteme effizienter zu simulieren, zu bewerten und kontinuierlich zu optimieren. Deine Aufgaben umfassen: * Entwicklung und Programmierung KI-gestützter Simulations- und Optimierungsmethoden für komplexe Intralogistiksysteme * Kombination von Materialflusssimulation, KI-Agenten, LLM (Large Language Models), Machine Learning und Optimierungsverfahren * Entwicklung von Ansätzen zur automatisierten Generierung, Parametrisierung und Auswertung von Simulationsmodellen * Anwendung von KI zur Erkennung von Optimierungspotenzialen in komplexen Logistiksystemen * Validierung der entwickelten Methoden anhand realer Anwendungsfälle bei Mercedes-Benz * Wissenschaftliche Aufbereitung der Ergebnisse sowie Veröffentlichung auf Konferenzen und in Fachzeitschriften Die Tätigkeit kann ab Jannuar 2027 beginnen. Einstellungsvoraussetzung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrenden. Die Auswahl einer entsprechenden Betreuungsperson obliegt dem Promovierenden. Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Dir und uns. Qualifikationen Das bringst Du mit: * Sehr guter Studienabschluss in einer mathematisch / technischen Disziplin (Logistik, Wirtschaftsingenieurwesen, Mathematik, Physik, Informatik oder in vergleichbarer Studiengang) * Idealerweise Erfahrung in der Modellierung und Simulation von Logistikprozessen mittels ereignisdiskreter Simulation (z. B. Anylogic) * Programmierkenntnisse, beispielsweise in Java, Python oder Rust * Erste Erfahrungen in Machine Learning, Operations Research, mathematischer Optimierung oder Reinforce