Thesis - Data-Driven Indicators for Assessing Corporate Resilience in Sustainable Value Creation
Advertisement for the field of study such as: Automation technology, business education, business administration, business administration, electrical engineering, computer science, logistics, mechanical engineering, control engineering, technology management, industrial engineering, engineering, data sciences, sustainability management or comparable. In a rapidly changing and uncertain global environment, the ability of companies to anticipate, absorb and flexibly adapt to disruptions is a key factor for long-term success. Quantifying corporate resilience, particularly across the economic, environmental and social dimensions of sustainability, remains a major challenge. This master’s thesis focuses on the identification and evaluation of resilience indicators that describe a company’s status quo in terms of resilience. Based on data management and sustainability principles, the goal is to define which data and metrics are essential to capture resilience across different sustainability dimensions and to explore how these indicators can be integrated into a structured assessment framework that supports decision-making. The research will be carried out at Fraunhofer IPA, with the supervision support of an interdisciplinary team combining expertise in sustainable production, resource efficiency, and digital transformation. The results are expected to contribute to ongoing research on sustainable and resilient industrial systems, supporting companies in navigating future challenges through better data-driven insights.
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Frau Lisa Schäfer Recruiting +49 711 970-3681
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Kennziffer: 81687
Stellensegment:
Computer Science, Controls Engineer, Electrical Engineering, Mechanical Engineer, Data Analyst, Technology, Engineering, Data