Research Co-op Techno-Economic Analysis for Equipment Risk

Opis firmy

FM Global jest wiodącym ubezpieczycielem mienia dla największych firm na świecie, obsługującym ponad jedną trzecią firm z listy FORTUNE 1000. Oferujemy rozwiązania w zakresie inżynierskiego zarządzania ryzykiem i ubezpieczeń mienia, pomagając klientom zapewnić ciągłość działania dzięki zaawansowanej inżynierii zapobiegania stratom, nowoczesnym badaniom, solidnym umiejętnościom zarządzania ryzykiem, dostosowanym rozwiązaniom w zakresie transferu ryzyka i doskonałej sile finansowej. Nasz zróżnicowany zespół działa w ponad 100 krajach, podejmując się różnorodnych, trudnych ról.

Opis pracy: Możliwość stażu/coop

Szukamy stażysty lub studenta programu coop, który przyczyni się do rozwoju fizycznych i programowych ustawień w naszym laboratorium Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT). Ta rola obiecuje edukacyjną i badawczą wartość poprzez praktyczne doświadczenie i różnorodne działania laboratoryjne.

Obowiązki

W oparciu o Norwood, MA, student dołączy do zespołu Equipment Risk and Reliability w FM Global Research na 6-miesięczny okres w 2024 roku. Pod kierunkiem lidera projektu, student będzie:

• Przeprowadzać analizy techniczno-ekonomiczne w celu oceny ekonomicznej wydajności procesów przemysłowych, produktów lub usług, koncentrując się na różnicowaniu i poprawie ryzyka. Możliwe tematy projektowe obejmują:
  • Modelowanie i analizy CapEx i OpEx, ze szczególnym zainteresowaniem technologiami wiatrowymi i solarnymi.
  • Modelowanie operacji w fabrykach, koncentrując się na sektorach takich jak wytwarzanie energii, masa papiernicza i papier, chemiczne/farmaceutyczne, półprzewodniki, górnictwo, produkcja, żywność/napoje oraz magazynowanie/logistyka.
  • Modelowanie i analizy łańcucha dostaw.
• Rozwijać innowacyjne pomysły z modelowania i analizy, konsultując się z liderem projektu i wewnętrznymi ekspertami.
• Wykonywać zadania skutecznie i efektywnie zgodnie z planem i priorytetami.
• Przygotowywać szczegółowe raporty techniczne i noty, podsumowujące wyniki badań, wyniki modeli i zalecane strategie poprawy ryzyka.

Kwalifikacje

Aby zostać uwzględnionym na tę okazję, kandydaci powinni:

• Kontynuować studia magisterskie w dziedzinie analizy techniczno-ekonomicznej, badań operacyjnych, inżynierii przemysłowej, inżynierii systemów, matematyki stosowanej, statystyki lub pokrewnych dziedzin.
• Posiadać silną wiedzę i doświadczenie w zaawansowanym modelowaniu i analizie danych przy użyciu metod statystycznych i algorytmów, takich jak optymalizacja.
• Mieć doświadczenie w analizie danych, zwłaszcza w zakresie uczenia maszynowego i AI, jest wysoce pożądane.
• Być biegłym w narzędziach takich jak Python, R, AMPL i Crystal Ball.
• Doświadczenie w wykresach Pareto, analizie OEE i oprogramowaniu do symulacji procesów automatyzacji, takich jak Arena/Siemens PLM, jest pożądane.
• Posiadać wiedzę inżynierską w zakresie mechaniki, energii/elektryki, robotyki i inżynierii automatyzacji, w tym projektowania, eksploatacji, konserwacji, testowania i inspekcji urządzeń oraz wiedzę na temat