Sowohl für die AutoLab-Next Automation GmbH als auch im Rahmen des DigiThy-Projekts durfte ich bereits mehrere Bachelor- und Masterarbeiten betreuen und begleiten.
Dabei stellt sich immer wieder die Frage: Wann zahlt es sich für eine Firma oder ein Forschungsprojekt überhaupt aus, Studierenden eine Abschlussarbeit anzubieten?

Denn auch wenn es auf den ersten Blick, gerade wegen der überschaubaren Kosten, nach einer einfachen Win-Win-Situation aussieht, entsteht für das betreuende Unternehmen oder Institut dennoch ein nicht zu unterschätzender Aufwand. Themen müssen passend gewählt, klar formuliert und so eingebettet werden, dass sie für beide Seiten, Studierende und Auftraggeber, echten Mehrwert bringen.

Viele Überlegungen, ab wann es sinnvoll ist, eine neue Arbeit auszuschreiben, sind ähnlich, unabhängig davon, ob es sich um rein akademische Arbeiten oder um praxisrelevantere Arbeiten mit Firmenbeteiligung handelt. In einigen Punkten gibt es jedoch Unterschiede.

Anhand meiner bisherigen Erfahrungen möchte ich zeigen, ab wann Abschlussarbeiten in der Praxis wirklich sinnvoll sind, welche Unterschiede es zwischen Entscheidungen in Firmen und in akademischen Forschungsprojekten gibt, und worauf man achten sollte, um den größtmöglichen Nutzen daraus zu ziehen.

Eigene Erfahrungen aus der Praxis

Im Rahmen des DigiThy-Projekts, an dem ich am Institut für Regelungstechnik der TU Graz mitarbeite, durfte ich bereits mehrere Master- und Bachelorarbeiten betreuen bzw. begleiten. Eine frühe Masterarbeit basierte auf meinem zuvor entworfenen Modell für Morbus Basedow und beschäftigte sich mit modellbasierten Ansätzen zur Behandlung der Erkrankung. Später folgten Arbeiten im Bereich Reinforcement Learning. Ergänzend dazu begleitete ich einige Bachelorarbeiten, unter anderem zur Entwicklung einer webbasierten Behandlungsoberfläche und zur Nutzung von Smartwatches. Je nach Projekt war ich unterschiedlich stark involviert, konnte aber in jedem Fall wertvolle Einblicke in die Betreuung wissenschaftlicher Arbeiten in der Forschung gewinnen.

Für unser Schwesterunternehmen Promotech hatte ich die Gelegenheit, eine Bachelorarbeit zu begleiten, in der wir uns mit komplexen Motion-Steuerungen beschäftigten. Ein zentraler Bestandteil war der sinnvolle Einsatz von Unit-Tests zur Gewährleistung einer sauberen Implementierung. Dass sauberes Testen und strukturierte Softwareentwicklung integrale Bestandteile wissenschaftlicher Praxis sein sollten, habe ich bereits ausführlich in meinem ersten Blogpost beleuchtet.

Bei AutoLab konnte im Rahmen einer Bachelorarbeit erreicht werden, dass die Inferenz von KI-Netzwerken zur Qualitätsbeurteilung von Bilddaten direkt im echtzeitfähigen Teil einer SPS-Steuerung ausgeführt wird. Zusätzlich entstand eine Masterarbeit zu digitalen Zwillingen für Predictive Maintenance, bei der mehrere meiner Lieblingsthemen, nämlich physikalisch motivierte Modellierung, datenbasierte Entscheidungsfindung und Optimierung, miteinander verbunden werden konnten. In einer weiteren Masterarbeit wurden Algorithmen für Pick-and-Place-Anwendungen auf Basis von 3D-Bilddaten angewandt und weiterentwickelt. Auch hier erweiterte AutoLab sein Know-how im Bereich Bildverarbeitung deutlich. Durch diese Tätigkeiten konnte ich wertvolle Erfahrungen darüber sammeln, wie Arbeiten an der Schnittstelle von Forschung und Wirtschaft ablaufen.

Im Grunde hatte jede dieser Arbeiten einen Mehrwert, auch wenn dieser unterschiedlich stark ausgeprägt war. Die Ergebnisse der Pick-and-Place-Anwendungen gingen im Alltagsbetrieb von AutoLab teilweise etwas unter, und das volle Potenzial wurde nicht vollständig ausgeschöpft. Wie ich auch in einem anderen Blogpost beschrieben habe, ist es bei akademischen Arbeiten oft so, dass nach der Übergabe häufig ein großer Teil der bereits erarbeiteten Inhalte nicht sofort nutzbar ist und dadurch viel Zeit für die erneute Einarbeitung verloren geht. Häufig ist die Codebasis am Ende einer Arbeit nicht optimal dokumentiert oder strukturiert, wodurch von einer Masterarbeit zur nächsten wertvolles Wissen verloren geht.

Um daraus zu lernen, möchte ich im Folgenden zeigen, welche Voraussetzungen man schaffen muss, damit Masterarbeiten ihr volles Potenzial entfalten können und sowohl für Unternehmen als auch für Forschungsgruppen echten Mehrwert liefern.

Voraussetzungen, um das Maximum aus wissenschaftlichen Arbeiten herauszuholen

Themenwahl

Bei der Themenwahl zeigen sich meiner Erfahrung nach deutliche Unterschiede zwischen rein akademischen Arbeiten und Abschlussarbeiten, die durch Unternehmen initiiert wurden.
Der wissenschaftliche Kontext erlaubt es, sich intensiv mit offenen Fragestellungen zu befassen, ohne dass sofort ein konkreter Nutzen oder eine direkte Anwendung sichtbar ist. Häufig entstehen Themen daraus, dass man etwas Interessantes gelesen hat und darauf aufbauend neue Ansätze weiterverfolgen möchte. Diese Offenheit kann langfristig zu erheblichen Forschungsfortschritten führen, auch wenn der unmittelbare Mehrwert zu Beginn noch nicht klar erkennbar ist.

Anders ist die Situation bei Arbeiten, die im Unternehmenskontext entstehen. Hier reicht eine offene Idee nicht aus. Bereits bei der Themenwahl sollte klar sein, welcher konkrete Mehrwert für die Firma entstehen kann. Das bedeutet nicht, dass die Arbeit direkt zu einem fertigen Produkt führen muss, mit dem sich unmittelbar Geld verdienen lässt. Aber zumindest die Möglichkeit, daraus später ein Produkt, ein neues Verfahren oder eine wertvolle interne Lösung abzuleiten, sollte erkennbar sein. Kann diese Perspektive nicht einmal ansatzweise aufgezeigt werden, wird die Arbeit für die Firma meist zur reinen Zeitverschwendung.

Klare Zieldefinition und Erwartungshaltung

An die Themenauswahl knüpft direkt die Frage der Zieldefinition an. Auch hier sehe ich deutliche Unterschiede zwischen akademischen Arbeiten und Arbeiten im Unternehmenskontext.
Im rein akademischen Bereich kann die Zieldefinition etwas offener gehalten werden. Studierende sollen Freiraum haben, neue Ansätze auszuprobieren, und diese Offenheit ist oft Voraussetzung dafür, dass wirklich innovative Ideen entstehen. Gutes wissenschaftliches Arbeiten lebt davon, dass man sich nicht zu früh einschränkt.

Bei unternehmensinitiierten Arbeiten hingegen muss die Zieldefinition klarer und strenger abgesteckt sein. Offenheit bleibt auch hier wichtig, denn auch in einem Unternehmensumfeld muss der Studierende die Möglichkeit haben, Lösungsansätze eigenständig zu entwickeln. Aber der Rahmen, innerhalb dessen diese Offenheit stattfindet, sollte enger gesetzt sein.

Ein weiterer wichtiger Punkt betrifft die Art der Dokumentation. Rein für den akademischen Abschluss mag die abschließende wissenschaftliche Arbeit ausreichen. Für mich persönlich ist das jedoch nie genug. Ich halte eine ergänzende, praxisnahe Dokumentation der verwendeten Tools, Frameworks und Codebestandteile in jedem Fall für notwendig. Die Kriterien dafür sollten auch vorab definiert werden. Warum das so wichtig ist und welche Form diese Dokumentation annehmen kann, erläutere ich in den folgenden Abschnitten.

Gute Einarbeitung und Wissensübergabe

Gerade bei Anschlussprojekten, die auf bestehenden Themen aufbauen, ist eine gut gepflegte Wissensdatenbank von unschätzbarem Wert für die Einarbeitung. Eine saubere Dokumentation aller relevanten Informationen ermöglicht es neuen Teammitgliedern oder Studierenden, deutlich schneller produktiv zu werden und auf bereits erarbeitete Ergebnisse aufzubauen – anstatt erneut bei null beginnen zu müssen.

Falls eine solche Dokumentationsbasis noch nicht existiert, sollte der Start eines neuen Projekts als Anlass genutzt werden, um das vorhandene Wissen systematisch zu erfassen und schriftlich festzuhalten. Hier ist natürlich am Anfang der Arbeit vor allem der Betreuer in der Pflicht, die Informationen strukturiert zusammenzufassen. Man sollte daraus aber nicht gleich eine Doktorarbeit machen. Viel wichtiger ist es, die wichtigsten Informationen kurz und prägnant niederzuschreiben. Gerade beim ersten Festhalten der Startinformationen gilt: Man muss nicht alles sofort wissen. Es geht darum, die Arbeit sinnvoll zu beginnen. Auch offene Fragen oder Unklarheiten dürfen und sollen notiert werden. Wichtig ist, dass sie überhaupt dokumentiert sind, denn das schafft Orientierung und erleichtert die spätere Weiterarbeit. Als Tool für die Dokumentation empfehle ich Confluence. Falls euch meine Lieblings-Projekttools interessieren, empfehle ich einen meiner vergangenen Blogposts zu lesen.

Ein weiterer zentraler Baustein ist ein gemeinsames Kick-off-Meeting, bei dem alle Beteiligten, also Betreuer, Studierende, Professorinnen und Professoren, anwesend sind. In diesem Rahmen können organisatorische Punkte, technische Voraussetzungen und erste wissenschaftliche Fragestellungen gemeinsam besprochen werden. So wird sichergestellt, dass alle denselben Informationsstand haben und die Arbeit auf einem stabilen Fundament startet.

Was ich persönlich mittlerweile als mindestens genauso wichtig empfinde, ist das zwischenmenschliche Kennenlernen zu Beginn. Ein bisschen Team-Building wirkt oft Wunder, sei es bei einem gemeinsamen Mittagessen, einem Kaffee oder einem lockeren Gespräch abseits des Fachlichen. Erst kürzlich durfte ich ein Masterprojekt im Bereich Reinforcement Learning betreuen, welches auf einer vorhandenen Masterarbeit und generell auf dem DigiThy Framework aufbaute. Um alle ins Boot zu holen, lud ich den Professor, den vorherigen und den neuen Studenten zum Burgeressen ein. Das hat die Gruppe spürbar zusammengeschweißt und für eine entspannte, offene Arbeitsatmosphäre gesorgt.

Betreuung mit regelmäßigen Feedbackschleifen

Nach einem gelungenen Kick-off ist es wichtig, den Schwung in die eigentliche Arbeitsphase mitzunehmen. Was sich in der Praxis gut bewährt hat, ist ein Regeltermin etwa alle zwei Wochen.

Dieser Termin kann als Orientierung dienen, sollte aber nicht zu dogmatisch gehandhabt werden. Gerade in stressigen Phasen wie Prüfungszeiten ist es sinnvoll, nicht auf starren Abläufen zu bestehen, sondern flexibel auf die tatsächlichen Bedürfnisse der Studierenden zu reagieren. Dafür können ruhigere Zeiten wiederum intensiver genutzt werden. Wenn man an etwas Neuem forscht, ist das immer auch ein kreativer Prozess. Und Kreativität lässt sich nicht erzwingen. Deshalb ist es wichtig, ausreichend Flexibilität zu bewahren, sowohl im unternehmerischen als auch im rein akademischen Umfeld. Klare Strukturen können hilfreich sein, sollten aber nicht so starr sein, dass sie Eigeninitiative und neue Ideen behindern.

Was sich für mich bewährt hat, ist eine unkomplizierte und jederzeit mögliche Kommunikation. Ich gebe Studierenden meist direkt meine Nummer und sage ihnen, dass sie sich auch per WhatsApp jederzeit melden können. Gerade Studierende aus dem Bereich der Informatik haben oft eher unregelmäßige oder chaotische Arbeitszeiten. Viele arbeiten am Abend, in der Nacht oder am Wochenende. Da ist es hilfreich, wenn man mitten im Flow schnell eine Frage stellen kann, ohne auf den nächsten offiziellen Termin warten zu müssen. Das ist natürlich Geschmackssache, aber für mich passt es gut. Ich mache die Betreuung wirklich gern und habe kein Problem damit, dafür jederzeit erreichbar zu sein.

Fokus auf Dokumentation und Nachhaltigkeit

Meiner Meinung nach ist eine gute und umfassende Dokumentation in beiden Bereichen, sowohl im akademischen als auch im unternehmerischen Umfeld, essenziell. Im akademischen Bereich wird oft die wissenschaftliche Abschlussarbeit als Hauptdokumentation gesehen, was auch grundsätzlich ausreicht, um die Thematik nachvollziehbar darzustellen. Trotzdem sollte ergänzend darauf geachtet werden, dass entwickelte Methoden, Werkzeuge oder Code sauber dokumentiert werden, um eine spätere Weiterarbeit zu erleichtern.
Im Unternehmenskontext ist eine praxisnahe Dokumentation wie eine Wissensdatenbank, ein Wiki oder strukturierte technische Dokumente oftmals noch wichtiger, da hier die Anschlussfähigkeit und der direkte Nutzen stärker im Vordergrund stehen. Nur mit sauberer Dokumentation gelingt es, Ergebnisse nachhaltig nutzbar zu machen und die Einarbeitungszeiten zwischen aufeinanderfolgenden Arbeiten oder Projekten deutlich zu reduzieren.

Generell gehört es zum Standard, dass Abschlussarbeiten am Institut auch präsentiert werden. Wenn es sich zeitlich einrichten lässt, sollte man als Betreuer unbedingt an dieser Präsentation teilnehmen.

Zusätzlich halte ich es für sehr sinnvoll, dass Abschlussarbeiten mit Unternehmensbezug auch im Unternehmen selbst vorgestellt werden. Eine Präsentation vor den relevanten Teams sorgt dafür, dass die Ergebnisse sichtbar werden und eröffnet oft neue Anschlussmöglichkeiten. Gerade bei Master- oder Bachelorarbeiten mit praktischer Relevanz ist das eine gute Gelegenheit, Wissen intern weiterzugeben und Diskussionen anzustoßen, die über die konkrete Arbeit hinausgehen.

Wann lohnen sich wissenschaftliche Abschlussarbeiten?

Für Unternehmen

Bei unternehmensbezogenen Abschlussarbeiten spielt die Kostenfrage eine wichtige Rolle. Selbst wenn Studierende nicht direkt bezahlt werden, entstehen interne Aufwände, etwa durch Betreuung durch erfahrene Mitarbeitende mit entsprechendem Stundensatz. Schnell können so allein durch interne Ressourcen mehrere tausend Euro an Personalkosten anfallen. Deshalb sollte vorab gut überlegt werden, ob das Thema langfristig einen echten Mehrwert für das Unternehmen bringen kann.

Oft kommen zusätzlich noch Kosten für eine Aufwandsentschädigung an die Studierenden sowie ein Betreuungshonorar für das Institut dazu. Insgesamt entsteht so schnell ein erheblicher Aufwand. Der Nutzen einer wissenschaftlichen Arbeit ist selten unmittelbar. Selbst bei positivem Abschluss ist der Weg vom Prototyp bis zum fertigen Produkt oft deutlich länger und teurer – sowohl was Zeit als auch Budget betrifft. Deshalb sollte schon vor der Ausschreibung klar sein, ob sich das Thema auch im Gesamtverlauf bis zur Verwertung wirtschaftlich tragen kann.

Für Forschungseinrichtungen

Auch bei wissenschaftlichen Arbeiten fallen interne Personalkosten an, dennoch muss die Entscheidung nicht allein wirtschaftlich getroffen werden. Oft arbeiten Bachelor- oder Masterarbeiten einem größeren Forschungsvorhaben zu und tragen sinnvoll zum Gesamtprojekt bei. Entscheidend ist, ob aus dem betreuten Thema verwertbarer wissenschaftlicher Output entsteht, etwa in Form von Papers, Frameworks oder Tools für Folgeprojekte und Förderanträge. Das Verhältnis von zeitlichem Aufwand zu wissenschaftlichem Nutzen sollte deshalb schon vorab klar eingeschätzt werden.

Hätte ich das früher gewusst

Die vorher genannten Gedanken lassen sich bereits als kleine Anleitung verstehen. In diesem Abschnitt möchte ich zusammenfassen, was ich persönlich aus der bisherigen Betreuung wissenschaftlicher Arbeiten gelernt habe.

Erstens: Es muss ein klarer Mehrwert erkennbar sein. Im Unternehmenskontext bedeutet das die Frage, ob daraus ein Produkt, eine Lösung oder zumindest ein verwertbarer Prototyp entstehen kann. Im akademischen Bereich geht es darum, ob sich daraus Publikationen oder weiterführende Forschung ergeben können.

Zweitens: Betreuung braucht Zeit. Ich habe einmal eine Masterarbeit übernommen, während bei AutoLab unser bis dahin größtes Projekt lief. Das war rückblickend ein Fehler. Die Betreuung kam zu kurz, und die Ergebnisse waren für mich kaum nutzbar. Seitdem ist für mich klar: Nur betreuen, wenn man auch wirklich Kapazitäten dafür hat.

Und drittens: Mein persönlicher Dauerbrenner – sauber arbeiten. Das heißt vor allem testen, dokumentieren und nochmals testen. Wer hier gründlich ist, kann die Ergebnisse nicht nur besser nutzen, sondern schafft auch die Grundlage für richtig starke Projekte.

Persönliches Fazit und Ausblick

Was ich jedem nur empfehlen kann: Die Betreuung wissenschaftlicher Arbeiten macht einfach richtig Spaß. Man lernt selbst enorm viel dazu, bekommt neue Perspektiven und arbeitet mit Menschen zusammen, die motiviert, neugierig und begeisterungsfähig sind. Genau das macht diese Zusammenarbeit so bereichernd – nicht nur für die Studierenden, sondern auch für mich als Betreuer.

Man stößt auf Ideen und Lösungswege, auf die man alleine nie gekommen wäre. Gleichzeitig bringen solche Arbeiten frischen Wind ins Unternehmen. Sie durchbrechen eingefahrene Denkmuster und regen dazu an, wieder offener und kreativer zu denken. Gerade in einem unternehmerischen Umfeld, wo oft Prozesse und Routinen dominieren, ist das unglaublich wertvoll.

Mein persönlicher Ausblick ist klar: Ich möchte in beiden Bereichen weiterhin aktiv bleiben. Mit AutoLab möchte ich weiterhin an der Spitze technologischer Entwicklungen arbeiten und Innovation vorantreiben. Parallel dazu ist es mir ein Anliegen, auch im akademischen Bereich mitzugestalten – insbesondere dort, wo Forschung echten medizinischen Nutzen bringt. Ich freue mich auf die kommenden Themen, Projekte und Menschen, die mich dabei begleiten werden.