Jobangebot connecticum Job-1757594

Masterand (m/w/d) Generierung von virtuellen Sensoren mittels KI-Methoden zur Lastdatenprädiktion auf Basis von Kundenkollektiven

Masterand (m/w/d) Generierung von virtuellen Sensoren mittels KI-Methoden zur Lastdatenprädiktion auf Basis von Kundenkollektiven
  • Kennziffer: J000012731
  • Einstiegsart: Abschlussarbeit
  • Einsatzort: Weissach
  • Gesellschaft: Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG
AufgabenAufgaben

Die Erhebung von Kundenkollektiven ist in der Betriebsfestigkeit bereits seit Jahrzehnten ein zentrales Thema. Mit der Digitalisierung erweitern sich die Möglichkeiten der Ermittlung von Technologiedaten im Fahrzeug.
Die Analysen von Fahrzeugbelastungen in der Serie ermöglichen eine kundennahe Bauteil- und Gesamtfahrzeugauslegung. Die Kenntnis über Belastungsgrößen zur Berechnung von Pseudoschädigungen direkt im oder am Bauteil sind hierbei essenziell und Forschungsschwerpunkt im Bereich der Betriebsfestigkeit. Herkömmliche physische Sensoren zur Messung dieser Größen sind für den Einsatz in Serienfahrzeugen ungeeignet, aufgrund der fehlenden Robustheit gegen Umwelteinflüsse und viel zu hoher Kosten für die Ausstattung von Serienfahrzeugen. Hier setzen virtuelle Sensoren an. Ein wichtiger Bestandteil der Arbeit ist die Weiterentwicklung der bereits vorhandenen Ansätze zur Lastdatenprädiktion für bestimmte Fahrwerksbauteile mittels der virtuellen Sensoren. Das Hauptziel der Arbeit besteht in der Breitstellung eines Tools, welches dem Anwender ohne weitreichende Kenntnis von Programmiersprachen dazu befähigt ein Simulationsmodell zur Lastdatenprädiktion zu erstellen und im Anschluss auf bestimmte virtuelle Messtellen anzuwenden.

  • Einarbeitung und Literaturrecherche zu dem Thema
  • Bestandsaufnahme in der Fachabteilung sowie konzernweit von bestehenden KI-Modellen und KI-Software zur Analyse
  • Prädiktion von Lastdaten an bestimmten Fahrwerksbauteilen eines Fahrzeugs
  • Ausarbeitung von Ansätzen zur Implementierung von Modellen in das bestehende
  • Softwaretool und zur Verbesserung der Qualität der Lastdatenprädiktion
  • Validierung des KI-Modells hinsichtlich Performance/Ergebnisqualität und Robust
AnforderungenAnforderungen
  • Fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning bzw. KI/Artificial Inteligence
  • Praktische Programmiererfahrung (Python, MATLAB, …)
  • Umgang mit MS-Office-Programmen
  • Sehr gute Deutschkenntnisse
  • Eigenverantwortliche, systematische und analytische Arbeitsweise
  • Hohe Team- und Kommunikationsfähigkeit
UnternehmensprofilUnternehmensprofil

„Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“

Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Als Marke, als Unternehmen, als Automobilhersteller, als Arbeitgeber. Die „Idee Porsche“ hat so einzigartige Sportwagen wie den Porsche 356 oder den 911 hervorgebracht. Durch die Kombination von Tradition und Innovation mit den Porsche typischen, manchmal etwas unkonventionellen Denkweisen unserer Mitarbeiter, lassen wir automobile Träume wahr werden und haben so immer das „Etwas-mehr“ im Blick. Porsche ist allerdings viel mehr als "nur" ein exklusiver Sportwagenhersteller. Denn auch als Arbeitgeber hat Porsche viel zu bieten: vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten, Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie flexible Arbeitszeitmodelle.

Exklusive Einblicke hinter die KulissenExklusive Einblicke hinter die Kulissen

Unabhängig von dem, was andere tun, sind wir stets bestrebt, unsere Grenzen ständig neu zu definieren und Maßstäbe zu setzen. Das können wir heute und in Zukunft aber nur mit Mitarbeitern und Führungskräften erreichen, die immer das „Etwas-mehr“ im Blick haben.

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Info zur Bewerbung
Jobtitel:

Masterand (m/w/d) Generierung von virtuellen Sensoren mittels KI-Methoden zur Lastdatenprädiktion auf Basis von Kundenkollektiven

Jobkennzeichen:
connecticum Job-1757594
Bereiche:
Ingenieurwissenschaften: Ingenieurwesen, allg.
Einsatzort: 71 Weissach; Baden-Württemberg
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