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Masterarbeit Datenbasierte Identifikation und Analyse von bedienerspezifischen Energieverlusten in mobilen Arbeitsmaschinen
Bosch Group —Ulm
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- Datenanalyse
- Master
- Machine Learning
10 Std.
Masterarbeit Datenbasierte Identifikation und Analyse von bedienerspezifischen Energieverlusten in mobilen Arbeitsmaschinen
Rexroth —Elchingen
- Vollzeit
- Datenanalyse
- Master
- Machine Learning
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Masterarbeit Datenbasierte Identifikation und Analyse von bedienerspezifischen Energieverlusten in mobilen Arbeitsmaschinen

Bosch Group -
Ulm

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Details zur Stelle

Vollzeit | Befristeter Vertrag
vor 10 Stunden

Leistungen

Betriebliche Altersvorsorge

Qualifikationen

Datenanalyse
Master
Machine Learning
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Aufgaben

Im Zuge der Dekarbonisierung und der steigenden Anforderungen an die Nachhaltigkeit von mobilen Arbeitsmaschinen (wie z.B. Baggernund Radladern) stellt sich die Betriebsphase als erheblicher Einfluss heraus. Das individuelle Bedienerverhalten hat einen maßgeblichen Einfluss auf den realen Energieverbrauch und die Treibhausgasemissionen. Das Thema der Masterarbeit verbindet physikalische Zusammenhänge mit moderner Datenanalyse: Ziel ist es zu untersuchen, wie sich effiziente von ineffizienten Bedienmustern unterscheiden lassen und wie diese Unterschiede aus den bereits auf der Maschine vorhandenen CAN-Bus-Signalen identifiziert werden können. Der genaue Fokus der Arbeit (stärker konzeptionell-analytisch
oder datenorientiert-algorithmisch) kann an deine persönlichen Stärken, deinen Studiengang und deine Interessen angepasst werden.

Während deiner Masterarbeit tauchst du tief in die Energie- und Verlustmechanismen mobiler Arbeitsmaschinen ein und identifizierst bedienerbeeinflussbare Verlustquellen.
Anschließend analysierst und bereitest du reale, maschineninterne Datenströme auf.
Du erarbeitest konzeptionelle Kriterien zur Leistungsbewertung und zur Trennung von Umgebungs- und Bedienerprozessen.
Darauf aufbauend entwickelst du Algorithmen, beispielsweise regelbasiert oder mittels Machine Learning, um Arbeitszyklen und Verlustursachen zu erkennen.
Schließlich bewertest du die Praxistauglichkeit deiner Methoden und leitest Empfehlungen für zukünftige Fahrerassistenzsysteme oder Feedback-Funktionen ab.

Profil

Ausbildung: Masterstudium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Elektrotechnik, Data Science oder vergleichbar
Erfahrungen und Know-how: erste Kenntnisse von Hydraulik, Antriebstechnik und Fahrzeugsystemen; Programmierkenntnisse (z.B. in Python oder MATLAB) von Vorteil
Persönlichkeit und Arbeitsweise: dir gelingt es, komplexe Sachverhalte strukturiert zu analysieren und eigenständig Lösungswege zu erarbeiten
Arbeitsalltag: deine Präsenz vor Ort ist erforderlich
Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch und Englisch

Wissenswertes zum Job

Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate

Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

Weitere Informationen zu uns findest du auch auf www.boschrexroth.de/karriere sowie auf unseren Social Media Kanälen, beispielsweise Instagram.

Move with us. Win together.

Hinweise zur Bewerbung

Solange diese Stelle in unserer Jobbörse ausgeschrieben ist, suchen wir nach passenden Kandidatinnen und Kandidaten.

Aus Datenschutzgründen ist eine Bewerbung nur über unser Bewerbungsportal möglich. Bewerbungen per Mail oder Post können wir daher leider nicht berücksichtigen.

Was wir bieten: Benefits bei Bosch

Finanzielle Benefits „Ich zahle nicht gute Löhne, weil ich viel Geld habe, sondern ich habe viel Geld, weil ich gute Löhne bezahle.“ – Robert Bosch, 1931. Das leben wir bei Bosch bis heute: Neben attraktiven Gehältern bieten wir viele finanzielle Zusatzleistungen, beispielsweise Boni für den gemeinsamen Beitrag zum Unternehmenserfolg, eine individuelle Leistungsvergütung sowie private und betriebliche Altersvorsorge. Zusätzlich können sich unsere Mitarbeitenden auf Vergünstigungen freuen: Neben Vorteilsportalen mit Rabatten für zahlreiche Online-Shops und Dienstleistungen profitieren sie selbstverständlich auch von Sonderkonditionen auf Bosch Produkte.

Willkommen in Elchingen bei Ulm

An unserem Standort Elchingen bei Ulm arbeiten etwa 2 300 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an der Entwicklung und Fertigung von führenden und leistungsstarken Hydraulikkomponenten und Antriebssystemen. Dazu gehört zunehmend auch „embedded“ Elektronik und intelligente Software, um smarte Maschinenfunktionen bis hin zum Internet der Dinge für unsere Kunden zu realisieren. Beispiele hierfür sind leistungsstarke Baumaschinen, die automatisch baggern oder nivellieren oder Traktoren und Landmaschinen, die Precision Farming betreiben. Lassen Sie sich von einem international vernetzten und erfolgreichen Unternehmen begeistern!

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Willkommen bei Bosch Rexroth

Bei Bosch Rexroth dreht sich alles um Bewegung und den Erfolg unserer Kunden. Mit unseren vernetzbaren Antriebs- und Steuerungstechnologien sowie digitalen Lösungen arbeiten Maschinen und Anlagen effizient, sicher und leistungsstark. Wir bieten unseren Kunden Komponenten, Systemlösungen und Services für mobile und industrielle Anwendungen ebenso wie für die Fabrikautomation. In allen Bereichen schätzen wir das Know-how und das Engagement unserer Mitarbeitenden und ermöglichen dynamische Karrieren in einem internationalen Umfeld.

Rund 33.800 Menschen in über 80 Ländern - und ein Unternehmenszweck: „We move industries to make our planet a better place."

Wir bei der Bosch Rexroth AG freuen uns auf eingehende Bewerbungen, um gemeinsam etwas zu bewegen.

Noch Fragen? Wir helfen gerne weiter! Rund um den Job Technischer Support Fachliche Fragen zum Job? Felix Ruthmann (Fachabteilung) hat die Antworten. [email protected]

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