Datenbasierte Identifikation von Bediener‑Energieverlusten in mobilen Arbeitsmaschinen

Über die Position

Im Rahmen der Dekarbonisierung von mobilen Arbeitsmaschinen suchen wir eine Masterand*in, die datenbasierte Methoden zur Identifikation und Analyse von bedienerspezifischen Energieverlusten entwickelt. Die Arbeit verbindet physikalische Zusammenhänge mit moderner Datenanalyse und bietet die Möglichkeit, praxisnahe Algorithmen für zukünftige Fahrerassistenzsysteme zu erstellen.

Hauptaufgaben

• Eintauchen in die Energie‑ und Verlustmechanismen mobiler Arbeitsmaschinen.
• Aufbereitung und Analyse realer, maschineninterner CAN‑Bus‑Datenströme.
• Entwicklung konzeptioneller Kriterien zur Trennung von Umgebungs‑ und Bedienerprozessen.
• Implementierung regelbasierter oder Machine‑Learning‑Algorithmen zur Erkennung von Arbeitszyklen und Verlustursachen.
• Bewertung der Praxistauglichkeit und Ableitung von Empfehlungen für Fahrerassistenz‑ oder Feedback‑Funktionen.

Anforderungsprofil

• Masterstudium in Maschinenbau, Mechatronik, Elektrotechnik, Data Science oder einem vergleichbaren Fach.
• Erste Kenntnisse in Hydraulik, Antriebstechnik und Fahrzeugsystemen.
• Programmierkenntnisse, idealerweise in Python oder MATLAB.
• Strukturiertes Analysevermögen und selbstständige Arbeitsweise.

Erforderliche Kenntnisse

• Python
• MATLAB
• Machine Learning
• CAN‑Bus‑Signalverarbeitung

Was wir bieten

• Einblick in innovative Technologien bei einem globalen Marktführer.
• Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Fach‑ und Forschungsteams.
• Präsenz vor Ort in Elchingen für direkten Zugriff auf Testmaschinen.