Abschlussarbeit zum Thema Detektion von Batteriealterung mittels Machine Learning ab April 2025
Tätigkeitsbereich:Forschung & Entwicklung incl. Design
Fachabteilung:Zuverlässigkeit
Gesellschaft:Mercedes-Benz AG
Standort:Mercedes-Benz Werk Untertürkheim, Stuttgart
Startdatum:01.04.2025
Veröffentlichungsdatum:12.02.2025
Stellennummer:MER0003JUY
Arbeitszeit:Vollzeit
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Aufgaben
Die Automobiltechnik durchläuft aktuell den größten Wandel in der Geschichte.
Mit Ihrer Abschlussarbeit im Bereich der Batterieentwicklung können Sie aktiv zu dieser Transformation beitragen. Li-Ionen Hochvolt-Batterien in Elektrofahrzeugen sollen einen sicheren, zuverlässigen und möglichst langen Betrieb gewährleisten.
Die Kapazität der Hochvoltbatterie ist eine wesentliche Kenngröße von elektrifizierten Fahrzeugen. Sie korreliert mit der Fahrzeugreichweite und ist somit kundenwahrnehmbar. Weiter besteht ein direkter Zusammenhang zwischen der noch vorhandenen Kapazität und dem Restwert des Fahrzeugs. Fällt die Kapazität unter einen Grenzwert, geht ein potenzieller Batterietausch innerhalb der Garantiezeit mit entsprechenden Kosten für den Fahrzeughersteller einher. Zur Erfüllung der Interessen des Kunden sowie des Fahrzeugehrstellers ist es daher unerlässlich, die Kapazität von Feldfahrzeugen derart zu analysieren, dass damit Prognosemodelle für einen definierten Betrachtungszeitraum trainiert werden können. Hierbei gilt es insbesondere die mit der Kapazitätsschätzung einhergehenden Unschärfe Rechnung zu tragen und diese im Rahmen der Prognose entsprechend zu berücksichtigen.
Durch die systematische Aufbereitung von Diagnosedaten aus Feldfahrzeugen und Überführung in ein robustes Prognosemodell für die Vorhersage der Kapazität von Hochvoltbatterien wird zum einen ein effizientes Frühwarnsystem geschaffen. Zum anderen lassen sich hiermit Garantie- und Kulanzkosten minimieren und die Kundenzufriedenheit maximieren.
Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Sie zu:
- Arbeitspakete: Analyse und Auswertung von Diagnosedaten
- Analyse der bestehenden Alterungsmodelle
- Literaturrecherche zur Modellierung der Unschärfe auf Basis von Methoden zur SOHC-Schätzung
- Erweiterung des Alterungsmodells zur Berücksichtigung der SOHC-Unschärfe, Validierung anhand eines PoCsie
Qualifikationen
- Studiengang: Data Science, Fahrzeug- und Motorentechnik, Maschinenbau oder ähnliches
- Spezifisches: Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens (Cloudbasierte Big Data Anwendung), Interesse an der Produktentwicklung von HV Batterien, Fachwissen über den Aufbau und die Funktionsweise eines modernen Automobils sind vorteilhaft
- IT-Kenntnisse: sehr gute Kenntnisse in MS-Excel und Powerpoint, Matlab- oder Python- oder SQL-Kenntnisse erforderlich
- Sprachkenntnisse: verhandlungssicheres Deutsch, Englisch in Wort und Schrift gut
- Persönliche Kompetenzen: Engagement, Einsatzbereitschaft, schnelle Auffassungsgabe technischer Zusammenhänge, eigenständige, strukturierte und methodische Arbeitsweise, Kommunikationsfähigkeit
- Sonstiges: Führerschein Klasse B von Vorteil
Zusätzliche Informationen:
Sie haben Interesse?
Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht. Bewerben Sie sich bitte ausschließlich online und fügen Sie der Bewerbung einen Lebenslauf mit Anschreiben, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktuellen Notenspiegel, relevante Zeugnisse (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) bei und markieren Sie im Online-Formular Deine Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung".
Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie "hier".
Angehörige von Staaten außerhalb des europäischen Wirtschaftsraums schicken ggf. bitte ihre Aufenthalts-/Arbeitsgenehmigung mit.
Wir freuen uns insbesondere über Onlinebewerbungen schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter behinderter Menschen. Bei Fragen können Sie sich unter SBV-Untertuerkheim@mercedes-benz.com zudem an die Schwerbehindertenvertretung des Standorts wenden, die Sie gerne nach Ihrer Bewerbung im weiteren Bewerbungsprozess unterstützt.
Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen mehr entgegennehmen und es keinen Anspruch auf Rückversand gibt.
Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Ihnen gerne HR Services per Mail an myhrservice@mercedes-benz.com oder per Telefon: 0711/17-99000 (Montag bis Freitag zwischen 10-12 Uhr und 13-15 Uhr).
Benefits
Essenszulagen
Mitarbeiterhandy möglich
Mitarbeiterrabatte möglich
Mitarbeiterbeteiligung möglich
Mitarbeiter Events
Coaching
Flexible Arbeitszeit möglich
Hybrides Arbeiten möglich
Gesundheitsmaßnahmen
Betriebliche Altersversorgung
Mobilitätsangebote
Kinderbetreuung
Parkplatz
Kantine, Café
Betriebsarzt
Gute Anbindung
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KontaktMercedes-Benz AG
Mercedesstr. 12270372 StuttgartDetails zum Standort
Marcus Frey E-Mail: marcus.frey@mercedes-benz.com
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