Für eine optimale Konfiguration des Fahrzeuges ist es notwendig den aktuellen Betriebszustand der Maschine anhand unterschiedlicher Parameter zu ermitteln. Aus vorhandenen Messdaten gilt es Signalmuster zu identifizieren, aus denen sich definierte Zustände ableiten lassen. Mit Hilfe von ML (Machine Learning) Algorithmen sollen die klassifizierten Betriebszustände in weiterer Folge optimiert werden.

INHALT

• Analyse von Messdaten
• Trainieren und Erstellen von ML Modellen
• Implementieren einer Software Anwendung zur Zustandserkennung, lauffähig auf Embedded Systemen

STUDIENRICHTUNGEN

• Data Science, Technische Informatik, Fahrzeugtechnik, vergleichbares technisches Studium

ANFORDERUNGEN/KENNTNISSE

• Analytisches selbstständiges Arbeiten
• Traktor Kenntnisse von Vorteil
• Programmier Kenntnisse (Python / Matlab / C)
• Sprachkenntnisse: Englisch

Vergütung: Der erfolgreiche Abschluss der Diplomarbeit wird mit einem einmaligen Honorar von EUR 2.600,-- brutto vergütet.

Laut dem Österreichischen Ausländerbeschäftigungsgesetz ist es leider nicht möglich Diplomarbeiten an Drittstaatsangehörige (nicht EU-Bürger) zu vergeben, die an einer ausländischen Universität studieren.