Bhaveshkumar Vora

- Entwicklung von Prüfsystemen für Sensorlösungen (Drehwinkel-, Rotorlage-, Strom- und Beschleunigungssensoren) - Entwicklung von Softwarelösungen mit NI LabView, C++ und Python - verschiedener Signalschnittstellen (Analog, PWM, SENT und PSI5) - Datenquellen, Verarbeitung und Auswertung von Daten - Definition, Validierung und Freigabe von Messaufnahmen - Ermittlung der Prüfmittelfähigkeit unter Verwendung von Q-DAS und Minitab - Erstellung von Lastenheften, Arbeitsanweisungen und Checklisten für Prüfsysteme

- Automatisierung der optischen Prüftechnik (Laser-Kamera) der Roboter-Fertigungsanlagen (KUKA, PROFINET, PROFIBUS) - Inbetriebnahme der Bildverarbeitung-Software und Data Acquisition (Vitronic, NANO-Datenbank) - Inbetriebnahme graphischen 3D-Schweißnahtkorrektursyteme - Prozess-Prüffähigkeitsnachweis Dokumentation

- Aufbereitung von geeigneten Testdaten, Konzeption und Umsetzung eines Teilebasierten Objektmodells inklusive Datenhaltung - Erstellung einer zum Modell kompaktiblen Systemarchitektur für die Perzeption - Konzeption und Umsetzung eines Logodetektors am Beispiel vorhandener Systeme als eine Modalität

Machine learning, Deep learning, Data science

- Die Einarbeitung in das Thema Machine/Deep-Learning - Vorhersage von Graph-Simulation mittels Graph Convolutional Neuronale Netze - Optimierung der Simulation durch unterschiedliche Ansätze von Deep Learning (RNN, LSTM, U-Net, usw.)

- Datenaufbereitung - statistische Auswertung von Messdaten - Seitengestaltung von Bosch Connect Communities

- Erstellung von Zyklusberichten erzeugt aus Motorprüfstandsdaten -Erstellung von Trendauswertungen für Dauerlaufmotoren - Verfassen von Schadenberichten und Analysen

Automatisiertes und vernetztes Fahren, Kraftfahrzeugmechatronik, Machine Learning, Deep Learning, Detection and pattern Recognition

TestDaF

Maschinenbau, Kraftfahrzeug, Elektrische Maschinen, Elektronik Motor, Steuerungstechnik, Konstruktionstechnik, Herstellungsprozess