Parth Pendse

On-site bei Tata Motors Limited. Leitete die Entwicklung eines NLP-basierten Tools zur Anforderungsprüfung nach INCOSE-Regeln, das 70 % der Fehler erkannte und korrigierte. Es nutzte SpaCy und ein generatives Sprachmodell zur Fehleranalyse und automatischen Korrektur. Anpassung und Bereitstellung der MBSE-Toolchain (ConfigIt, Dassault 3DExperience, CATIA MagicDraw). Entwicklung eines Fahrzeugkonfigurationsmodells in ConfigIt. Unterstützung von Systemingenieuren bei SysML- und UML-Diagrammen

On-site bei Tata Motors Limited. Entwicklung und Wartung einer Django-basierten Webanwendung zur Verwaltung von Symptom-Fehler-Datensätzen. Implementierung neuer Features zur Optimierung der Benutzerfreundlichkeit und Effizienz. Integration eines webbasierten Flowcharting-Tools mit HTML Canvas und JavaScript zur Erstellung von Fehlbäumen. Unterstützung bei der Datenanalyse zur Verbesserung der Fehlerdiagnoseprozesse

Entwicklung eines aktiven Batterie-Thermomanagementsystems für ein E-Fahrzeug. Modellierung in MATLAB Simscape, Simulation unter verschiedenen Bedingungen und Fahrzyklen. Auswahl und Dimensionierung von Komponenten, Optimierung des Kühlmittelflusses zur Reduzierung parasitärer Leistungsverluste. Design und Optimierung der Kühlkanäle basierend auf 1D-Wärmesimulationen.

Ein interdisziplinäres Programm mit Schwerpunkten in Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik, speziell für Anwendungen im Nutzfahrzeugsektor. Die Studieninhalte umfassen sowohl vertiefte CVT-spezifische Kenntnisse als auch fachübergreifende Kurse in Sozialwissenschaften, Wirtschaft und Management, um technische und interdisziplinäre Kompetenzen zu entwickeln.