Promotion – State of Health; SoH) Elektronik : Renningen, Baden-Württemberg Field of : Research

At Bosch, we shape the future by inventing high-quality technologies and services that spark enthusiasm and enrich people's lives. Our promise to our associates is rock-solid:
We grow together, we enjoy our work, and we inspire each other. Welcome to Bosch.

The Robert Bosch GmbH is looking forward to your application!

• Du entwickelst ein KI-basiertes SoH-Konzept, das die verbleibende Nutzungsdauer von Elektronik präzise abschätzt und als Grundlage für nachhaltige Produktentscheidungen dient.
• Eine Produktentscheidungsmatrix unter Berücksichtigung von Kriterien wie Wirtschaftlichkeit und Design erarbeitest du und führst diese zur Anwendungsreife.
• Das entwickelte SoH-Konzept bewertest du umfassend, indem du geeignete Methoden wie die hybride Modellierung einsetzt und deren Wirksamkeit nachweist.
• Darüber hinaus wendest du deine Erkenntnisse auf ein Fokusprodukt an und integrierst Inspektionsdaten aus der Produktion (SPI, AOI, AXI), 0-km-Ausfalldaten, Zuverlässigkeitsdaten sowie Feldbelastungen.
• Du analysierst und bewertest selbstständig Grundlagen sowie Methoden und führst gezielte Tests zur Identifikation und Auswertung von Fehlerbildern durch.
• Im engen Austausch mit dem AVT-Team, deinen Betreuenden bei CR/APT3 sowie der kooperierenden Universität förderst du den Wissenstransfer und die interdisziplinäre Zusammenarbeit.
• Auf Basis deiner Forschungsergebnisse veröffentlichst du in referierten Fachjournalen und präsentierst deine Ergebnisse auf internationalen Tagungen, um den wissenschaftlichen Diskurs aktiv mitzugestalten.

• Ausbildung
  : sehr guter Masterabschluss in Mikrosystemtechnik, Mikroelektronik oder einem vergleichbaren Studiengang
• Erfahrungen und Know-how
  • praktische Erfahrungen im Bereich der datenbasierten Modellierung (z.
    
    B. hybride Modellierung, vorausschauende Wartung / Predictive Maintenance, Anomalieerkennung)
  • Programmierkenntnisse in Python und relevanten Bibliotheken (z.
    
    B. PyTorch)
  • Expertise im Bereich der Zuverlässigkeit (Lebensdauer, Ausfallmechanismen, Prüfung / Testing) von Elektronik
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: du zeichnest dich durch ein starkes Interesse an technischer Nachhaltigkeit aus, insbesondere an der Verlängerung der Produktlebensdauer und der Schonung von Ressourcen; zudem bringst du ausgeprägte analytische und kommunikative Fähigkeiten mit; deine hohe wissenschaftliche Neugier treibt dich an, komplexe technische Zusammenhänge zu durchdringen und innovative Lösungsansätze zu entwickeln
• Begeisterung
  : du begeisterst dich für Nachhaltigkeit und datenbasierte Modellierung
• Sprachen
  : sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Die finale Vergabe des Promotionsthemas obliegt deiner Hochschule als zentrale Anlaufstelle für deine Promotion.

Beginn: nach Absprache

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.