Aufgaben
In der Masterarbeit wird auf die folgende zwei Forschungsfragen eingegangen:
RQ1: Wie können KI-Methoden zur automatisierten Testfallgenerierung und -Priorisierung in SiL-Testprozessen mit virtuellen Steuergeräten eingesetzt werden, um die Testeffizienz zu steigern?
RQ2: Welche Auswirkungen hat die Integration eines KI-gestützten Testprozesses auf die Testabdeckung, Ausführungszeit und Fehlererkennungsrate im Vergleich zu konventionellen SiL-Teststrategien?
Methodik:
Zur Beantwortung von RQ1 wird eine Kombination aus Design Science Research (Problemidentifikation, Artefakt-Design, Implementierung) und experimenteller Evaluation (Datengrundlage, Vergleichsszenarien, Metriken, statistische Auswertung) verwendet.
Zur Beantwortung von RQ2 werden eine Vergleichsstudie (Vergleich zwischen konventionellem SiL-Testprozess und KI-gestütztem Prozess, Definition der Metriken) sowie eine statistische Auswertung (Berechnung von Mittelwerten, Standardabweichungen, Signifikanztests, Visualisierung) durchgeführt.
Rechercheaufgaben:
- Analyse bestehender Testprozesse und -frameworks für SiL mit V-ECUs
- Identifikation von Effizienzpotenzialen und Schwachstellen
- Entwicklung eines Konzeptes für KI-gestützte Testoptimierung (Testfall-Priorisierung und Auswahl, Vorhersage des SW-Reifegrads, Anomalie Erkennung in Testdaten)
- Implementierung eines Prototyps (z. B. Mit Python, ML-Frameworks)
- Evaluation anhand realer Testdaten (KPIs: Testabdeckung, Laufzeit, Fehlerquote)
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
Anforderungen
Studiengänge:
- Informatik, Elektrotechnik, Data Science, Fahrzeugtechnik oder vergleichbar
Studienschwerpunkte:
- Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Software-Engineering
Fachkenntnisse:
- Kenntnisse in Softwaretest und Testautomatisierung
- Erste Erfahrungen mit Software-in-the-Loop-Umgebungen (von Vorteil)
- Kenntnisse in Automotive-Standards (z. B. ISO 26262, ASPICE) (von Vorteil)
IT-Kenntnisse:
- Programmierkenntnisse (Python), Grundlage der Künstliche Intelligenz und Machine Learning, Datenanalyse und Datenverarbeitung
Sprachkenntnisse:
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Soft Skills:
- Analytisches Denken, Hohe Eigeninitiative sowie selbstständige und strukturierte Arbeit, Lernbereitschaft
Unternehmensprofil
Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.
Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Als Marke, als Unternehmen, als Automobilhersteller, als Arbeitgeber. Die Idee Porsche hat so einzigartige Sportwagen wie den Porsche 356 oder den 911 hervorgebracht. Durch die Kombination von Tradition und Innovation mit den Porsche typischen, manchmal etwas unkonventionellen Denkweisen unserer Mitarbeiter, lassen wir automobile Träume wahr werden und haben so immer das Etwas-mehr im Blick. Porsche ist allerdings viel mehr als nur ein exklusiver Sportwagenhersteller. Denn auch als Arbeitgeber hat Porsche viel zu bieten: vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten, Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie flexible Arbeitszeitmodelle.