Postgraduate Diploma in Elektrische Flottenbetrieb und Predictive Maintenance
Online-Postgraduiertendiplom in Elektrischer Flottenbetrieb und Predictive Maintenance, 800 Stunden. 8 Module zu ISO 55001, Real Decreto 614/2001 und Python (scikit-learn). Persönlich zugewiesener Tutor und offene Einschreibung.
Postgraduate Diploma in Elektrische Flottenbetrieb und Predictive Maintenance — Studium aus der Schweiz
Die Schweiz setzt stark auf Elektromobilität, Batteriesysteme und Wasserstofftechnologien. Forschungseinrichtungen wie die Empa und das Paul Scherrer Institut arbeiten an Batteriematerialien, Brennstoffzellen und Ladeinfrastruktur. Unternehmen im Mittelland und in der Westschweiz entwickeln Komponenten, Antriebe und Speichersysteme. Regulatorisch sind das Bundesamt für Energie (BFE) und das Bundesamt für Strassen zuständig.
Gebühren für die Schweiz: CHF 1’650 (Schweizer Franken), mit Ratenzahlung und Arbeitgeberunterstützung.
Zuständige Stellen in der Schweiz
Typische Funktionen
Fragen aus der Schweiz
Wird ein Abschluss in Electromobility, Batteries & Hydrogen in der Schweiz anerkannt?
SEIUM vergibt private Qualifikationen, die nicht staatlich oder akkreditiert sind. Anerkennung entscheiden Arbeitgeber oder zuständige Stellen. Für Ingenieurtitel sind in der Schweiz der SIA und Swissengineering relevant. Im Bereich Batterien und Wasserstoff sind Sicherheitsnormen wichtig, die Arbeitgeber häufig selbst prüfen. Klären Sie die Anerkennung daher vorab mit Ihrem Zielunternehmen.
Welche Arbeitgeber in der Schweiz arbeiten in Elektromobilität, Batterie und Wasserstoff?
Die Schweiz hat Unternehmen im Bereich Brennstoffzellen, Energiespeicher, E-Mobilität und Zulieferung sowie Forschungsinstitute. Gefragt sind Kenntnisse in Batteriesystemen, Thermomanagement und Sicherheit. Arbeitgeber gewichten Projekterfahrung hoch. Ein privates Zertifikat sollte durch praktische Nachweise ergänzt werden.
Wie viel Zeit braucht das Studium und kann ich es mit Job und Finanzierung kombinieren?
Das Studium ist online und auf Englisch, mit einem zugewiesenen technischen Tutor. Ein Weiterbildungsprogramm umfasst 1900 Stunden, ein Zertifikatsprogramm 800 und ein Kurs 300 Stunden. Neben einer Vollzeitstelle ist die Planung anspruchsvoll. Die Gebühren lassen sich in Raten zahlen, und Ihr Arbeitgeber kann die Weiterbildung ganz oder teilweise finanzieren. Ein Visum ist nicht nötig.
Übernehmen Sie die Kontrolle.
Führen Sie einen echten ingenieurtechnischen Zielkonflikt aus diesem Fachgebiet durch. Bewegen Sie die Regler, beobachten Sie die Reaktion des Modells in Echtzeit und meistern Sie die Herausforderung.
Was Sie danach können
Den täglichen Betrieb elektrischer Flotten organisieren.
Fahrzeugtelematikdaten mithilfe standardisierter Protokolle nutzen.
Die Instandhaltung von Elektrofahrzeugen und ihren Hochvoltsystemen planen.
Den Gesundheitszustand und die Degradation von Batterien im Betrieb bewerten.
Predictive-Maintenance-Modelle mithilfe von maschinellem Lernen entwickeln.
Zuverlässigkeits- und Asset-Management-Techniken auf die Flotte anwenden.
Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben bei der Instandhaltung gewährleisten.
Für wen es gedacht ist
- Leiter der Instandhaltung von Elektrofahrzeugflotten, der sich auf Elektrischen Flottenbetrieb und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Datenwissenschaftler für Predictive Maintenance, der sich auf Elektrischen Flottenbetrieb und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Flottenbetriebsleiter, der sich auf Elektrischen Flottenbetrieb und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Zuverlässigkeitsingenieur, der sich auf Elektrischen Flottenbetrieb und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Techniker für Hochvolt-Diagnostik, der sich auf Elektrischen Flottenbetrieb und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Analyst für Fahrzeugtelematik, der sich auf Elektrischen Flottenbetrieb und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in den öffentlichen Verkehr einsteigen möchten.
Womit Sie arbeiten
- ISO 55001
- Real Decreto 614/2001
- SAE J1939
- ISO 6469-3
- IEC 60812
- SAE JA1011
- Verordnung (EG) Nr. 561/2006
- Verordnung (EU) 2023/1542
8 Module · 800 Std.
1.1Schicht- und Ladeplanung1.2Verwaltung des Ladezustands der Flotte1.3Thermische Vorkonditionierung der Fahrzeuge1.4Effiziente Fahrtechniken1.5Telematische Echtzeitüberwachung1.6Störungsmanagement im Straßenverkehr1.7Tägliche Fahrzeugverfügbarkeit1.8Koordination mit dem Ladedepot1.9Betriebskennzahlen der Flotte1.10Fallstudie: Betriebsroutine einer Busflotte
2.1Telematikeinheiten und CAN-Bus2.2Protokolle SAE J1939 und FMS2.3Batteriedaten aus dem BMS2.4Flottenmanagementplattformen2.5Datenqualität und Bereinigung2.6Cloud-Datenspeicherung2.7Datenschnittstellen (APIs) der Hersteller2.8Datenschutz2.9Integration in ERP-Systeme2.10Labor: Dekodierung von J1939-Frames
3.1Unterschiede zu Dieselfahrzeugen3.2Wartung des elektrischen Antriebsstrangs3.3Inspektion des Hochvoltsystems3.4Rekuperationsbremsung und Bremsverschleiß3.5Wartung der Kühlkreisläufe3.6Reifenverschleiß bei Elektrofahrzeugen3.7Vorbeugende Wartungspläne3.8Werkstattausrüstung für Hochvolt3.9Schulung der Wartungstechniker3.10Übung: vorbeugender Wartungsplan
4.1Gesundheitszustand (SOH) und Ladezustand (SOC)4.2Mechanismen der Zellalterung4.3Einfluss von Temperatur und Schnellladung4.4Alterungsmodelle für Batterien4.5Diagnose mittels Impedanzspektroskopie4.6Zellbalancierung im Batteriepaket4.7Garantien und Austauschgrenzwerte4.8Optionen für die Zweitnutzung4.9Strategien zur Verlängerung der Lebensdauer4.10Labor: SOH-Schätzung mit Realdaten
5.1Korrektive, präventive und prädiktive Strategien5.2Zustandsorientierte Instandhaltung5.3Verfahren zur Anomalieerkennung5.4Angewandtes überwachtes maschinelles Lernen5.5Modelle der Restnutzungsdauer5.6Zeitreihen und LSTM-Netze5.7Digitale Zwillinge von Komponenten5.8Einsatz von Modellen im Produktivbetrieb5.9Modellvalidierung und Kennzahlen5.10Labor: Modell der Restnutzungsdauer in Python
6.1Asset Management nach ISO 550016.2Zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung (RCM)6.3FMEA kritischer Komponenten6.4MTBF und Flottenverfügbarkeit6.5Ersatzteile und Lagerverwaltung6.6Wartungsverträge mit Herstellern6.7Software für das Instandhaltungsmanagement6.8Lebenszykluskosten6.9Kennzahlen zur Zuverlässigkeit der Flotte6.10Werkstatt: FMEA eines Antriebssystems
7.1Arbeiten an Hochvoltsystemen7.2Anwendung des Real Decreto 614/20017.3Management von Batteriezwischenfällen7.4Technische Prüfung von Elektrofahrzeugen7.5Vorschriften zu Lenk- und Ruhezeiten7.6Dokumentation der Wartungsprotokolle7.7Versicherung und Schadensmanagement7.8Sicherheitsaudits in Werkstätten7.9Kontinuierliche Verbesserung der Sicherheit7.10Fallstudie: Protokoll bei Batterieausfall
8.1Diagnose der Flotte8.2Architektur der Telematikdaten8.3Vorbeugender Wartungsplan8.4Modell zur Ausfallvorhersage8.5Strategie für das Batteriemanagement8.6Kennzahlen und Dashboard8.7Analyse der Lebenszykluskosten8.8Plan zur kontinuierlichen Verbesserung8.9Bericht und Präsentation8.10Abschlussbesprechung mit dem Tutor
Wie Sie lernen
Vollständig 100 % online auf dem Campus von SEIUM, mit herunterladbarem Material, aufgezeichneten Lektionen und einem persönlich zugewiesenen technischen Tutor. Kein fester Stundenplan: Die Studierenden arbeiten innerhalb des Jahrgangs in ihrem eigenen Tempo, sodass sich das Studium gut mit der Berufstätigkeit verbinden lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitete Lektüre der Originalnorm und praktische Übungen. Die eingesetzte Software ist Python (scikit-learn), TensorFlow, Geotab, IBM Maximo, Power BI, in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Die Prüfungen orientieren sich an realen Verfahren zur Einführung von Predictive Maintenance in Busflotten, zur Analyse der Batterie-degradation im Betrieb und zum Asset Management von Logistikflotten. Die Bewertung erfolgt laufend pro Modul sowie durch das abschließende integrierende Projekt.
Von Anfang bis Ende umsetzen
Ihr Abschlussprojekt folgt dem realen Ingenieursablauf Schritt für Schritt und wird von Ihrem Tutor begleitet und geprüft.
Organisieren Sie den täglichen Betrieb von Elektroflotten.
Nutzen Sie Fahrzeugtelematikdaten mithilfe standardisierter Protokolle.
Planen Sie die Wartung von Elektrofahrzeugen und ihren Hochvoltsystemen.
Bewerten Sie den Zustand und die Alterung von Batterien im Betrieb.
Entwickeln Sie Modelle für vorausschauende Wartung mithilfe von maschinellem Lernen.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Vorherige technische Ausbildung oder Berufserfahrung in der Branche. Ein Hochschulabschluss ist nicht erforderlich.
- Internetanschluss und ein Computer, auf dem die Software des Programms läuft.
- Ausreichende Englischkenntnisse, um technischen Regelwerken folgen zu können.
Bereit zu starten?
Senden Sie noch heute Ihre Bewerbung. Unser Zulassungsteam antwortet Ihnen innerhalb von 72 Stunden mit Ihrem Studienplan und den Finanzierungsmöglichkeiten.
Häufig gestellte Fragen
Das Programm umfasst insgesamt 800 Stunden, verteilt auf 6 bis 8 Monate. Das entspricht durchschnittlich 10 bis 15 Stunden pro Woche und lässt sich daher mit einer Vollzeitbeschäftigung vereinbaren.
Das Programm nutzt Python (scikit-learn), TensorFlow, Geotab, IBM Maximo und Power BI. Es werden kostenlose, akademische oder Testversionen verwendet; wo eine kostenlose Alternative existiert, zeigt der Tutor diese auf.
Ein eigenes SEIUM-Zertifikatsprogramm nach bestandener kontinuierlicher Bewertung und dem integrierenden Projekt. Es handelt sich um eine hauseigene Weiterbildung, nicht um einen offiziellen Abschluss des Ministeriums.
Ja. Module, die in einem Kurs oder Postgraduiertendiplom im selben Bereich bestanden wurden, werden auf das weiterführende Programm angerechnet. Prüfen Sie bei der Einschreibung die Richtlinien zur Anrechnung von Leistungen.
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