Situation und Motivation:

Die Demontage mechatronischer Produkte wird zunehmend als entscheidender Schritt im Lebenszyklus von Produkten erkannt, um eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft zu gewährleisten. Recycling- sowie Wiederverwertungsprozesse geraten immer stärker in den Fokus. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet hierbei vielversprechende Ansätze, um den Demontageprozess effizienter, präziser und umweltfreundlicher zu gestalten. Mit Hilfe KI-basierter Methoden können beispielsweise Identifikation und Sortierung von Bauteilen automatisiert werden, Entscheidungswege zur optimalen Zerlegung werden verkürzt und der Materialverschleiß während des Demontageprozesses kann minimiert werden, was letztlich zu einer Steigerung der Wiederverwertungsrate und einer Reduzierung von Abfällen führt.

Die Masterarbeit soll eine systematische Literaturrecherche zum Thema KI-basierte Demontage mechatronischer Produkte durchführen. Ziel ist es, einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Forschung, angewandte Methoden, Technologien und Anwendungsgebiete zu bieten.

Die finale inhaltliche Ausgestaltung und der Umfang der Arbeitspakete können in Absprache entsprechend den individuellen Interessen, Schwerpunkten und der Art der Arbeit angepasst werden.

Arbeitsumfang:

• Einführung in das Thema und Definition der Schlüsselbegriffe (Demontage, mechatronische Produkte, KI-Technologien).
• Entwicklung eines klaren und systematischen Suchprotokolls zur Identifikation relevanter Literatur
• Durchführung der Literaturrecherche in einschlägigen Datenbanken und Veröffentlichungskanälen
• Kritische Bewertung und Zusammenfassung der gefundenen Literatur hinsichtlich Methoden, Anwendungsgebieten und erzielten Ergebnissen
• Identifikation von Forschungslücken und Empfehlungen für zukünftige Arbeiten

Was Sie mitbringen?

• Motivation und eigenständige, lösungsorientierte Arbeitsweise
• Interesse an Themen der Künstlichen Intelligenz/ des Maschinellen Lernens
• Sehr gute Kenntnisse in deutscher und englischer Sprache

Hinweise und Bewerbung:

• Enge Zusammenarbeit über den gesamten Zeitraum
• Bearbeitung ab sofort und vorwiegend aus dem Homeoffice möglich
• Bewerbungen mit aktuellem Lebenslauf und Notenübersicht bitte an albert.scheck@faps.fau.de
• Abstimmungen im Vorfeld gerne möglich

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