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Hintergrund
Die Fertigung elektrischer Antriebe, wie etwa Hairpin-, Continuous-Hairpin- oder Axialflussmaschinen, erfordert eine präzise Kontrolle von Material und Prozess. Ein zentraler Schritt ist das Richten von Flachdraht, das bislang auf festen Parametern und Erfahrungswissen basiert. Dabei werden Schwankungen im Material nur unzureichend berücksichtigt. Das Ziel besteht darin, diesen Prozess mithilfe moderner Sensorik, Messtechnik und innovativer Regelungsansätze weiterzuentwickeln, um die Produktionsqualität effizient zu steigern.

 

Mögliche Aufgabenstellungen
Studentische Arbeiten können zu einem der folgenden Themen erarbeitet werden:

• Integration eines Interferometers zur Isolationsschichtdickenmessung
• Modellierung und Simulation des Richtprozesses
• Weiterentwicklung einer flexiblen, mechanischen Abisolierstation für Flachdraht
• SPS-Programmierung einer Schwenkbiege-Anlage zum 2D-Biegen von Flachdraht

Die detaillierten Inhalte und Aufgabenstellungen werden in einem persönlichen Gespräch besprochen.

 

Anforderungsprofil

• Interesse an der Produktion elektrischer Traktionsantriebe
• Je nach Themengebiet sind Grundkenntnisse in Konstruktion, Messtechnik, Programmierung, Datenanalyse (KI/ML) oder Regelungstechnik erforderlich.
• Freude an praktischer Arbeit (Versuchsreihen, Messtechnik, Anlagenaufbau)
• Analytisches, strukturiertes und selbstständiges Arbeiten
• Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

 

Bewerbung
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit

• Lebenslauf
• Aktuellem Notenspiegel
• Angabe der bevorzugten Aufgabenstellung

per E-Mail an anja.preitschaft@faps.fau.de

Wichtig: Bewerbungen ohne konkrete Nennung eines Themenbereichs können leider nicht bearbeitet werden.

Motivation

Im Rahmen des Forschungsprojekts „ProTekt“ am FAPS arbeiten wir an der Automatisierung der Qualitätsprüfung von Schaltschränken. Ein wichtiger Baustein dabei ist die elektrische Prüfung. Damit ein Roboter elektrische Messungen automatisiert durchführen kann, müssen die passenden Prüfpunkte an den verbauten Komponenten zuverlässig erkannt und lokalisiert werden. Prüfpunkte sind die elektrischen Kontaktstellen an den Komponenten, über die einzelne Anschlüsse elektrisch ankontaktiert werden können. In der Praxis ist ihre Erkennung jedoch herausfordernd: Form, Lage, Größe und visuelle Erscheinung variieren stark zwischen unterschiedlichen Herstellern, Komponentenarten und Schaltschrankaufbauten.

Ziel der Arbeit

Ziel deiner Arbeit ist es, ein leichtgewichtiges Computer-Vision-Verfahren zur robusten Erkennung von Prüfpunkten zu entwickeln, zu bewerten und prototypisch umzusetzen. Im Zentrum steht dabei ein CNN-basiertes Modell, das Prüfpunkte als eigene Objektklasse erkennt und auch bei hoher Varianz der Komponenten zuverlässig funktioniert.

Dazu gehört insbesondere:

• Einarbeitung in den Projektkontext und die Rolle elektrischer Prüfpunkte in der automatisierten Schaltschrankprüfung
• Analyse vorhandener Bilddaten sowie Einbezug und Bewertung geeigneter Online-Datensätze für Training und Validierung
• Optional: Anpassung einer bestehenden Pipeline zur Erzeugung synthetischer Daten, sodass diese auch für Prüfpunkte genutzt werden kann
• Entwicklung eines leichtgewichtigen CNN-basierten Ansatzes zur Detektion
• Untersuchung, welche Merkmale und Datenrepräsentationen für eine robuste Generalisierung über viele Komponenten hinweg geeignet sind
• Entwicklung einer geeigneten Methodik, um die Robustheit des Systems bei hoher Varianz nachvollziehbar nachzuweisen
• Durchführung einer sinnvollen Evaluierung mit unterschiedlichen Komponentenklassen, Ausprägungen und Schwierigkeitsgraden

Ziel ist ein Prüfpunkt-Detektionssystem, das nicht nur auf wenigen Einzelbeispielen funktioniert, sondern seine Robustheit auch über eine große Bandbreite realer Komponenten hinweg nachvollziehbar zeigt.

Anforderungen an den Studierenden

• Studium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbar
• Interesse an Computer Vision, Deep Learning und praxisnaher AI-Anwendung
• Erste Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
• Sehr gute Deutsch oder Englisch Kenntnisse

Bewerbungen bitte per Mail mit Lebenslauf und aktuellem Notenspiegel an matthias.lang@faps.fau.de
Start: jederzeit möglich
Ort: Nürnberg am FAPS Standort „auf AEG“ – hybrid möglich

Initial Situation:

The handling and processing of cables and wires is currently characterized by manual activities due to their flexible material behavior. However, due to the ever-increasing complexity of cable systems in vehicle construction, there is also an acute need for action in industry to automate the process. As part of an automation project with a major German OEM, an automation solution is to be developed for cable harness production and assembly in the vehicle.

Possible thesis:

The objective of this thesis is to optimize existing computer vision algorithms for the robotic insertion of a wiring harness into the center console of a contemporary premium vehicle. The scope is roughly divided as follows and can be tailored according to your interests:

• Designing a comparative framework for benchmarking  event-based vision algorithms against traditional frame-based methods 
• Investigate potential of a multimodal fusion approach integrating event- and frame-based vision with force / acoustic sensing for enhanced process feedback 
• Implementing & testing the system in a simulated or experimental setup involving robotic insertion and inspection tasks 
• Analyzing performance metrics such as latency, accuracy, and robustness under varying conditions 
• Discussion and outlook on further development possibilities

Focus on:

• 3D Computer Vision
• Pose estimation
• Robotics

What you should bring:

• Independent and structured work style
• Good documentation of the approach
• Good knowledge of German or English language
• Python knowledge desirable
• Computer Vision knowledge advantageous

Other notes:

• Start date can be immediate
• Remote work possible
• Work scope can be individually tailored according to interests
• Please apply with a current grade transcript and resume

Die Auslegung von Toroidalmagnetfeldern ist eine zentrale Grundlage für zahlreiche Anwendungen in der Energietechnik und Magnetentwicklung, insbesondere im Umfeld supraleitender Systeme und zukünftiger Fusionsanlagen. Dabei müssen Feldverteilungen, Geometrieeinflüsse, Randbedingungen und Auslegungsparameter in geeigneten Simulationsumgebungen zuverlässig abgebildet und bewertet werden. Insbesondere bei komplexen Spulengeometrien, gekrümmten Leiterverläufen und hohen Anforderungen an Feldqualität, Nachvollziehbarkeit und Modellgüte sind systematische Analyse und Validierung der verwendeten Simulationswerkzeuge von großer Bedeutung. Ziel dieser Arbeit ist die Analyse bestehender Simulationsumgebungen zur Auslegung von Toroidalmagnetfeldern. Der Fokus liegt auf dem strukturierten Verständnis der zugrunde liegenden Modelle, der Bewertung von Parametereinfluss und Aussagekraft sowie der Untersuchung der Eignung der Umgebung für die magnetische Auslegung und den späteren Einsatz im Forschungskontext.

Aufgabenstellung

• Einarbeitung in die bestehenden Simulationsumgebungen, die physikalischen Grundlagen von Toroidalmagnetfeldern und die relevanten Randbedingungen der magnetischen Auslegung
• Analyse des Aufbaus der Simulationsumgebung hinsichtlich Modellstruktur, Eingangsgrößen, Randbedingungen und Ergebnisdarstellung
• Untersuchung der zugrunde liegenden Annahmen, Vereinfachungen und Grenzen der verwendeten Modellierung
• Durchführung systematischer Simulationsstudien zur Bewertung des Einflusses wesentlicher Auslegungsparameter auf Feldverteilung und Feldcharakteristik
• Analyse der Sensitivität gegenüber geometrischen, elektrischen und magnetischen Eingangsgrößen
• Bewertung der Aussagekraft und Plausibilität der Simulationsergebnisse anhand physikalischer Zusammenhänge und gegebenenfalls verfügbarer Referenzdaten
• Identifikation möglicher Schwachstellen, Unsicherheiten oder Verbesserungspotenziale innerhalb der Simulationsumgebung
• Erarbeitung von Ansätzen zur strukturierten Nutzung, Erweiterung oder methodischen Verbesserung der Umgebung für zukünftige Auslegungsaufgaben
• Dokumentation der Ergebnisse sowie Aufbereitung der gewonnenen Erkenntnisse für die weitere Nutzung im Team

Anforderungen

• Gute Kenntnisse in Elektrotechnik, Mechatronik, Physik, Maschinenbau oder einem verwandten technischen Bereich
• Interesse an elektromagnetischen Fragestellungen, numerischer Simulation und physikalischer Modellbildung
• Grundkenntnisse in mathematischer Modellierung und technischer Auswertung
• Sehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python, C++, Matlab oder einer vergleichbaren Umgebung
• Erfahrungen mit Simulationstools oder elektromagnetischen Berechnungen
• Strukturierte, eigenständige und sorgfältige Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
• Sehr gute Deutsch und/oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Weitere Informationen

Weitere Informationen und Details sind bei den genannten Mitarbeitern erhältlich. Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden Sie bitte mit aktuellem Notenauszug, relevanten Zeugnissen, Sprach Level Nachweis bei nicht muttersprachlichem Deutsch oder Englisch sowie Lebenslauf per E Mail. Ich werde mich zeitnah rückmelden.

Kontext und Motivation

Service-Exzellenz ist einer der letzten verbleibenden Wettberwerbsvorteile deutscher Hidden Champions aus dem mittelständischen Maschinen- und Anlagenbau, um sich im Umfeld eines zunehmenden internationalen Preisdrucks zu behaupten. Doch der Fachkräftemangel einerseits und der  drohende Wissensabfluss durch den bevorstehenden Renteneintritt maßgeblicher Service-Experten der Babyboomer-Generation andererseits gefährden diesen Vorsprung.
Generative KI verspricht hier Abhilfe zu schaffen: Durch die automatisierte Bearbeitung insbesondere einfacher technischer Kundenanfragen auf Basis des aktuell noch meist implizit vorliegenden Wissenschatzes der Unternehmen soll technischer Kundenservice durch Entlastung und gezielten Einsatz der verbleibenden Experten skalierbar gemacht werden.

Eine Herausforderung hierbei ist, dass etablierte Vorgehensmodelle für KI-Projekte wie etwa CRISP-DM aus einer Zeit von strukturierten Tabellendaten und prädiktiven Modellen stammen (Narrow AI). Es stellt sich daher die Frage in wie weit solch klassische Vorgehensmodelle für die Umsetzung LLM-basierter Anwendungen valide bleiben beziehungsweise welche Anpassungen für eine Erfolgreiche Umsetzung LLM-basierter Anwendungen nötig sind.

Ziel der Arbeit

Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Systematic Literature Review (SLR) durchgeführt werden, um zu untersuchen, wie sich die Phasen des CRISP-DM-Modells für LLM-Projekte im industriellen Service-Kontext bereits verändert haben beziehungsweise verändern müssen.

Mögliche Schwerpunkte

Die Ausschreibung ist so konzipiert, dass verschiedene Studierende jeweils einzelne Phasen des CRISP-DM tiefgreifend analysieren können. Die Phasen des CRISP-DM:

1. Business Understanding
2. Data Understanding
3. Data preparation
4. Modeling
5. Evaluation
6. Deployment

Je nach Schwerpunkt der Arbeit werden initial zu unteruschende Forschungs- beziehungsweise Leitfragen definiert.

Aufgabeninhalte

• Durchführung einer strukturierten Literaturrecherche (z. B. via Scopus, Web of Science, IEEE Xplore).
• Identifikation von Anpassungsbedarfen des CRISP-DM-Modells für generative Wissensverarbeitung.
• Synthese der Ergebnisse: Welche Frameworks (z. B. FMDev, LLMOps) schlägt die Forschung als Nachfolger oder Ergänzung vor?
• Bezugnahme auf die spezifischen Herausforderungen im Maschinenbau beziehungsweise technischen Kundendienst (technische Komplexität, Sicherheit, Prompt Injection).

Vorkenntnisse

• Technischer Studiengang
• Idealerweise Vorkenntnisse bei der Durchführung von Literaturrechcherchen
• Interesse an Generativer KI, Knowledge Management und Prozessmodellen, idealerweise mit Vorkenntnis der technischen Hinterründe
• Strukturierte Arbeitsweise
• Gute Englisch-Kenntnisse für das Verständnis der Fachliteratur

Weitere Informationen auf Anfrage. Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf

Ausgangslage:

Mit der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge steigt auch die Nachfrage nach komfortablen, sicheren und in den Alltag integrierbaren Lademöglichkeiten. Kontaktlose Energieübertragungssysteme ermöglichen Szenarien wie „Road Charging“ und „Opportunity Charging“. Weitere Vorteile sind ein gesteigerter Ladekomfort für den Anwender sowie eine geringere Angriffsfläche für Vandalismus. Folglich ist für die nächsten Jahre eine gesteigerte Nachfrage nach induktiven Energieübertragungssystemen für Elektromobile zu erwarten. Allerdings stehen bislang keine Verfahren zur Verfügung, die eine wirtschaftliche Fertigung induktiver Energieübertragungssysteme in hoher Stückzahl ermöglichen.

Mögliche Aufgabenstellung

Verlegen, Kontaktieren und Isolieren sind die drei wichtigsten Schritte zur Herstellung eines induktiven Energieübertragungssystems. Die Verfahren sollen durch geeignete Maßnahmen für die industrielle Fertigung befähigt werden. Neben praktischen Versuchen ist auch der prototypische Aufbau von Demonstratoren vorgesehen. Mögliche Aufgabenstellungen können sein:

• Einarbeiten in die Technologien für die kontaktlose Energieübertragung
• Analyse von verschiedenen Systemaufbauten der Marktbegleiter
• Adaption bestehender Konzepte aus dem Elektromaschinenbau auf den neuen Anwendungskontext
• Entwicklung und Konzeption geeigneter Vorrichtungen und Aufbau von Demonstratorsystemen

Hinweise und Bewerbung:

• Bearbeitung der Aufgaben im studentischem Team
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Maximilian Kneidl
Maximilian Kneidl, M.Sc. info@seamless-energy.com

Ausgangslage:

Mit der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge steigt auch die Nachfrage nach komfortablen, sicheren und in den Alltag integrierbaren Lademöglichkeiten. Kontaktlose Energieübertragungssysteme ermöglichen Szenarien wie „Road Charging“ und „Opportunity Charging“. Weitere Vorteile sind ein gesteigerter Ladekomfort für den Anwender sowie eine geringere Angriffsfläche für Vandalismus. Folglich ist für die nächsten Jahre eine gesteigerte Nachfrage nach induktiven Energieübertragungssystemen für Elektromobile zu erwarten. Allerdings stehen bislang keine Verfahren zur Verfügung, die eine wirtschaftliche Fertigung induktiver Energieübertragungssysteme in hoher Stückzahl ermöglichen.

Mögliche Aufgabenstellung

Verlegen, Kontaktieren und Isolieren sind die drei wichtigsten Schritte zur Herstellung eines induktiven Energieübertragungssystems. Die Verfahren sollen durch geeignete Maßnahmen für die industrielle Fertigung befähigt werden. Neben praktischen Versuchen ist auch der prototypische Aufbau von Demonstratoren vorgesehen. Mögliche Aufgabenstellungen können sein:

• Einarbeiten in die Technologien für die kontaktlose Energieübertragung
• Analyse von verschiedenen Systemaufbauten der Marktbegleiter
• Adaption bestehender Konzepte aus dem Elektromaschinenbau auf den neuen Anwendungskontext
• Entwicklung und Konzeption geeigneter Vorrichtungen und Aufbau von Demonstratorsystemen

Hinweise und Bewerbung:

• Bearbeitung der Aufgaben im studentischem Team
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Maximilian Kneidl
Maximilian Kneidl, M.Sc. info@seamless-energy.com

Ausgangslage:

Mit der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge steigt auch die Nachfrage nach komfortablen, sicheren und in den Alltag integrierbaren Lademöglichkeiten. Kontaktlose Energieübertragungssysteme ermöglichen Szenarien wie „Road Charging“ und „Opportunity Charging“. Weitere Vorteile sind ein gesteigerter Ladekomfort für den Anwender sowie eine geringere Angriffsfläche für Vandalismus. Folglich ist für die nächsten Jahre eine gesteigerte Nachfrage nach induktiven Energieübertragungssystemen für Elektromobile zu erwarten. Allerdings stehen bislang keine Verfahren zur Verfügung, die eine wirtschaftliche Fertigung induktiver Energieübertragungssysteme in hoher Stückzahl ermöglichen.

Mögliche Aufgabenstellung

Verlegen, Kontaktieren und Isolieren sind die drei wichtigsten Schritte zur Herstellung eines induktiven Energieübertragungssystems. Die Verfahren sollen durch geeignete Maßnahmen für die industrielle Fertigung befähigt werden. Neben praktischen Versuchen ist auch der prototypische Aufbau von Demonstratoren vorgesehen. Mögliche Aufgabenstellungen können sein:

• Einarbeiten in die Technologien für die kontaktlose Energieübertragung
• Analyse von verschiedenen Systemaufbauten der Marktbegleiter
• Adaption bestehender Konzepte aus dem Elektromaschinenbau auf den neuen Anwendungskontext
• Entwicklung und Konzeption geeigneter Vorrichtungen und Aufbau von Demonstratorsystemen

Hinweise und Bewerbung:

• Bearbeitung der Aufgaben im studentischem Team
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Dr.-Ing. Michael Weigelt info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Maximilian Kneidl

Motivation & Hintergrund

Die Erreichung des globalen 1,5-Grad-Ziels des Pariser Klimaabkommens erfordert eine massive Transformation hin zu einer nachhaltigen Wirtschaft und die schnelle Skalierung grüner Technologien. Trotz des wachsenden Bewusstseins für Klimaschutz und Nachhaltigkeit ist die Finanzierung vieler klimapolitisch sinnvoller Innovationen und Projekte noch unzureichend. Es stellt sich die drängende Frage, welche Finanzierungsinstrumente bereits existieren, wo deren Grenzen liegen und warum nicht alle notwendigen grünen Technologien im erforderlichen Umfang finanziert werden. Der Finanzsektor spielt hierbei eine entscheidende Rolle als Katalysator oder Hemmschuh für den Übergang zu einer kohlenstoffarmen Zukunft.

Diese Masterarbeit entsteht in Kooperation mit einem Unternehmen, das ein tiefes Interesse daran hat, die Landschaft der grünen Finanzierung zu verstehen, um eigene Strategien und Investitionsentscheidungen zu optimieren. Die Arbeit wird als selbstständige, wissenschaftliche Literaturrecherche durchgeführt und bietet die Möglichkeit, einen kritischen Beitrag zur aktuellen Debatte um Klimafinanzierung zu leisten.

Das Thema ist für Masterstudierende von hoher Relevanz und anspruchsvoll. Es verlangt nicht nur ein fundiertes Verständnis der Finanzmärkte und ihrer Produkte, sondern auch ein kritisches Urteilsvermögen bezüglich deren Effektivität im Kontext globaler Klimaziele. Die systematische Anwendung einer etablierten Forschungsmethodik wie PRISMA sowie die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zwischen Finanzinnovationen und Klimaschutz darzustellen, machen diese Arbeit zu einer wertvollen akademischen und praktischen Herausforderung.

 

Ziel der Arbeit

Das übergeordnete Ziel dieser Masterarbeit ist die systematische Identifikation, Kategorisierung und kritische Bewertung globaler Finanzprodukte, die zur Finanzierung grüner Technologien eingesetzt werden.

Mithilfe einer umfassenden Literaturrecherche nach der PRISMA-Methode sollen die charakteristischen Merkmale, Anwendungsbereiche und Wirkungsweisen dieser Finanzinstrumente herausgearbeitet werden. Ein zentrales Anliegen ist es, die konkreten Hebel zu identifizieren, die diese Produkte zur Förderung grüner Technologien nutzen, sowie die bestehenden Limitationen und Finanzierungslücken aufzuzeigen, die der Erreichung des 1,5-Grad-Ziels entgegenstehen. Die Arbeit soll somit eine fundierte Basis für die Entwicklung zukünftiger Strategien zur effektiveren Klimafinanzierung schaffen.

Der Fokus der Arbeit liegt primär auf der Methodenentwicklung (systematische Anwendung der PRISMA-Methode) und der empirischen Analyse der identifizierten Finanzprodukte und ihrer Charakteristika, ergänzt durch eine kritische Bewertung ihrer Wirksamkeit.

 

Aufgabenstellung

 

Die Masterarbeit umfasst folgende Hauptaufgabenblöcke:

1. Konzeption der systematischen Literaturrecherche nach PRISMA o.Ä.:
   • Definition der Forschungsfrage(n) und relevanter Schlüsselbegriffe für die Literaturrecherche.
   • Entwicklung eines detaillierten Suchprotokolls gemäß der PRISMA-Methodik, einschließlich der Auswahl geeigneter wissenschaftlicher Datenbanken (z.B. Web of Science, Scopus, Google Scholar, sowie ggf. spezifische Finanzdatenbanken wie Bloomberg Terminal oder Refinitiv Eikon).
   • Festlegung von Ein- und Ausschlusskriterien für die zu analysierenden Publikationen und Finanzprodukte.
2. Durchführung der systematischen Literaturrecherche und Datenerhebung:
   • Systematische Durchführung der Literaturrecherche anhand des entwickelten Suchprotokolls (Identifikation, Screening, Prüfung der Eignung).
   • Extraktion relevanter Informationen aus den identifizierten Publikationen, um die Finanzprodukte für grüne Technologien detailliert zu beschreiben. Dies umfasst: Art des Finanzprodukts, Zieltechnologien, geografischer Fokus, Volumen, beteiligte Akteure, Wirkungsmechanismen, identifizierte Erfolgsfaktoren und Herausforderungen.
   • Dokumentation des gesamten Prozesses, inklusive der Anzahl der identifizierten, gescreenten und eingeschlossenen Artikel, gemäß PRISMA-Flow-Diagramm.
3. Analyse und Kategorisierung der Finanzprodukte:
   • Kategorisierung der identifizierten Finanzprodukte basierend auf ihren Charakteristika, Wirkungsweisen und Zielsetzungen (z.B. nach Art der Finanzierung, Risikoprofil, Sektorbezug).
   • Detaillierte Ausarbeitung, worin sich die Produkte unterscheiden, ergänzen oder ähneln.
   • Identifikation der konkreten “Hebel”, die diese Finanzprodukte nutzen, um die Entwicklung und Skalierung grüner Technologien zu fördern (z.B. Risikoteilung, Anreize, Kapitalmobilisierung).
   • Analyse des globalen Marktes und regionaler Besonderheiten, auch wenn viele Fonds regional beschränkt sind.
4. Kritische Bewertung und Identifikation von Finanzierungslücken:
   • Kritische Bewertung der Effektivität und Reichweite der identifizierten Finanzprodukte im Hinblick auf die Erreichung des 1,5-Grad-Ziels.
   • Identifikation von Bereichen, in denen die aktuelle Finanzierungslandschaft Lücken aufweist oder unzureichend ist, um klimapolitisch sinnvolle Technologien im erforderlichen Maße zu finanzieren.
   • Analyse der Ursachen für diese Lücken (z.B. Marktversagen, regulatorische Hürden, Wahrnehmung von Risiken, fehlende Anreize).
5. Ableitung von Handlungsempfehlungen:
   • Formulierung von fundierten Handlungsempfehlungen für Unternehmen, Investoren, politische Entscheidungsträger und Technologieentwickler, um die Finanzierung grüner Technologien zu optimieren und bestehende Lücken zu schließen.
   • Vorschläge für die Weiterentwicklung bestehender oder die Schaffung neuer Finanzinstrumente.

 

Erwarteter Output

Die Masterarbeit soll folgende Ergebnisse liefern:

• Schriftliche Masterarbeit: Eine wissenschaftliche Ausarbeitung, die die Motivation, die detaillierte Methodik (PRISMA-Protokoll und -Durchführung), die Analyse der Finanzprodukte, die kritische Bewertung und die abgeleiteten Handlungsempfehlungen darlegt.
• PRISMA-Flow-Diagramm: Eine grafische Darstellung des Rechercheprozesses.
• Strukturierte Datenbank/Übersicht: Eine detaillierte und kategorisierte Übersicht der identifizierten Finanzprodukte (z.B. in Excel oder einem vergleichbaren Format), die deren wesentliche Merkmale und Wirkungsweisen zusammenfasst.
• Visualisierungen: Klare und aussagekräftige grafische Darstellungen der Ergebnisse (z.B. tabellarische Übersichten, vergleichende Matrizen, Flussdiagramme von Finanzierungsströmen oder Netzwerkdiagramme), die die Vielfalt, Überschneidungen und Lücken der Finanzprodukte illustrieren. Hierfür können gängige Tools wie Excel, PowerPoint oder bei Bedarf Python/R-Bibliotheken genutzt werden.
• Praxisempfehlungen: Konkrete und umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung der Finanzierung grüner Technologien.

 

Zielgruppe & Anforderungen

Diese Masterarbeit richtet sich an engagierte Studierende der folgenden Studiengänge:

• Wirtschaftswissenschaften
• Wirtschaftsingenieurwesen
• MBA-Programme
• oder verwandte Studienrichtungen mit wirtschaftlichem Fokus

Erforderliche Kenntnisse und Fähigkeiten:

• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und ein kritisches Urteilsvermögen.
• Erfahrung mit wissenschaftlichen Datenbanken (z.B. Web of Science, Scopus) und idealerweise Kenntnisse im Umgang mit Finanzdatenbanken (z.B. Bloomberg Terminal, Refinitiv Eikon) oder die Bereitschaft, sich diese anzueignen.
• Kenntnisse in Literaturverwaltungssoftware (z.B. Citavi, EndNote, Zotero) sind von Vorteil.
• Interesse an Finanzmärkten, grünen Technologien, Klimaschutz und datenbasierter Entscheidungsunterstützung.

Soft Skills:

• Analytisches Denkvermögen und Problemlösungskompetenz.
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und hohe Eigeninitiative.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Wort und Schrift (für die wissenschaftliche Ausarbeitung und Präsentation).
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

 

Rahmenbedingungen

• Dauer: Die Bearbeitungszeit für die Masterarbeit beträgt 6 Monate.
• Beginn: Der Beginn der Arbeit ist nach Absprache flexibel gestaltbar.
• Betreuung: Die Studierenden erhalten eine enge und fachkundige Betreuung durch erfahrene Forschende.
• Projektkontext: Die Arbeit ist in einen aktuellen, praxisnahen Forschungskontext mit industriellem Anwendungsbezug eingebunden.
• Ressourcen: Notwendige Hardware- und Software-Ressourcen entsprechen den gängigen Lösungen der Universität, einschließlich Zugang zu wissenschaftlichen Datenbanken und Standardsoftware für Datenanalyse und Textverarbeitung.

Arbeitsweise: Die Arbeitsweise kann flexibel gestaltet werden (Hybrid-Modell oder Remote-Arbeit nach Absprache), wobei regelmäßige Abstimmungen und der Austausch mit dem Betreuungsteam sichergestellt sind.

Ausgangssituation:
Am Lehrstuhl FAPS steht ein umfassender DC-Demonstrator für industrielle Gleichstromnetze zur Verfügung, in dem bereits Themen wie Netzstabilität, Schutzkonzepte und Energieeffizienz erforscht werden. Das Forschungsfeld soll nun um den Bereich der DC-Netze in Datacentern erweitert werden, da Rechenzentren weltweit vor steigenden Energieanforderungen stehen und DC-Architekturen zunehmend in den Fokus rücken.

Ziel der Arbeit:
Im Rahmen der Studienarbeit soll eine strukturierte Literaturrecherche zu DC-Netzen in Datacentern durchgeführt werden. Es sollen aktuelle wissenschaftliche Publikationen, industrielle Whitepapers und Normen identifiziert, systematisch ausgewertet und hinsichtlich Architektur, Effizienz, Zuverlässigkeit und Sicherheitsaspekten analysiert werden. Die Ergebnisse sollen das bestehende Forschungsumfeld am FAPS ergänzen und Potenziale für zukünftige Arbeiten im Zusammenhang mit dem DC-Demonstrator aufzeigen.

Aufgaben:

• Entwicklung einer Suchstrategie (Datenbanken, Keywords, Ein-/Ausschlusskriterien)
• Systematische Recherche und Analyse relevanter Literatur und Industrieaktivitäten
• Kategorisierung der Quellen
• Analyse der Anwendbarkeit industrieller DC-Konzepte auf Datacenter-Netze
• Ableitung von Forschungslücken und Handlungsempfehlungen

Voraussetzungen:

• Interesse an Energieversorgungssystemen und Datacenter-Technologien
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Studiengang:

Wirtschaftsingenieurwesen, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Elektrotechnik, Energietechnik, Informatik o. ä.

Weitere Informationen und Details sind beim genannten Mitarbeiter erhältlich. Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden bitte mit Notenauszug und Lebenslauf per E-Mail. Wir werden uns zeitnah zurückmelden.