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Zahlreiche für den Betrieb kritische elektrische Systeme der Deutschen Bahn wie beispielsweise Weichen, Signale und Achszähler werden in einem separaten Gleichstromkreis betrieben. Innerhalb eines dieses Stromkreises sind zudem Batteriesysteme parallelgeschaltet, die im Falle eines Stromausfalls oder Ausfall eines Gleichrichters unmittelbar als Notstromversorgung einspringen. Im Regelbetrieb sind die Batteriesysteme dauerhaft im sog. Ladeerhaltungsmodus eingebunden.
Der für die Systeme benötigte Gleichstrom wird über Wechselrichter aus der Netzspannung gewandelt, die klassischerweise ein 50Hz-Wechselstromnetz darstellt. Aufgrund der Art und Weise der Gleichrichtung bleibt – je nach Typ und Alter des Gleichrichters – eine mehr oder minder hohe Restwelligkeit im Gleichstromkreis bestehen. Ein wenig untersuchtes Gebiet ist die Auswirkung von Restwelligkeiten auf die oben beschriebenen Gleichstromsysteme, die teilweise empfindlich auf bereits leichte Spannungsschwankungen reagieren. Aktuell existiert nur stichprobenartige Evidenz, dass Systeme aufgrund von Restwelligkeiten frühzeitig ausfallen oder ihre Lebensdauer signifikant verkürzt wird.
In der zu bearbeitende studentische Arbeit soll zunächst an unterschiedlichen Standorten gemessen, die Daten ausgewertet und letztendlich Rückschlüsse auf den Einfluss auf die Gleichstromsysteme gezogen werden. Stellt sich heraus, dass Restwelligkeit einen hohen Einfluss besitzt, soll diese zukünftig regelmäßig gemessen und frühzeitig bei Grenzwertüberschreitungen gewarnt werden. Im Rahmen der Arbeit bist Du direkt eingebunden in die Weiterentwicklung für ein Frühwarn- und Diagnosesystem der Instandhaltung.

Was ist der Inhalt der Arbeit?

• Arbeite dich in die Funktionsweise von elektrischen Versorgungssystemen von Stellwerken und nachgeschalteten Gleichstromsystemen ein.
• Erarbeite den theoretischen Hintergrund der Entstehung von Restwelligkeiten an Gleichrichtersystemen und den Einfluss auf nachgeschaltete Systeme.
• Entwirf eine Messstrategie zur Messung von Restwelligkeit.
• Erfasse die Restwelligkeit von Stromversorgungssystemen in Stellwerken an mehreren Standorten für einen umfassenden Überblick über die aktuelle Situation.
• Vergleiche die Messdaten mit dem Zustand der eingebundenen Systeme wie z.B. Typen oder Generationen von Stellwerken und bewerte den Einfluss auf diese.
• Bestimme die Anforderungen an einen Grenzwert oder Indikator, den ein potenzielles Messgerät zur Messung von Restwelligkeiten erfassen muss, um eine Aussage über die Lebensdauer von Gleichstromsystemen zu treffen.

Was erwartet dich?

• Arbeite im engen Kontakt mit der DB InfraGO und anderen DB Unternehmen und erhalte einen direkten Einblick die Technik in Stellwerken, die unsere Infrastruktur am Laufen hält.
• Erhalte einen tiefen Einblick in die Funktionsweisen von Stellwerken und angeschlossenen Systemen.
• Tritt in den Austausch mit Fachexperten im Bereich Energieversorgung bei der Deutschen Bahn.
• Sei eingebunden in ein praxis- und ergebnisrelevantes Projekt zur Erhöhung der Verfügbarkeit von Systemen der Deutschen Bahn und gestalte unmittelbar mit.

Was bringst du mit?

• Du beweist Flexibilität in der Absprache mit Personal an den Standorten und hast ein proaktives Auftreten gegenüber Verantwortlichen.
• Du bist bereit für Reisetätigkeiten, um an unterschiedlichen Standorten in Deutschland Messungen vorzunehmen.
• Du hast gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.

Haben wir dein Interesse geweckt oder hast du noch Rückfragen? Wir freuen uns auf deine Anfrage.

Kontakt:
Andreas Reichle (HOREICH GmbH)
andreas.reichle@horeich.de
+49 9131 9234042

Globale Lieferketten sind zunehmend durch Krisen, geopolitische Spannungen und technologische Umbrüche gefährdet. Unternehmen müssen daher widerstandsfähiger und flexibler werden, um auf unerwartete Störungen schnell zu reagieren. Besonders problematisch sind „verdeckte Monopole“ in der Zulieferkette, die plötzliche Engpässe verursachen können. Diese Arbeit untersucht anhand einer Literaturanalyse die Rolle von Kompetenzdepots in der Stärkung von Unternehmen und deren Lieferketten gegen unvorhergesehene Ereignisse.

Aufgabenstellung:

Das Ziel dieser Arbeit ist die Literaturrecherche zu Resilienz für Wertschöpfungsnetzwerke

Die Arbeit gliedert sich grob wie folgt:

• Einarbeitung in den Stand der Technik
• Strukturierte Literaturrecherche
• Schriftliche Dokumentation der Ergebnisse

Vorkenntnisse / Voraussetzungen:

• Interesse an industrieller Fertigung und Automatisierung.
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise.
• Gute Dokumentationsfähigkeiten
• Sehr gute Kenntnisse der deutschen oder englischen Sprache

Weitere Hinweise:

• Startdatum ab sofort möglich
• Homeoffice möglich

Bewerbung:

Bewerbungen bitte mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht per E-Mail an adrian.mueller@faps.fau.de. Für weitere Informationen über Umfang und genaue Ausrichtung der Arbeit stehe ich gerne für ein persönliches Gespräch zur Verfügung.

Die Elektrifizierung gewinnt zunehmend an Bedeutung, wodurch die Entwicklung und Prüfung von Elektromotoren immer wichtiger wird. Insbesondere werden kostengünstige Elektromotoren häufig ohne detaillierte Kennwerte geliefert, was ihre gezielte Anwendung und Integration in technische Systeme erschwert. Ziel dieser studentischen Arbeit ist es, einen Prüfstand zu entwickeln, mit dem die unbekannten Eigenschaften solcher Motoren systematisch erfasst werden können. Der Prüfstand soll die Leistungsfähigkeit, Effizienz und mechanischen Eigenschaften (z. B. Drehmoment und Drehzahl) unter realitätsnahen Bedingungen untersuchen. Der Schwerpunkt hierbei liegt insbesondere auf der mechanischen Auslegung und der Integration der Messtechnik, Belastung des E-Motors sowie der Ansteuerung des E-Motors. Gleichzeitig soll eine benutzerfreundliche GUI entwickelt werden, welche die sensorbasierten Aufnahmen visualisiert.

Vorgehensweise und Aufgabenbeschreibung

1. Recherche und Analyse bestehender Prüfstandskonzepte
   • Umfassende Literatur- und Marktanalyse, um bewährte Lösungen und benötigte Komponenten zu identifizieren.
   • Vergleich von Ansätzen hinsichtlich Flexibilität, Messgenauigkeit und Stabilität.
2. Definition der mechanischen und elektronischen Anforderungen
   • Stabilität und Schwingungsdämpfung:
     Der Prüfstand muss so konzipiert sein, dass er mechanischen Belastungen und Vibrationen standhält. Eine vibrationsdämpfende Struktur ist zentral, um präzise Messungen zu gewährleisten.
   • Präzise Messung von Drehmoment und Drehzahl:
     Integration von Sensoren (z. B. Drehmomentsensoren, Drehzahlsensoren und ggf. Encodern) zur Erfassung der Betriebsparameter sowie Auswahl eines geeigneten Belastungssystems des Elektromotors
   • Flexible Anpassung an verschiedene Motortypen:
     Der Prüfstand soll modular aufgebaut werden, sodass unterschiedliche Elektromotoren und Leistungsbereiche getestet werden können.
   • Material- und Komponentenwahl:
     Auswahl langlebiger und zuverlässiger Materialien und Komponenten, die den Anforderungen an Stabilität und Präzision gerecht werden.
   • Leistungsversorgung und Energiebedarf:
     Enwicklung einer stabilen und effizienten Energieversorgung und Ansteuerungselektronik basierend auf verfügbarer Elektronik
   • Komponentenauswahl und Signalverarbeitung:
     Auswahl geeigneter Mikrocontroller, Sensorinterfaces und Signalaufbereitungsschaltungen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Messdatenerfassung sicherzustellen.
3. Mechanische Konstruktion
   • Detaillierte Ausarbeitung der Prüfstandstruktur in einem CAD-Programm.
   • Erstellung einer vollständigen mechanischen Konstruktion, die alle relevanten Bauteile, Halterungen und Befestigungen umfasst.
   • Zusammenstellung einer Stückliste der verwendeten Komponenten sowie eine technische Dokumentation, die den Konstruktionsprozess und die Funktionsweise des Prüfstands erläutert.
4. Integration eines Mikrocontrollers und Sensorik
   • Anbindung von Sensoren (Drehmoment, Drehzahl, etc.) an einen Mikrocontroller.
   • Anbindung der Steuerungselektronik an den Elektromotor
   • Sicherstellung einer adäquaten Signalaufbereitung, um eine exakte und störungsfreie Datenerfassung zu ermöglichen.
   • Abstimmung der mechanischen Messtechnik mit der elektronischen Steuerung zur Gewährleistung einer synchronen und zuverlässigen Messdatenerfassung.
   • Steuerung der Last am Elektromotor zur Aufnahme der Motorkennlinie
5. Entwicklung einer benutzerfreundlichen GUI
   • Konzeption und Umsetzung einer Software-Oberfläche zur Visualisierung der erfassten Sensordaten.
   • Integration von interaktiven Elementen (z. B. Start-/Stopp-Schalter, Parameteranpassungen) zur Steuerung und Überwachung des Prüfstands.
   • Bereitstellung von Funktionen zur Datenaufzeichnung, Analyse und Export, um eine fundierte Bewertung der Motorcharakteristiken zu ermöglichen.
6. Prototyping, Test und Validierung
   • Aufbau des Prototyps: Zusammenführung der mechanischen Struktur mit der Ansteuerungsplatine und der zugehörigen Software.
   • Funktionstests: Durchführung umfassender Tests zur Validierung der Motoransteuerung, Sensordatenerfassung und der mechanischen Stabilität unter realen Prüfbedingungen.
   • Optimierung: Analyse der Testergebnisse und iterative Verbesserung des Gesamtsystems.

Persönliche Voraussetzungen:

• Interesse an elektrischen Antrieben und Maschinen
• Interesse an der Prüftechnik elektrischer Antriebe
• Gute CAD-Kenntnisse
• Grundkenntnisse in Elektronik und Schaltungsdesign
• Erfahrung in der Programmierung von Mikrocontrollern (z.B. C/C++)
• Strukturiertes, lösungsorientiertes und wissenschaftliches Arbeiten
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

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 und Lebenslauf per E-Mail. Wir werden uns zeitnah rückmelden

Im Zuge der Mobilitätswende und des steigenden Bedarfs an elektrifizierten Antriebssystemen gewinnen Batterien als zentrale Komponenten zunehmend an strategischer Bedeutung. Insbesondere im Bereich der leichten und schweren Nutzfahrzeuge entstehen neue Herausforderungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der Rohstoffbeschaffung über Produktion und Nutzung bis hin zur Rückführung und Wiederverwertung. Der Recyclingprozess von Traktionsbatterien spielt dabei eine entscheidende Rolle für Nachhaltigkeit, Ressourceneffizienz und Versorgungssicherheit.

Die Supply Chain des Batterie-Recyclings ist hochkomplex: unterschiedliche Zellchemien, unklare Rücklaufmengen, logistischer Aufwand, technologische Unsicherheiten sowie regulatorische Vorgaben beeinflussen die Rückführung und Wiederverwertung erheblich. Traditionelle Analysewerkzeuge stoßen hier an ihre Grenzen. Die Methode der System Dynamics bietet hingegen die Möglichkeit, dynamische Zusammenhänge, Rückkopplungen und zeitverzögerte Effekte transparent zu modellieren und zu simulieren.

Ziele der studentischen Arbeit

• Vertiefung der Kenntnisse in der Systemtheorie, insbesondere im Bereich System Dynamics

• Durchführung einer fundierten Literaturrecherche zu Batterieproduktion, Rückführung und Recycling im Mobilitätssektor, insbesondere bei Nutzfahrzeugen

• Analyse der technischen, logistischen und organisatorischen Prozesse entlang der Batterie-Supply-Chain

• Identifikation und Modellierung relevanter Akteure, Materialflüsse, Einflussfaktoren und Wirkzusammenhänge im Batterie-Recyclingprozess

• Aufbau eines dynamischen Simulationsmodells zur Abbildung des Batterie-Recyclings unter Einsatz von System Dynamics

• Ableitung von Erkenntnissen zur Optimierung der Recyclingstrategie für leichte und schwere Nutzfahrzeuge

Voraussetzungen

• Hohes Interesse an nachhaltiger Mobilität, Kreislaufwirtschaft und Batteriesystemen

• Bereitschaft, sich intensiv mit System Dynamics auseinanderzusetzen

• Idealerweise erste praktische Erfahrungen mit Modellierungs- oder Simulationssoftware (z. B. Vensim, AnyLogic, Stella o. Ä.)

• Grundkenntnisse in Programmierung (z. B. Python, Java)

• Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens Niveau C1) und gute Englischkenntnisse

• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

• Verpflichtende Ergebnispräsentation und -diskussion im Seminar

Die studentische Arbeit kann ab dem 01.05.2025 oder zu einem späteren, individuell vereinbarten Zeitpunkt begonnen werden und ist innerhalb des in der Prüfungsordnung festgelegten Bearbeitungszeitraums abzuschließen.

Die Arbeit kann als Projekt- oder Masterarbeit verfasst werden.

Bei Interesse senden Sie bitte eine E-Mail mit Lebenslauf und Notenspiegel an
📧 baris.albayrak@faps.fau.de

Ich freue mich auf Ihre Bewerbung!

Hintergrund:

Mit der zunehmenden Integration erneuerbarer Energiequellen und der verstärkten Digitalisierung in der Energiewirtschaft gewinnen intelligente, KI-unterstützte Energiemanagementsysteme immer mehr an Bedeutung. Diese Systeme bieten innovative Lösungen zur Optimierung des Energieverbrauchs, zur Reduktion von Kosten und zur Steigerung der Energieeffizienz.
In Kooperation mit über 30 namhaften Partnern der Industrie baut der FAPS in seinen Laborhallen eine gleichstrombasierte Demonstrator-Anlage mit regenerativen Erzeugern, verschiedenen Speichern und industriellen Verbrauchern auf. Entstandene Simulationen können dort messtechnisch validiert und das Gesamtkonzept auf die praktische Umsetzbarkeit sowie die Wirtschaftlichkeit untersucht werden.

Eine strukturierte Literaturübersicht (Meta-Analyse) zu KI-unterstützen Energiemanagementsystemen ist erforderlich, um bestehende Forschungsergebnisse in diesem Bereich zusammenzufassen, zu analysieren und die Wirksamkeit verschiedener KI-Technologien im Energiemanagement zu bewerten.

Mögliche Inhalte:

Einsatz und Effektivität von KI-Technologien im Energiemanagement: Chancen, Herausforderungen und Anwendungen in der Gleichstromfabrik

• Einsatz von KI-Technologien in Energiemanagementsystemen: Aktuelle KI-Technologien (Reinforcement Learning, Deep Learning oder andere Optimierungsalgorithmen) zur Verbesserung von Energiemanagementprozessen.
• Effektivität von KI im Energiemanagement: Bewertung der Wirksamkeit von KI-Technologien hinsichtlich Energieeffizienz, Kostensenkung und nachhaltiger Energiegewinnung.
• Herausforderungen bei der Anwendung von KI: Analyse der bestehenden Herausforderungen und Limitationen bei der Implementierung von KI in Energiemanagementsystemen.
• Übertragbare Ansätze für die Gleichstromfabrik: Ableitung von praxisorientierten Ansätzen aus bestehenden Studien zur Anwendung von KI in einer Gleichstromfabrik.
•  (Falls gewünscht) Integration von KI-Technologien in Simulationen: Modellierung und Testen von Energiemanagementstrategien in einem digitalen Zwilling der Gleichstromfabrik

Technologische Ansätze im Energiemanagement: Cloud, Open-Source und Edge Computing

• Cloud-basierte Lösungen: Untersuchung der Vorteile und Herausforderungen der Cloud-Integration in Energiemanagementsysteme.
• Open-Source-Plattformen: Analyse von Open-Source-Frameworks (z.B. Open-EMS) und deren Einsatzmöglichkeiten.
• Edge-Computing: Untersuchung des Einsatzes von Edge-Computing zur lokalen Datenverarbeitung in Energiemanagementsystemen.
• Integration: Bewertung der Interoperabilität zwischen Cloud-, Open-Source- und Edge-Technologien.

Erwartete Ergebnisse:

• Eine umfassende und kritische Literaturübersicht (Meta-Analyse) zu den neuesten Entwicklungen und Ansätzen in der Anwendung von KI im Energiemanagement.
• Eine vergleichende Analyse der Effektivität von verschiedenen KI-Technologien und -Methoden.
• Empfehlungen für zukünftige Forschungsrichtungen und mögliche Praxisanwendungen im Bereich des KI-unterstützten Energiemanagements.

Benefits:

Das sogenannte DC-Team am Lehrstuhl besteht aus mehreren Wissenschaftlern und Studierenden, die ihre Arbeiten im Team erledigen und sich gegenseitig unterstützen. Theoretisch ist 100% Remote Arbeiten möglich, wobei eine Bereitschaft für regen Austausch im DC-Team gewünscht wird. In dieser Arbeit ist die Vergabe der Arbeitspakete konkurrenzlos in mehrere Teilaufgaben untergliederbar.

Was Sie mitbringen sollten:

• Eigenständiges Arbeiten
• Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten sowie in der Durchführung von Literaturrecherchen.
• Gute Dokumentationsfähigkeit
• Grundkenntnisse in Machine Learning und Elektronik von Vorteil

Bewerbung:

Bewerbungen bitte mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht per E-Mail an Luca.Werthmann@faps.fau.de

Im Zuge der Digitalisierung übernehmen digitale Plattformen wie AWS oder Wucato eine zunehmend zentrale Rolle entlang der industriellen Wertschöpfungsketten. Aufgrund ihres weitreichenden Einflusses auf Unternehmensprozesse, Märkte, politische Entscheidungen und gesellschaftliche Strukturen gelten Plattformökonomien als potenziell wertstiftende Organisationsformen der industriellen Wertschöpfung. Die Wechselwirkungen zwischen den vielfältigen Akteuren und Einflussfaktoren, die die Funktionsmechanismen digitaler Plattformen prägen, charakterisieren diese als komplexe sozio-technische Systeme.

Traditionelle Analysewerkzeuge wie die Wertstromanalyse oder BPMN stoßen bei der Abbildung der Dynamik solcher Systeme jedoch an ihre Grenzen. Gleichzeitig ist eine systematische Modellierung der verschiedenen Rollen, Mechanismen, Prozesse und Funktionen auf digitalen Plattformen essenziell, um ein umfassendes und konsistentes Verständnis dieser Systeme zu ermöglichen. In diesem Zusammenhang zeigt die Methode der System Dynamics großes Potenzial, die Komplexität digitaler Plattformen in der Industrie adäquat zu erfassen und abzubilden.

Ziele der studentischen Arbeit

• Vertiefung der Kenntnisse in der Systemtheorie, insbesondere im Bereich System Dynamics
• Durchführung einer umfassenden Literaturrecherche zu industriellen Plattformen und zur Methodik von System Dynamics
• Entwicklung eines technischen und organisatorischen Verständnisses digitaler Plattformen
• Identifikation und Analyse der beteiligten Rollen, Funktionen, Wirkmechanismen sowie der Wertschöpfungsschritte digitaler Plattformen
• Bewertung der Eignung von System Dynamics zur Analyse komplexer Plattformökonomien im industriellen Kontext

Voraussetzungen

• Hohe Motivation und Interesse an der Mitwirkung bei aktueller, interdisziplinärer und industrienaher Forschung
• Bereitschaft, sich intensiv in die Systemtheorie und speziell in System Dynamics einzuarbeiten
• Idealerweise erste praktische Erfahrungen in der Simulation von Wertschöpfungssystemen (z. B. mit Tools wie Siemens Plant Simulation oder AnyLogic)
• Solide Programmierkenntnisse in gängigen Programmiersprachen wie Python oder Java
• Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens Niveau C1) und gute Englischkenntnisse

Die studentische Arbeit ist ab dem 01.02.2025 oder zu einem späteren, individuell vereinbarten Zeitpunkt zu beginnen und innerhalb des in der Prüfungsordnung festgelegten Bearbeitungszeitraums abzuschließen.

Die Arbeit kann als Projekt- oder Masterarbeit verfasst werden.

Bei Interesse senden Sie mir  eine E-Mail mit Lebenslauf und Notenspiegel an baris.albayrak@faps.fau.de.

Ich freue mich auf Ihre Bewerbung!

Im Rahmen der Energiewende verlagert sich der Fokus von fossilen Brennstoffen und Atomenergie zu erneuerbaren Energiequellen. Hybride Netzstrukturen aus einer Kombination aus Gleich- und Wechselstrom vereinen die Vorteile beider Versorgungsstrategien. Sie berücksichtigen jede Art von Verbrauchern, Speichern und Erzeugern.

In Kooperation mit über 30 namhaften Partnern der Industrie baut der FAPS in seinen Laborhallen eine Demonstratoranlage mit regenerativen Erzeugern, verschiedenen Speichern und industriellen Verbrauchern auf. Entstandene Simulationen können dort messtechnisch validiert und das Gesamtkonzept auf die praktische Umsetzbarkeit sowie die Wirtschaftlichkeit untersucht werden.

Speziell mit einem Großkonzern der Elektro- und Automatisierungstechnik mit Erlanger Standort wird derzeit ein Prototyp eines skalierbaren Ultrakondensator-Spitzenlastspeichers konstruiert. Ziel ist es, diesen in der Karosseriefertigung der Automobilindustrie zu testen.

Für Abschlussarbeiten ergeben sich folgende Anknüpfungspunkte, die aus einer vorherigen Masterarbeit übergeben werden:

1. Elektromontagearbeiten an DC-Netz und Speicherschrank in Laborhalle des Lehrstuhls
2. Verbindung von Speicherschrank und übergeordnetem Steuerungssystem der Produktionszelle (SPS)
3. Systemtest der Speicherlösung am Power-Hardware-in-the-Loop Simulator. Gegebenfalls werden im Rahmen der Arbeit Lastprofile bei einem OEM der Automobilindustrie aufgenommen.
4. Erstellung Handlungs- und Dimensionierungsempfehlung für die kooperierenden Industriepartner

Das sogenannte DC-Team am Lehrstuhl besteht aus mehreren Wissenschaftlern und Studierenden, die ihre Arbeiten im Team erledigen und sich gegenseitig untersützen, weshalb eine Bereitschaft für regen Austausch untereinander gewünscht wird. Auch in dieser Arbeit ist die Vergabe der Arbeitspakete konkurenzlos in mehrere Teilaufgaben untergliederbar.

Über eine Kurzüberblick mit Notenspiegel der Studienleistungen aus Bachelor- und ggf. Masterstudium sowie über einem kurzen Lebenslauf freuen wir uns.

Der Markt für Photovoltaikanlagen (PV) befindet sich weltweit in einem dynamischen Wachstum. Kurzzeitprognoselösungen für PV-Leistungen sind ein Schlüsselinstrument, um Eigenverbrauch zu optimieren, Netzdienlichkeit zu gewährleisten und somit die Effizienz und Wirtschaftlichkeit von PV-Anlagen zu steigern. Diese Abschlussarbeit wird in Zusammenarbeit mit einem innovativen Startup durchgeführt, das sich auf Energiemanagementbausteine für PV-Anlagenbetrieb spezialisiert hat und eine globale Marktexpansion anstrebt. Ziel ist es, eine fundierte Marktanalyse durchzuführen, die potenziell interessante Länder identifiziert und konkrete Handlungsempfehlungen für den Markteintritt liefert.

Aufgabenstellung:

1. Marktanalyse
   • Identifikation der Länder mit dem höchsten Potenzial für das Produkt
   • Untersuchung der Anzahl installierter PV-Anlagen in verschiedenen Regionen der Welt inkl. deren Wachstumsraten
   • Analyse der Vergütungsmodelle für PV-Anlagen und der Strommarktsituation sowie der Kaufkraft der Regionen
   • Bewertung des Mehrwerts, den das Produkt in den jeweiligen Märkten erzeugen könnte
2. Wettbewerbsanalyse
   • Identifikation und Analyse von Wettbewerbern in den einzelnen Zielregionen
   • Bewertung der Marktposition und Alleinstellungsmerkmale (USPs) bestehender Lösungen
3. Rahmenbedingungen für den weltweiten Handel
   • Untersuchung regulatorischer, technischer und wirtschaftlicher Voraussetzungen für den internationalen Vertrieb
4. Strategieentwicklung
   • Entwicklung eines Aktionsplans zur Markterschließung priorisierter Länder basierend auf den ökonomischen und strategischen Erkenntnissen
   • Konkrete Handlungsempfehlungen zur Marktbearbeitung (z. B. Partnerschaften, Marketingstrategien)

Ziel der Arbeit: Die Arbeit soll eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Internationalisierung und Weiterentwicklung des Produkts bieten. Neben einer umfassenden Markt- und Wettbewerbsanalyse soll ein priorisierter Aktionsplan zur Erschließung der relevantesten Länder entwickelt werden.

Über eine Kurzüberblick mit Notenspiegel der Studienleistungen aus Bachelor- und ggf. Masterstudium sowie über einem kurzen Lebenslauf freuen wir uns.

Ausgangslage

Wellpappe hat eine zentrale Bedeutung als Ausgangsmaterial für die Verpackung von Gütern und weist ein hohes jährliches Produktionsvolumen i.H.v. 55 Mrd. m² in Europa auf. Die BHS Corrugated Maschinen- und Anlagenbau GmbH ist Technologieführer für Produktionsanlagen zur Herstellung und Verarbeitung von Wellpappe.

Aufgrund der Komplexität der Einflussgrößen im Herstellungsprozess und der damit verbundenen Schwierigkeit der physikalischen Prozessmodellierung, bieten sich datengetriebene Verfahren aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (ML) zur Systemidentifikation und -optimierung an.

Mögliche Aufgabenstellungen

Die Qualität der hergestellten Produkte soll mittels datengetriebener Verfahren (Data-driven Control / Machine Learning Control) geregelt werden. Die Modellierungs- und Optimierungsansätze bedürfen stetiger Weiterentwicklung, sowie der Steigerung des Reifegrades in Richtung Operationalisierung. Potentielle Forschungsfragen stellen sich daher unter anderem in den Bereichen:

• Systemidentifikation via datengetriebener Prozessmodellierung
• Entwicklung und Optimierung fortgeschrittener Reglerarchitekturen
• Evaluation der Systemperformance und Aufbau einer Monitoringkomponente
• Schritte zur Steigerung des Reifegrades in Richtung Operationalisierung

Anforderungen

Je nach Schwerpunkt der Arbeit und vorbehaltlich der Möglichkeit zur Einarbeitung ergeben sich folgende Anforderungen:

• Programmiererfahrung in Python einschließlich einschlägiger ML-Packages (z.B.: PyTorch (Lightning), sklearn, pandas, streamlit, shiny, MLFlow)
• Grundkenntnisse gängiger Werkzeuge der Softwareentwickung (z.B.: docker, git)
• Grundkenntnisse gängiger Werkzeuge der Datenübertragung und -persistierung (z.B.: MQTT,  SQL, NoSQL)
• Kenntnisse in den Grundlagen der Regelungstechnik und / oder Kontrolltheorie
• Interesse an Automatisierungstechnik
• Hohes Sprachniveau in Deutsch oder Englisch in Wort und Schrift
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

Bewerbung

Bewerbungen sind per Mail an till.sindel@faps.fau.de zu richten, mit der Bitte um konkretem Bezug auf die Ausschreibung, einen angehängten Lebenslauf, sowie die aktuelle Fächerübersicht.