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[BA/PA/MA] Entwicklung eines semantischen Capability-Modells zur resilienten Produktionsorchestrierung
Ausgangssituation:
In einer von raschem Wandel und technologischer Turbulenz geprägten Welt müssen sich Unternehmen flexibel an veränderte Umstände anpassen.
Dabei spielen resiliente Produktionsabläufe und -systeme eine entscheidende Rolle. Neben der Neuplanung (Greenfield) von Produktionslinien
stellt insbesondere die Umstrukturierung bestehender Anlagen (Brownfield) eine Herausforderung dar. Dabei müssen jeweils die Möglichkeiten zur Flexibilisierung berücksichtigt werden, um ein
notwendiges Maß an Anpassungsfähigkeit sicherzustellen.
Aufgabenstellung:
In dieser Arbeit soll ein Konzept für ein Capability-Modell zur resilienten Produktionsorchestrierung erarbeitet und modelliert werden, um eine Flexibilisierung von Produktionslinien zu vereinfachen.
Die Arbeit gliedert sich grob wie folgt:
- Einarbeitung in den Stand der Technik
- Erarbeitung der wichtigsten Teile der Produktion,
- Konzeptionierung des Capability-Modells
- Modellierung in z. B. JSON.
- Beispielhafte Anwendung in einem Orchestrierungsszenario.
- Schriftliche Dokumentation der Ergebnisse
Vorkenntnisse/Voraussetzungen:
- Interesse an industrieller Fertigung und Automatisierung.
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise.
- Gute Dokumentationsfähigkeiten
- Gute Kenntnisse der deutschen oder englischen Sprache
Weitere Hinweise:
- Startdatum: ab sofort möglich
- Homeoffice möglich
Bewerbung:
Bewerbungen bitte mit Lebenslauf, aktueller Fächerübersicht und arbeitsprobe (JSON/XML-File) per E-Mail an: adrian.mueller@faps.fau.de.
Das JSON oder XML-File soll folgende Informationen strukturiert beinhaltet:
- Der Name des Files soll sich aus der Arbeit (BA,PA oder MA) + “_” + deinem Nachnamen zusammensetzten
- Das File soll selbstgeschrieben sein
- Vorname, Nachname, Geburtstag, Geburtsort, Wohnort, besuchte Bildungseinrichtungen, mindestens fünf besuchte Fächer mit Note pro Bildungseinrichtung und alle Sprachen mit Level.
Für weitere Informationen über den Umfang und die genaue Ausrichtung der Arbeit stehe ich gerne für ein persönliches Gespräch zur Verfügung.
[BA/PA/MA] Entwicklung eines Tools, dass das Teilen von Lieferantenbewertungen innerhalb eines Wertschöpfungsnetzwerks ermöglicht

Ausgangssituation:
In globalisierten und zunehmend vernetzten Märkten gewinnt die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen innerhalb eines Wertschöpfungsnetzwerks stetig an Bedeutung. Unternehmen agieren heutzutage nicht mehr als isolierte Akteure, sondern sind Teil komplexer Lieferketten. In diesen Kontexten ist der Erfolg maßgeblich von der Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der beteiligten Lieferanten abhängig. Eine systematische und transparente Bewertung von Lieferanten bildet demnach eine zentrale Grundlage für strategische Entscheidungen, etwa bei der Lieferantenauswahl, -entwicklung und -bindung.
Die Arbeit gliedert sich grob wie folgt:
- Einarbeitung in den Stand der Technik
- Erarbeitung der wichtigsten Parameter zur Bewertung von Lieferanten
- Konzeptionierung des Tools
- Implementierung in z.B. Python
- Schriftliche Dokumentation der Ergebnisse
Vorkenntnisse/Voraussetzungen:
- Interesse an industrieller Fertigung und Automatisierung.
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise.
- Gute Dokumentationsfähigkeiten
- Grundkenntnisse in Python
Weitere Hinweise:
- Startdatum: ab sofort möglich
- Homeoffice möglich
Bewerbung:
Bewerbungen bitte mit Lebenslauf, aktueller Fächerübersicht und einen FAUBox-Link zu einer Arbeitsprobe (Pythonprogramm) per E-Mail an: adrian.mueller@faps.fau.de
Python Programm mit folgenden Kriterien:
- Der Name des Programms soll sich aus der Arbeit (BA,PA oder MA) + “_” + deinem Nachnamen zusammensetzten
- Das Programm sollte selbstgeschrieben und Kommentiert sein
- GUI: Eingabemöglichkeit für Gewicht, Größe und Kopfdurchmesser
- Button zur Bestätigung der Eingabe
- Berechnung des Körper-Kopf-Verhältnisses (Kopfdurchmesser/Größe) und des Gewichts des Kopfes (Körper-Kopf-Verhältnis x Gewicht).
- Ausgabe des Gewichts des Kopfes
Für weitere Informationen über den Umfang und die genaue Ausrichtung der Arbeit stehe ich gerne für ein persönliches Gespräch zur Verfügung.
Geo-Modeling and Assessment of Global Production Networks

Background
Modern production and supply networks span multiple continents, combining various transport modes (road, sea, rail, air). Understanding the geographical structure, costs, and environmental impacts of these logistics routes is key to designing resilient and sustainable global value chains. This thesis contributes to a research project on modeling and optimizing international production networks. The focus lies on geo-spatial modeling of transport flows, calculation of transport costs and emissions, and interactive visualization of global supply routes.
Objectives
Develop a geo-based Python model that:
- Maps realistic transport routes between global production and assembly sites,
- Calculates transport distances, costs, and CO₂ emissions based on real data,
- Visualizes results interactively on a world map (e.g., using folium or geopandas).
Main Tasks
Data Collection and Preparation
- Identify suitable open geospatial datasets (e.g., Global Shipping Lanes, OpenStreetMap).
- Gather emission and transport cost factors (e.g., from the GLEC Framework).
Model Development
- Implement routing and distance calculations for combined transport modes.
- Compute costs and CO₂ emissions for selected routes or network scenarios.
Visualization and Analysis
- Create an interactive geo-visualization of the modeled network.
- Document assumptions, data sources, and main findings.
Requirements
- Ongoing studies at FAU
- Good programming skills in Python
- Experience with data analysis and mapping tools (pandas, geopandas, folium) preferred
- Interest in global production networks, sustainability, and data-driven modeling
Tools / Frameworks
- Python (pandas, geopandas, folium, shapely)
- Open geospatial data (OpenStreetMap, Global Shipping Lanes, etc.)
- Emission frameworks such as GLEC Framework
Type of Thesis
- Final Thesis (Bachelor / Master)
- Type: Theoretical thesis / Systematic literature review
- Start date: flexible
Please send your complete application documents (short cover letter, work/internship certificates, and current transcript of records) to: baris.albayrak@faps.fau.de
I look forward to hearing from you!
[BA/PA] Systematische Literaturrecherche: Optimierung in der Supply Chain Konfiguration

Hintergrund
In globalen Produktionsnetzwerken ist die optimale Gestaltung von Supply Chains eine zentrale Herausforderung. Unternehmen müssen Entscheidungen über Standortwahl, Produktions- und Lagerstrukturen, Transportwege und Zulieferbeziehungen treffen – unter Berücksichtigung von Kosten, Flexibilität, Nachhaltigkeit und Risiken.
Die Forschung zu Optimierungsproblemen in der Supply Chain Konfiguration ist vielfältig: von klassischen linearen Modellen über stochastische Ansätze bis hin zu modernen heuristischen und KI-basierten Verfahren. Eine systematische Literaturaufarbeitung ermöglicht es, bestehende Modelle, Methoden und Forschungslücken zu identifizieren und ein strukturiertes Verständnis dieses Themenfeldes zu entwickeln.
Ziel der Arbeit
Ziel der Abschlussarbeit ist es, eine strukturierte und kritische Literaturrecherche zu Optimierungsansätzen im Bereich der Supply Chain Konfiguration von Produktionsnetzwerken durchzuführen.
Im Mittelpunkt stehen:
-
die Identifikation und Kategorisierung bestehender Optimierungsprobleme und Modelltypen
-
eine Analyse der verwendeten Methoden (z. B. mathematische Optimierung, heuristische Verfahren, Simulation, KI-basierte Ansätze)
-
die Aufdeckung von Forschungslücken und zukünftigen Trends
Vorgehensweise
-
Definition von Suchstrategien und Auswahl relevanter wissenschaftlicher Datenbanken (z. B. Scopus, Web of Science, ScienceDirect)
-
Durchführung einer systematischen Literaturrecherche nach PRISMA- oder ähnlichen Leitlinien
-
Strukturierte Auswertung der gefundenen Studien (z. B. nach Problemtyp, Methode, Zielgröße, Anwendungskontext)
-
Zusammenfassung der Ergebnisse in einer übersichtlichen Taxonomie oder Klassifikation
-
Diskussion der identifizierten Forschungslücken und Entwicklung möglicher Forschungsfragen
Anforderungen
-
Studium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, International Production Engineering and Management oder einem verwandten Fachgebiet
-
Interesse an Optimierungsmethoden und Supply Chain Management
-
Fähigkeit zum wissenschaftlichen Arbeiten und Analysieren von Fachliteratur
Weitere Informationen
-
Bachelorarbeit oder Projektarbeit
-
Beginn: nach Vereinbarung
Bewerbung
Bitte vollständige Unterlagen (kurzes Anschreiben, Arbeitszeugnisse und aktueller Notenauszug) per Mail an:
Baris Albayrak
baris.albayrak@faps.fau.de
Ich freue mich auf Ihre Bewerbung!
[BA/PA/MA] Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme in flexiblen Fertigungsanlagen durch Verfahren des maschinellen Lernens

Die Anforderungen an Fertigungsanlagen entwickeln sich zunehmend in Richtung Flexibilisierung und Personalisierung fort, um individuellen Kundenwünschen gerecht zu werden. In diesem Kontext gewinnt das Flexible Job-Shop Scheduling Problem an Bedeutung: Es beschreibt die Herausforderung, verschiedene Aufträge mit mehreren Arbeitsschritten auf wechselnde Maschinen so zu planen, dass alle Schritte in möglichst optimaler Reihenfolge bearbeitet werden. Im Gegensatz zu starren Systemen können einzelne Arbeitsschritte dabei auf unterschiedlichen Maschinen ausgeführt werden. Ziel ist es, die Produktionszeit zu minimieren und die Nutzung der Maschinen optimal zu gestalten, um den komplexen Anforderungen moderner Fertigung gerecht zu werden.
Da es sich beim Flexible Job-Shop Scheduling Problem um ein kombinatorisches Optimierungsproblem handelt, das in Abhängigkeit der Größe der Produktionsanlage sehr komplex werden kann, bietet sich für eine dynamische Lösungsfindung die Methodik des Multi-Agent Reinforcement Learnings (MARL) an.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Scheduling Problem einer simulierten Produktionsanlage durch Entwicklung und Training eines Muli-Agent Reinforcement Learning Systems zu lösen.
Deine Aufgaben:
- Einarbeitung in den Stand der Technik zum Lösen des Flexibel Job-Shop Scheduling Problems und MARL
- Mathematische Beschreibung des Problems
- Erstellung einer Simulation einer Fertigungsanlage als Trainingsumgebung
- Konzeptionierung eines MARL-Systems
- Umsetzung und Training des MARL-Systems
- Validierung des Systems als flexiblen Scheduler
Dein Profil:
- Fortgeschrittene Programmierkenntnisse
- Affinität für maschinelles Lernen und dessen Anwendung in der Produktion
- Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise
Voraussetzungen:
Für diese Arbeit werden ein sicherer Umgang mit Python sowie Vorerfahrungen im Trainieren von RL-Modellen vorausgesetzt. Bitte stellt in Eurer Bewerbung dar, wie ihr diese Voraussetzungen erfüllt.
Die Arbeit kann ab sofort bearbeitet werden. Bewerbung bitte per Mail mit Lebenslauf und aktuellem Notenauszug an untenstehenden Kontakt richten.
[BA/PA/MA] Potentialalyse zum Gleichstrombetrieb einer Wellpappenanlage

Anlagen zur Herstellung von Wellpappe verfügen über eine Vielzahl von drehzahlsynchronisierten elektrischen Antrieben.
Im Stand der Technik erfolgt die Energieversorgung und Ansteuerung über Umrichter, welche Energie aus dem Wechselstromnetz beziehen und überschüssige Energie in Bremswiderständen in Wärme umwandeln.
Durch die Umstellung auf Gleichstrom (DC) in Produktionsanlagen können erhebliche Vorteile erzielt werden, insbesondere in Bezug auf Energieeffizienz, Materialersparnis und Systemstabilität. DC-basierte Systeme ermöglichen eine flexiblere Energienutzung, höhere Wirkungsgrade und ermöglichen die Rückspeisung vom Bremsenergie (Rekuperation).
Ziel der Arbeit:
Im Rahmen der Arbeit sollen die Energie- und Materialeinsparpotenziale durch den Einsatz eines DC-Netzes mit zentralem DC-Bus zur Versorgung der drehzahlvariablen Antriebe einer Maschine zur Herstellung von Wellpappe evaluiert werden. Die Möglichkeit zur Nutzung von Bremsenergie durch Rekuperation soll geprüft werden.
Arbeitspakete:
- Analyse des Ist-Zustands: Besichtigung einer Anlage beim Industriepartner und sammeln der nötigen Daten aus den Technischen Dokumentationen, Einführung in den DC-Demonstrator am FAPS, Einlesen in die Fachliteratur
- Konzeption einer DC-Maschine: Auswahl geeigneter DC-fähiger Umrichter, Auslegung des DC-Netzes; Analyse der Lastprofile der Motoren zur Evaluation des Einsatzes von Rekuperation
- Bewertung der Einsparpotenziale: Quantifizierung der Energiesparpotenziale auf Basis von Literatur oder eigener Laborversuche, Identifikation und Quantifizierung der Materialeinsparpotenziale
Anforderungen:
- Kenntnisse in Elektrotechnik, idealerweise mit Bezug zur DC-Technologie und Energieeffizienz in Produktionsumgebungen von Vorteil
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
It’s Clusterin’ Time! Realisierung eines Mixed-SBC-Clusters für die Edge (BA/PA/MA)
Der Einsatz von Edge Computing gewinnt in vielen Bereichen an Bedeutung, da er die Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenentstehtung verlagert. Ein Mixed-SBC-Cluster, der verschiedene Single Board Computer (SBC) wie Nvidia Jetson und Raspberry Pi umfasst, bietet eine ausgezeichnete Plattform, um die Herausforderungen und Möglichkeiten des Edge Computings zu erproben und zu demonstrieren.
Ziel ist die Entwicklung eines Mixed-SBC-Clusters für die Edge, der als experimentelle Plattform in industrienaher Forschung und für Lehrzwecke im Automatisierungsumfeld dient. Dieser Cluster soll die Heterogenität realer IT-Infrastrukturen widerspiegeln und das Sammeln praktischer Erfahrungen mit Cluster-Management, verteilten Speichersystemen und der Integration von Erweiterungsmodulen (z.B. Funkmodul, Neural Processing Unit und Field Programmable Gate Array) eröffnen.
(Mögliche) Schwerpunkte der Arbeit:
- Aufbau und Konfiguration eines heterogenen SBC-Clusters für Edge Computing Szenarien.
- Einsatz eines Cluster-Management-Systems und Implementierung eines Service Mesh.
- Einsatz von Automatisierungswerkzeugen und Infrastruktur-as-Code (IaC) zur effizienten Verwaltung und Konfiguration.
- Implementierung eines Lifecycle-Managements des Betriebs bestehend aus Monitoring, Sicherung, Wartung und Aktualisierung.
- Integration von Storage-Lösungen und spezifischen Erweiterungsmodulen für verschiedene Anwendungsfälle.
- Integration in Anwendungsfälle der Automatisierungstechnik in industriellen Produktionsanlagen, der Gebäudeautomatisierung und insbesondere des Energiemanagements.
- Beitrag zum Transfer in die Lehre als Praktikumsversuch oder Übungseinheit
Wenn die ausgeschriebene Arbeit noch online ist, dann ist sie auch noch aktuell. Sollten Sie Interesse an der Arbeit haben, so kommen Sie bitte mittels einer E-Mail und einem kurzen Essay (ein One Pager genügt) auf mich zu. Sollten Sie eine intrinsische Motivation für ein angrenzendes oder ähnlichen Thema haben, so stellen Sie in Ihrer Anfrage bitte den Bezug zu meiner Ausschreibung dar.
Bitte stellen Sie die komplette Anfrage in deutscher Sprache, auch wenn Sie die Ausarbeitung in Englisch verfassen werden wird. Hintergrund ist, dass Sie sich in laufende Forschungsprojekte einbringen sowie mit den Projektpartnern (auch kleinere und mittelständische Unternehmen) austauschen können sollen und von diesen wird mehrheitlich eine Kommunikation auf Deutsch gewünscht.
Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage, der Arbeitsumfang kann entsprechend der Arbeit angepasst werden und die Bearbeitung weitestgehend im Home-Office stattfinden.
[BA/PA/MA] Adaptive Agentensysteme: Struktur, Lernen und Kommunikation in dynamischen Umgebungen

Hintergrund:
In der Entwicklung intelligenter Produktions- und Logistiksysteme nehmen autonome, vernetzte Agenten eine Schlüsselrolle ein. Um komplexe Aufgaben effizient zu bewältigen, müssen diese Systeme nicht nur lernen, sondern auch ihre interne Struktur und Kommunikation dynamisch anpassen können. Ziel dieser Arbeit ist es, in einer simulativen Testumgebung verschiedene Konzepte für Agentenarchitektur, Lernen und Interaktion zu erforschen und methodisch zu evaluieren.
Ziel der Arbeit:
Entwicklung und Analyse eines simulationsbasierten Multi-Agenten-Systems mit einem von drei Schwerpunkten:
Themenoption 1: Atomare Agentenstrukturen & Rollenverteilung mit Fokus auf Architektur und Organisation
- Modellierung von Agenten als “Atome” mit vernetzbaren Rollen (z. B. Spezialist, Manager)
- Dynamische Bildung von Systemstrukturen über agentenbasierte Verknüpfungslogik
- Aufbau und Visualisierung eines Agentennetzwerks
- Konzeption einer “Agentenbörse” zur strukturierten Verknüpfung
Themenoption 2: Meta-Learning im Reinforcement Learning mit Fokus auf Lernen & Adaption
- Vergleich klassischer RL-Methoden mit Meta-Learning-Ansätzen (z. B. MAML, Reptile)
- Simulation eines adaptiven Agenten in einer rudimentären Umgebung (x, y, dx, dy)
- Bewertung der Anpassungsfähigkeit in dynamischen Zielsystemen
- Analyse von Vor- und Nachteilen des Meta-Learnings
Themenoption 3: Spieltheorie in Multi-Agenten-Kommunikation mit Fokus auf Kooperation & Täuschung
- Interaktion durch „Horizont“/Ziel-Überschneidungen und Kommunikation zwischen Agenten
- Modellierung von Täuschern und Strategien zur Erkennung
- Integration spieltheoretischer Konzepte wie Vertrauen, Betrug, Kooperation
- Aufbau eines agentenbasierten Kommunikations- und Bewertungssystems
Vorgehensweise:
- Einarbeitung in Multi-Agenten-Systeme und Reinforcement Learning
- Auswahl und Ausarbeitung eines der drei Schwerpunktbereiche
- Aufbau eines simulativen Testsystems (z. B. mit Python)
- Implementierung und Evaluation der entwickelten Ansätze
- Dokumentation und Diskussion der Ergebnisse
Anforderungen an Studierende:
- Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise
- Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten sowie in der Durchführung von Literaturrecherchen
- Gute Dokumentationsfähigkeit
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python
- Grundkenntnisse KI, Multi-Agentensystemen oder maschinellem Lernen
Bewerbung:
Bewerbungen bitte mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht per E-Mail an Luca.Werthmann@faps.fau.de
[BA/MA] Bestimmung und Auswirkung der Restwelligkeit von Gleichrichtern auf die Funktionsfähigkeit nachgeschalteter Gleichstromsysteme

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
[PA/MA] Dynamische Modellierung des Rückführungs- und Recyclingprozesses von Traktionsbatterien im Nutzfahrzeugsektor

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
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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!