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
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Vertiefung der Kenntnisse in der Systemtheorie, insbesondere im Bereich System Dynamics
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Durchführung einer fundierten Literaturrecherche zu Batterieproduktion, Rückführung und Recycling im Mobilitätssektor, insbesondere bei Nutzfahrzeugen
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Analyse der technischen, logistischen und organisatorischen Prozesse entlang der Batterie-Supply-Chain
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Identifikation und Modellierung relevanter Akteure, Materialflüsse, Einflussfaktoren und Wirkzusammenhänge im Batterie-Recyclingprozess
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Aufbau eines dynamischen Simulationsmodells zur Abbildung des Batterie-Recyclings unter Einsatz von System Dynamics
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Ableitung von Erkenntnissen zur Optimierung der Recyclingstrategie für leichte und schwere Nutzfahrzeuge
Voraussetzungen
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Hohes Interesse an nachhaltiger Mobilität, Kreislaufwirtschaft und Batteriesystemen
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Bereitschaft, sich intensiv mit System Dynamics auseinanderzusetzen
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Idealerweise erste praktische Erfahrungen mit Modellierungs- oder Simulationssoftware (z. B. Vensim, AnyLogic, Stella o. Ä.)
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Grundkenntnisse in Programmierung (z. B. Python, Java)
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Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens Niveau C1) und gute Englischkenntnisse
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Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
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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
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Kategorien:
Forschungsbereich:
AutomatisierungstechnikArt der Arbeit:
Diplomarbeit, Masterarbeit, Projektarbeit, StudienarbeitStudiengang:
Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Medizintechnik, WirtschaftsingenieurwesenTechnologiefeld:
Additive Mechatronics, Aufbau und Verbindungstechnik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, Medizintechnik, Software Engineering und Deployment, Innovatives Qualitätsmanagement, Prozess- und Materialanalytik, Autonome Mobile SystemeKontakt:
Baris Albayrak, M.Sc.
Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)
- E-Mail: baris.albayrak@faps.fau.de