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Oxidische All-Solid-State-Batterien im Fokus: Von der Materialtechnologie zur industriellen Umsetzung

Ausgangssituation
All-Solid-State-Batterien (ASSB) mit oxidischen Festkörperelektrolyten zählen zu den vielversprechendsten Technologien der nächsten Batteriegeneration. Besonders ihre hohe thermische Stabilität und die sicherheitsrelevanten Vorteile gegenüber polymerbasierten Systemen machen sie zum Fokus internationaler Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten.
Trotz zahlreicher Fortschritte bestehen weiterhin erhebliche Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich Skalierbarkeit, Materialverfügbarkeit und industrieller Umsetzung. In Europa ist der Überblick über relevante Akteure, technologische Reifegrade und konkrete Entwicklungsvorhaben oft unvollständig. Vor diesem Hintergrund gewinnt eine strukturierte Analyse zunehmend an Bedeutung, sowohl zur systematischen Erfassung aktueller technologischer Trends als auch zur Entwicklung eines konsistenten Prozessverständnisses für künftige Anwendungen.
Aufgabenstellung
Im Rahmen der Arbeit soll das technologische Potenzial oxidischer All-Solid-State-Batterien entlang der folgenden Schwerpunkte untersucht werden:
- Durchführung einer fundierten Literaturrecherche zu aktuellen Materialien, Herstellungsverfahren und Zellarchitekturen
- Technologische Bewertung oxidischer Festkörperelektrolyte hinsichtlich Performance, Sicherheit und Skalierbarkeit
- Bewertung alternativer Technoligen zum Einsatz zur Metallisierung der Festelektrolyten
- Entwicklung eines Kriterienkatalogs zur strukturierten Bewertung von Unternehmensaktivitäten (z. B. Roadmaps, Patente, Messeauftritte, Kooperationen)
- Aktive Kontaktaufnahme zu ausgewählten Industriepartnern (Startups, etablierte Zellhersteller, Maschinenbau)
- Aufbereitung und Dokumentation der Ergebnisse (z. B. in Form einer Mapping-Übersicht oder Fallstudien)
- Ableitung von Implikationen für zukünftige Forschungsthemen am FAPS
Potenzielle Arbeitspakete
- Einarbeitung in das Themengebiet Festkörperbatterien mit Fokus auf oxidische Systeme
- Erstellung eines Bewertungsschemas für industrielle Aktivitäten und Reifegrade
- Identifikation und Kontaktaufnahme zu Industrieakteuren
- Interviews, Messeberichte oder Sekundäranalysen zur Informationsgewinnung
- Strukturierte Dokumentation der Ergebnisse in wissenschaftlicher Form
Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Batterietechnologien (z. B. aus Vorlesungen oder Praktika)
- Interesse an angewandter Forschung und Technologieanalyse
- Kommunikationsfähigkeit für externe Anfragen und Interviewführung
- Sicherer Umgang mit wissenschaftlicher Literatur und Internetrecherche
- Gewünscht, aber nicht zwingend erforderlich, sind Kenntnisse im Bereich der Oberflächenkontaktierung
(falls keine Vorkenntnisse vorhanden sind, ist eine themenspezifische Einarbeitung vor Beginn erforderlich)
Voraussetzungen
- Begeisterung für das Fachgebiet
- Hohe Motivation und Einsatzbereitschaft
- Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
- Arbeiten im Team
- Sehr gute Deutsch und Englischkenntnisse
Beginn
- Ab sofort und jederzeit möglich
Sonstiges
- Bearbeitung der Arbeit kann jedoch größtenteils im Home-Office erfolgen
- Der Arbeitsumfang kann je nach Art der Arbeit (BA/PA/MA) angepasst werden
Bewerbung
- Bewerbung mit Lebenslauf und aktueller, vollständiger Notenübersicht bitte per E-Mail an Thomas Hanf (kein Anschreiben oder Motivationsschreiben erforderlich)
- Nähere Informationen über Umfang und genaue Ausrichtung der Arbeit gerne im persönlichen Gespräch
- Wichtig: eine reine ChatGPT-Bewerbung führt zum sofortigen Ausschluss beim Bewerbungsprozess
Projekt- / Masterarbeit: Laserakustische Charakterisierung additiv gefertigter, elektrisch leitfähiger Strukturen

Die charakterisierung additiv gefertigter elektrisch leitfähiger Strukturen erfolgt meist nur mittels elektrischer Kennwerte. Eine tiefgreifendere Charakterisierung erfordert in der Regel eine aufwändige Vorbehandlung mittels Focused-Ion-Beam-Abtragung und nachfolgende Raster-Elektronen-Mikroskopie. Das Laser-Akustik-Testsystem LAwave basiert auf dem Prinzip der laserinduzierten akustischen Oberflächenwellenspektroskopie. Dabei wird die frequenzabhängige Ausbreitungsgeschwindigkeit bestimmt, die direkt von der Schichtdicke, der Dichte und den effektiven elastischen Eigenschaften abhängt. Somit werden Materialfehler wie Poren, Risse und Delaminationen indirekt gemessen.
Ziel dieser Arbeit ist es, die Eignung des LAwave-Systems zur Analyse des Sintergrads additiv gefertigter Leiterbahnen zu bestimmen. Hierzu ist die Studienlage zu dieser Anwendung systematisch zu analysieren, ein Analyseansatz zu erarbeiten und durch entsprechende Experimente zu validieren.
Die Studierenden werden im Rahmen dieser Arbeit in die durchzuführenden Arbeiten eingewiesen und bei den ersten Versuchsdurchführungen begleitet.
Anforderungen
- Selbstständige, gewissenhafte Arbeitsweise
- Kommunikationsfähigkeit
- Sehr gute Deutsch oder Englischkenntnisse
Arbeitsinhalte
- Systematische Literaturrecherche zur laserinduzierten akustischen Oberflächenwellenspektroskopie
- Design von statistischen Versuchsplänen
- Durchführung von Experimenten zur Charakterisierung
- Statistische Auswertung der Ergebnisse
Bei Interesse
Für weitere Informationen kontaktieren Sie Christian Voigt.
Bewerbung per Email mit Lebenslauf und aktueller Notenübersicht an: Christian.Voigt@faps.fau.de
Implementierung des Foundation Models GROOT für die Manipulation eines Leitungssatzes (MA)

Aufgabenstellung:
Die zunehmende Komplexität von elektrischen Systemen in Automobilen, Flugzeugen oder industriellen Anlagen führt zu einem gestiegenen Bedarf an flexiblen und intelligenten Automatisierungslösungen im Bereich der Kabelbaum- bzw. Leitungssatzherstellung und -montage. Insbesondere bei kleinen Losgrößen und hoher Variantenvielfalt stoßen klassische Automatisierungsmethoden an ihre Grenzen. Die Manipulation von Kabelbäumen – aufgrund ihrer Flexibilität, Instabilität und komplexen Geometrie – stellt dabei eine besondere Herausforderung dar.
Mit dem Aufkommen von Foundation Models, großen, vortrainierten Modellen, die über eine Vielzahl von Aufgaben hinweg generalisieren können, entstehen neue Möglichkeiten im Bereich der Robotik. Eines dieser Modelle ist GROOT (Graph-based Robot Optimization for Object Tasks), ein multimodales Foundation Model für Robotermanipulation. GROOT wurde mit großen Mengen an Simulations- und Realweltdaten vortrainiert und ist ähnlich aufgebaut wie Sprachmodelle vom Typ GPT, jedoch speziell auf physikalische Interaktion, Sensorik, Bewegungsplanung und Objektmanipulation ausgerichtet. Wie ChatGPT im Sprachbereich erlaubt GROOT in der Robotik eine Form von „Prompting“, bei der durch die Angabe von Zielzuständen, Szenarien oder Beispieldemonstrationen komplexe Handlungsabfolgen generiert werden können – ohne explizites Programmieren oder klassische Planung.
Ziel der Masterarbeit:
Im Rahmen dieser Masterarbeit soll ein lernfähiger Roboter (Lerobot) aufgebaut und in Betrieb genommen werden, der mit Hilfe des KI-Frameworks GROOT in der Lage ist, manipulativ mit einem vereinfachten Kabelbaum umzugehen. GROOT erlaubt es diese komplexe Manipulationsaufgaben in unstrukturierten Umgebungen zu erlernen, die über klassische Planungsmethoden nicht lösbar sind.
Die Arbeit beinhaltet folgende Schwerpunkte:
- Einarbeitung in die Thematik der Kabelbaummanipulation und deren Herausforderungen
- Überblick über klassische Automatisierungsmethoden und deren Limitationen
- Einarbeitung in GROOT und die zugrundeliegenden Konzepte
- Aufbau und Integration in den LeRobot
Persönliche Voraussetzungen:
- Interesse an KI-gestützter Robotik und lernenden Systemen
- Erfahrung in der Programmierung mit Python/C++, sowie grundlegende Kenntnisse im Machine Learning
- Selbstständige, strukturierte und wissenschaftlich fundierte Arbeitsweise
- Deutsch oder Englisch in Wort und Schrift
Weitere Informationen und Details sind unter simon.lamprecht@faps.fau.de erhältlich.
Eine Bearbeitung ist ab sofort möglich. Bewerbungen senden Sie bitte mit Notenauszug und Lebenslauf per E-Mail an die genannte Kontaktperson. KI-generierte, generische und fachlich unpassende Bewerbungen erhalten keine Rückmeldung.
EXTERN bei Siemens: Verschiedene Arbeiten zur Entwicklung eines Multiagentensystems in der SMT-Fertigung (MA/PA/BA)

Ausgangssituation
Im Zuge der Digitalisierung sind konsistente Datensätze längst zu einer wertvollen Ressource geworden. Besonders im Produktionsbereich stehen oft Terabyte an verschiedenen Messwerten und Prozessdaten zur Verfügung. In Kombination mit Methoden der intelligenten Datenverarbeitung wie Machine Learning lassen sich damit große, wirtschaftliche Hebel erzeugen.
Besonders die Branche der Elektronikfertigung ist geprägt durch einen umfassenden Automatisierungsgrad und weitreichende Kommunikationsstandards, wodurch der Grundstein für den Einsatz maschineller Lernverfahren gelegt ist. Durch umfassende Prüfprozesse wird in der Elektronikfertigung eine exzellente Produktqualität im einstelligen dpm-Bereich erzielt. Erhöhte Durchlaufzeiten, hohe Investitionskosten und erhöhter Platzbedarf stellen jedoch die Kehrseite der Medaille dar. Dadurch ist der Ansatz entstanden mittels intelligenter Datenauswertung den Prüfaufwand ohne Reduktion der Qualität zu minimieren.
Keywords
Data Science, Big Data, Artificial Intelligence, Machine Learning, IIoT, Agentensysteme
Aufgabenstellung
Im Rahmen der Abschlussarbeit soll zusammen mit dem Industriepartner Siemens der Einsatz von Multiagentensystem im produktionsnahen Bereich untersucht werden. Dies erfolgt anhand bereits vorhandener Datensätze. Die Datensätze müssen effizient zusammengeführt, gesichtet und abschließend in ein geeignetes Multiagentensystem überführt werden. Mit dem selbst erstellten System sollen Anwendungen mit komplexen Daten benutzerfreundlicher gestaltet werden. Es wird auf bereits bestehenden Arbeiten aufgebaut. Die Bearbeitung erfolgt bei Siemens in Amberg.
Potentielle Arbeitspakete
- Einarbeitung in die SMT-Fertigung, die relevanten Grundlagen des maschinellen Lernens (insbesondere Large Language Modelle und Agentensysteme) und den aktuellen Stand des Projekts
- Anfertigung einer strukturierten Datenanalyse mit Prozessexperten vor Ort, um den Informationsgehalt der Daten zu überprüfen
- Ausarbeitung verschiedener Multiagentensysteme für den effizienten Umgang mit den heterogenen Datenstrukturen
- Vollständige Dokumentation der Arbeit (GitHub, Conceptboard etc.)
Vorkenntnisse
- Programmierkenntnisse in Python
- Fortgeschrittene Kenntnisse Machine Learning
- Fortgeschrittene Kenntnisse Internet of Things
- Fortgeschrittene Kenntnisse von Large Language Modellen
- Grundkenntnisse in Multiagentensystemen
(falls keine Vorkenntnisse vorhanden sind, ist eine themenspezifische Einarbeitung vor Beginn erforderlich)
Voraussetzungen
- Begeisterung für das Fachgebiet
- Hohe Motivation und Einsatzbereitschaft
- Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
- Arbeiten im Team
- IT-Affinität
Beginn
- Ab sofort und jederzeit möglich
Sonstiges
- Anwendungsbezogene Forschung direkt beim Industriepartner Siemens in Amberg
- Bearbeitung der Arbeit kann jedoch größtenteils im Home-Office erfolgen
- Der Arbeitsumfang kann je nach Art der Arbeit (BA/PA/MA) angepasst werden
Bewerbung
- Bewerbung mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht bitte per E-Mail an Felix Mahr (kein Anschreiben oder Motivationsschreiben erforderlich)
- Nähere Informationen über Umfang und genaue Ausrichtung der Arbeit gerne im persönlichen Gespräch
- Nach der Vorstellung des potentiellen Themas für die Abschlussarbeit im persönlichen Gespräch, muss der Bewerber eine 20-minütige Präsentation über die Problemstellung, mögliche Lösungsansätze, technische Hintergründe und den potentiellen Verlauf der Abschlussarbeit vorbereiten (FAPS-Richtlinien müssen dabei immer eingehalten werden)
- Wichtig: eine reine ChatGPT-Bewerbung führt zum sofortigen Ausschluss beim Bewerbungsprozess
Leveraging LLMs and Agent Systems for Advanced Analytics in Manufacturing (Project/Master’s/AI Thesis)

Initial Situation
n the course of digitalization, extensive datasets, especially in complex manufacturing systems, have established themselves as an indispensable resource. These sectors, equipped with terabytes of measurement and process data, are on the verge of realizing their full potential through the use of advanced data processing technologies. Complex electronics manufacturing, characterized by high degrees of automation and advanced communication standards, offers optimal conditions for applying sophisticated analytical methods.
In this context, the latest developments in large language models (LLMs) and agent systems offer considerable opportunities for enhancing analytical capabilities. While conventional machine learning approaches often focus on correlations, more advanced analytical methods enable deeper understanding of relationships in production systems. The combination of LLMs with these advanced techniques could not only predict quality issues and production disruptions but identify their root causes more effectively.
Especially in manufacturing industries facing skilled worker shortages, automating complex analytical processes through LLMs and agents can contribute significantly to problem-solving. These systems can be trained on both general machine data and specific process knowledge, thereby reducing implementation barriers for advanced analytics in production environments.
Keywords
Advanced Analytics, LLM-based Automation, Agent Systems, Product Quality, Digital Root Cause Analysis
Task Description
Our research aims to explore how workflows for advanced analytics can be enhanced through LLMs and agent systems and evaluate their application in complex manufacturing. A specific use case is investigating methods to deploy LLMs as intelligent assistants for automated modeling of production processes. This should enable more effective analysis and resolution of quality issues and production disruptions. In this context, various student theses (e.g., literature research, conceptualization, modeling) are possible.
Potential Work Packages
Potential work packages are envisaged, which can be flexibly adjusted depending on the specific task and within the scope of the work:
- Familiarization with relevant fundamentals of advanced analytics, large language models and agent systems
- Definition of research questions around workflow automation
- Conducting literature review on analytical methods in manufacturing
- Using open-source LLMs to enhance analytical processes and fine-tuning on specific datasets
- Development and implementation of LLM-based agents for process modeling
- Evaluation and critical examination of results regarding robustness and implementation effort
- Complete documentation of the work (PPT, Word, Miro, etc.)
Requirements
- Passion for the subject area
- High motivation and commitment
- Very good knowledge of German or English
- Structured and independent way of working
- Teamwork
- Basic knowledge in machine learning and/or statistical methods advantageous
Miscellaneous
- Application-oriented research in cooperation with the industrial partners.
- The work can be done entirely from home office if desired.
- The workload can be adjusted depending on the type of work (PA/MA/AI).
Applications
Please send applications with CV and current overview of subjects by email to Sven.Meier@faps.fau.de (no cover letter or letter of motivation required). For further information about the scope and precise orientation of the work, I am available for a personal conversation.
Verarbeitung von titanaktiven Kupferpulvern mit ternären Legierungselementen auf keramischen Substraten mittels selektivem Laserstrahlschmelzen

Ausgangssituation:
Einen vielversprechenden Ansatz zur additiven, ressourcen- und energieschonenden Herstellung leistungselektronischer Baugruppen bietet das selektive Laserstrahlschmelzen (SLM) von auf keramischen Substraten aufgebrachten Metallpulvern zur Funktionalisierung des Schaltungsträgers. Die Kombination der Vorteile des Laserstrahls, wie dem gezielten Energieeintrag oder der feinen Strukturbreite und der einfachen Handhabung, ermöglichen eine Flexibilisierung der Leiterbildstruktur, Minimierung der Strukturfeinheiten bei gleichzeitiger Option großflächige Strukturen zu generieren und birgt darüber hinaus die Möglichkeit einer 2,5D Funktionalisierung. Bei der Metallisierung von keramischen Substraten durch den laserbasierten Aufbau von Pulver gibt es allerdings auch technologische Hürden wie die Rissbildung in der Keramik in Folge der hohen thermischen Gradienten oder der Verzug des keramischen Grundmaterials. Daher sollen in der Arbeit konventionelle Aktivlote auf Silber- und Kupferbasis durch geeignete Legierungselemente angepasst werden, sodass möglichst dünne und homogene Metallisierungenmit geringer Schädigung der Keramik resultieren.
Aufgabenstellung:
Im Rahmen der Arbeit sollen daher Kupfer-Titan-Pulver unterschiedlicher prozentualer Zusammensetzung durch selektives Laserstrahlschmelzen verarbeitet und hinsichtlich ihrer metallurgischen, mechanischen und elektrischen Eigenschaften charakterisiert werden. Dabei ist der Einfluss unterschiedlicher Prozessgrößen (Laserleistung, Schraffurabstand oder Verfahrgeschwindigkeit) auf das Prozessergebnis (relative Dichte, elektrische Leitfähigkeit, Härte) zu ermitteln. Des Weiteren soll der Einfluss unterschiedlich parametrierter Wärmebehandlungen auf die Werkstoffeigenschaften ermittelt werden.
- Recherche zum Fügen von Metall und Keramik anhand des Aktivlöten und literaturbasierte Auswahl angepasster Legierungen
- Praktische Belichtungsstudien von ausgewählten Pulversysteme auf keramischen Substraten mittels des SLM
- Charakterisierung der generierten Proben hinsichtlich mechanischer, metallurgischer und elektrischer Eigenschaften
- Dokumentation der Arbeit
Beginn:
Der Umfang kann entsprechend der zu verfassenden Arbeit angepasst werden. Bitten wenden Sie sich bei Interesse mit kurzem Lebenslauf und vollständiger Notenübersicht per Mail an christoph.hecht@faps.fau.de
Aufgrund praktischer Arbeiten an Laseranlagen ist ein hohes Maß an Deutschkenntnissen gefordert!
Alterungsstudie an laserbearbeiteten Oberflächen für die gezielte Einstellung der Lotbenetzung in der Elektronikproduktion

Ausgangssituation:
Scannergeführte Laserstrahlung ist ein effizientes Mittel, um Oberflächeneigenschaften schnell und ortsaufgelöst modifizieren zu können. Neben der Strukturierung der Funktionsmaterialien können auch Verunreinigungen und Oxdischichten durch Ablation ohne signifikanten Wärmeeintrag abgetragen werden. Die Anwendung von Laserstrahlung ist daher eine flexibel anwendbare Alternative zu aktuell etablierten nasschemischen Reinigungs- und Aktivierungprozessen von Oberflächen in der Elektronikproduktion, welche neben einer besseren Umweltverträglichkeit auch eine Antwort auf die steigende Variantenvielfalt elektronischer Baugruppen sein kann.
Aufgabenstellung:
In der Arbeit soll der gezielte Laserabtrag von Verunreinigungen und Oxidschichten auf Leiterplatten sowie die Lötbarkeit der laserbearbeiteten Oberflächen in Abhängigkeit einer Alterung zwischen Laserbearbeitung und Weichlötprozess untersucht werden. Das Ziel ist hierbei die Oberflächeneigenschaften gezielt einstellen zu können, sodass die Benetzung des Lotes auf der Oberfläche kontrolliert angepasst werden kann. Zur Laserbearbeitung steht unter anderem ein gepulster Ytterbium-dotierter-Faserlaser mit Scanner zur Verfügung. Die Lötuntersuchungen finden an einer Selektivwellenlötanlage sowie einem Konvektionsofen mit Stickstoff- und Vakuumoption statt, um die Anwendbarkeit der Laserbearbeitung für Baugruppen in THT- und SMT-Montage zu untersuchungen.
Arbeitsschwerpunkte:
- Erarbeitung des Standes der Technik zur Laserbearbeitung von Oberflächen im Kontext des Weichlötens in der Elektronik
- Praktische Parameterstudien zum gezielten Laserabtrag von Oxidfilmen auf Lötflächen in der Elektronik
- SMT-Pads
- Metallisierte Vias
- Benetzungsstudie zum selektiven Wellenlöten von THT- sowie zum Reflowlöten von SMT-Bauelementen mit Betrachtung der Degeneration lasergenerierter Eigenschaften durch Einflüsse in der Produktionsumgebung (Alterungsstudie)
- Charakterisierung der lasergenerierten Oberflächeneigenschaften sowie der resultierenden Lötverbindungen
- Dokumentation der Arbeit
Die Untersuchungen finden am Standort Auf AEG in Nürnberg statt. Bitten wenden Sie sich bei Interesse mit kurzem Lebenslauf und vollständiger Notenübersicht per Mail an christoph.hecht@faps.fau.de
BA/PA/MA – Erarbeitung eines Prozessdiagramms des Entwicklungsprozesses von Kabelsätzen für Nutzfahrzeuge

Das Projekt “ZOMATION” zielt darauf ab, einen Konfigurator zu entwickeln, der automatisiert Optionen für die Modularisierung von Kabelsatzdesigns im Nutzfahrzeug entwirft. In diesem Kontext werden Design-for-Modularisation-Regeln und Optimierungsalgorithmen erarbeitet und modelliert, um verschiedene Konfigurationen hinsichtlich Kosten, Materialverwendung und CO2-Fußabdruck zu optimieren. Das Projekt ist eine Kooperation zwischen der LEONI Bordnetz-Systeme GmbH und dem Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und bietet einen tiefen Einblick in die Schnittstellen von Fahrzeugelektronik, Produktentwicklung und Automatisierungstechnik.
Ihre Aufgaben
- Durchführung einer Ist-Analyse der bestehenden Entwicklungsprozesse bei der Kabelstrangentwicklung. Hierfür kann auf Experteninterviews oder auf vorhandene Wissensdatenbanken zurückgegriffen werden.
- Identifikation und Dokumentation der verwendeten Tools, Datenstandards und Schnittstellen
- Entwicklung eines detaillierten Prozessdiagramms, das alle relevanten Aspekte des Entwicklungsprozesses abbildet
- Präsentation der Ergebnisse und Ableitung von Optimierungspotenzialen in einer wissenschaftlichen Arbeit
Ihr Profil
- Eingeschrieben an der technischen Fakultät der FAU
- Interesse an Produktentwicklung und Prozessoptimierung im Automotive-Bereich
- Analytische Fähigkeiten und eine selbstständige Arbeitsweise
- Erfahrung im Umgang mit Prozessmodellierungstools von Vorteil
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch
Wir bieten
- Eine praxisnahe und vielseitige Thematik an der Schnittstelle zwischen Industrie und Forschung
- Intensive Betreuung und Unterstützung durch erfahrene Wissenschaftler
- Zugang zur Industrie und realen Entwicklungsprozessen
Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit tabelarischem Lebenslauf, relevanten Zeugnissen und einem kurzen, prägnanten Anschreiben an Jann Warnecke (jann.warnecke@faps.fau.de).
Modellierung der Lasermaterialbearbeitung von Oberflächen in der Elektronikproduktion

Ausgangssituation:
Scannergeführte Laserstrahlung ist ein effizientes Mittel, um Oberflächeneigenschaften schnell und ortsaufgelöst modifizieren zu können. Neben der Strukturierung von Funktionsoberflächen können auch Verunreinigungen durch Ablation ohne signifikanten Wärmeeintrag abgetragen werden. Die Anwendung von Laserstrahlung bietet daher eine flexibel anwendbare Möglichkeit Oberflächeneigenschaften elektronischer Bauteile örtlich hoch aufgelöst einstellen zu können, welche neben einer besseren Umweltverträglichkeit auch eine Antwort auf die steigende Variantenvielfalt elektronischer Baugruppen sein kann.
Aufgabenstellung:
Um die Oberzustände in der Elektronikproduktion gezielt einstellen zu können, sollen in dieser Arbeit Prozessmodelle erarbeitet werden, welche die Effekte der Stellgrößen (Laserfluenz, Spurbreitenabstand, Pulsabstand, Wellenlänge, etc.) auf die Oberflächeneigenschaften abbilden. Hierzu sind in einer Literaturrecherche Prozessmodelle zu recherchieren und zu bewerten. Entsprechende Modelle sollen anschließend in einem Berechnungstool parametriert implementiert, basierend auf Literaturwerten erprobt sowie anhand praktischer Belichtungsstudien validiert werden. Die praktischen Studien werden dabei auf Kupferoberflächen von gewalzten Blechen und leistungselektronischen Metall-Keramik-Substraten (DCBs) durchgeführt.
Arbeitsschwerpunkte:
- Recherche, Bewertung und Auswahl von Prozessmodellen zur Beschreibung der Laserbearbeitung von Oberflächen
- Implementierung von Prozessmodellen
- Erprobung der Implementierung anhand von Literaturwerten
- Validierung der Prozessmodelle in praktischen Belichtungsstudien mit einem kurzgepulsten nahinfraroten Faserlaser
- Identifikation von Prozessfenstern zur Einstellung von gewünschten Oberflächenzuständen (Oberflächenrauigkeiten, Oberflächenenergien, Oxidationsgrad)
- Dokumentation der Arbeit
Die Untersuchungen finden am Standort Auf AEG in Nürnberg statt. Bitten wenden Sie sich bei Interesse mit kurzem Lebenslauf und vollständiger Notenübersicht per Mail an christoph.hecht@faps.fau.de
BA/PA/MA (extern) bei Vitesco im Bereich Power Electronics / E-Mobility in Nürnberg: Packaging und Verkapselung automobiler Leistungselektronik

Motivation
SMD-Komponenten, wie etwa Transistoren oder miniaturisierte integrierte Schaltkreise (ICs), werden schon seit Jahrzehnten mit Polymeren auf Epoxidharzbasis umspritzt und damit gegenüber Umwelteinflüssen geschützt.
Bei korrekter Abstimmung der Verkapselungsmasse auf die umspritzten elektrischen Komponenten wird der gesamte Aufbau mechanisch stabilisiert und damit die Lebensdauer der Komponenten erhöht.
Die positiven Effekte der Verkapselung zeigen sich nicht nur bei vergleichsweise kleinvolumigen SMD-Komponenten. Ziel ist es die positiven Effekte in Zukunft auch vermehrt bei großvolumigen leistungselektronischen Aufbauten, wie etwa Wechselrichtern für Elektrofahrzeuge, zu nutzen.
Fragestellung der Studienarbeit
Im Zuge der studentischen Arbeit soll ein exemplarisches Vitesco-Leistungsmodul mit versch. Vergussmassen verkapselt werden und die Eignung der Vergussmassen auf Basis verschiedener standardisierter Testverfahren ermittelt werden. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf dem Verständnis der Wechselwirkungen zwischen elektronischem Aufbau und Vergussmasse.
Aufgabenfelder
- Verguss von leistungselektronischen Aufbauten
- Durchführung von passiven und aktiven Temperaturwechseltests (T-Schock, Powercycling)
- Fehleranalyse durch Erstellung metallographischer Schliffbilder und Ultraschallmikroskopie
- begleitende thermomechanische Simulationen in geringem Umfang
Voraussetzungen für die Bearbeitung
- Analytisches Denkvermögen; strukturierte, eigenständige Arbeitsweise
- Erfahrung im Bereich thermomechanischer Simulation wünschenswert
Die Arbeit wird am Standort von Vitesco Technologies in Nürnberg bearbeitet.