Leistungsfähige und qualitativ hochwertige Batterien spielen u.a. in der Entwicklung der Mobilität eine wichtige Rolle. Damit sind zuverlässige Prozessketten für die großskalige Produktion von hoher Bedeutung. Abweichungen in einzelnen Prozessschritten beeinflussen das Gesamtprodukt und somit auch seine Qualität, was zu erhöhtem Ausschuss führen kann.
Das Projekt ViPro beschäftigt sich mit der virtuellen Abbildung des Produktionsprozesses der Batteriezellfertigung. Im Rahmen dessen soll ein intelligentes Betriebsleitsystem entworfen werden, das die Prozesse überwacht, Verbesserungsvorschläge macht und ergänzend mit einer prozessübergreifenden Produktionssteuerung zusammenarbeitet. Da hierbei im Falle abweichender vorangegangener Parameter Einfluss auf die nachfolgenden Prozesse genommen werden kann, unterscheidet sich dieses Konzept von konventionellen Steuerungen. Für diesen Anwendungsfall soll eine prädiktive KI im Rahmen einer studentischen Arbeit weiterentwickelt werden. Die Arbeit besteht unter anderem aus den folgenden Aufgaben:
- Recherche zu KI in der Batteriezellproduktion
- Recherche und Bewertung sinnvoller Algorithmen
- Konzeptionelle Ausgestaltung und Dokumentation der Funktionsweise einer KI zur Prädiktion der Finalen Produkteigenschaften in der Batteriezellfertigung
- Programmierung des Moduls in Python
Vorkenntnisse in der Batteriezellfertigung und Python sind nützlich, aber nicht notwendig.
Bei Interesse bin ich unter al.naumann@tu-braunschweig.de zu erreichen.
Type:
- Bachelorarbeit
- Studienarbeit(Master)
- Masterarbeit
Subjects: Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen o.ä.
Start of thesis: sofort
Last change: 12/13/2022
