Student Theses

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Ausschreibung Masterarbeit (6 Monate)
Titelvorschlag:

KI-basierte Analyse und Klassifikation von Verschleißbildern in der Metallbearbeitung

Hintergrund:

In der metallverarbeitenden Industrie ist die frühzeitige Erkennung und Bewertung von Werkzeugverschleiß entscheidend für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung. Bisher erfolgt die Verschleißanalyse oft manuell, was zeitaufwendig und subjektiv ist. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet hier neue Möglichkeiten zur automatisierten, objektiven Auswertung von Verschleißbildern.

Ziel der Arbeit:
Ziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines KI-gestützten Verfahrens zur automatisierten Erkennung und Klassifikation von Verschleißformen anhand von mikroskopischen und makroskopischen Bilddaten aus der Metallbearbeitung.

Mögliche Aufgabeninhalte:

• Literaturrecherche zu den Themen:
• Verschleißmechanismen und -formen in der Metallbearbeitung (z. B. Adhäsion, Abrasion, Oxidation, Tribochemie)
• Gängige Klassifikationskriterien bei Reibung und Verschleiß (z. B. Kolkverschleiß, Kantenverschleiß, Freiflächenverschleiß, Aufbauschneidenbildung)
• Bildverarbeitung und KI-Methoden im Bereich der Materialcharakterisierung
• Bestehende öffentlich zugängliche Bilddatenbanken und wissenschaftliche Veröffentlichungen mit geeigneten Verschleißbildern
• Entwicklung einer geeigneten KI-Architektur (z. B. Convolutional Neural Networks) zur Bildklassifikation
• Datenerhebung und Datenaufbereitung:
• Sammlung eigener Bilddaten mittels Licht- oder Rasterelektronenmikroskopie
• Ergänzung durch Bildmaterial aus wissenschaftlichen Publikationen
• Training und Validierung des Modells:
• Training der KI mit Verschleißbildern
• Evaluation der Aussagekraft
• Automatisierte Charakterisierung des Verschleißes nach etablierten tribologischen Kriterien
• Bewertung der Aussagegüte und Übertragbarkeit des entwickelten KI-Modells auf neue Bilddaten
• Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick auf mögliche Weiterentwicklungen (z. B. Integration in Inline-Prüfsysteme oder Erweiterung auf andere Werkstoffe und Bearbeitungsverfahren)

Voraussetzungen:
Interesse an KI, Werkstofftechnik und Bildverarbeitung.

Kontakt: Robar Arafat (IWF): r.arafat@tu-braunschweig.de

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Master’s Thesis Announcement (6 months)
Proposed Title:

AI-based Analysis and Classification of Wear Images in Metal Processing

Background:
In the metal processing industry, the early detection and assessment of tool wear is crucial for quality assurance and process optimization. So far, wear analysis is often carried out manually, which is time-consuming and subjective. The use of Artificial Intelligence (AI) opens up new possibilities for the automated, objective evaluation of wear images.

Objective of the Thesis:
The objective of this master’s thesis is to develop an AI-based approach for the automated detection and classification of wear patterns using microscopic and macroscopic image data from metal processing.

Possible Tasks:

• Literature review on the following topics:
• Wear mechanisms and types in metal processing (e.g., adhesion, abrasion, oxidation, tribochemistry)
• Common classification criteria in friction and wear (e.g., crater wear, edge wear, flank wear, built-up edge formation)
• Image processing and AI methods in material characterization
• Existing publicly available image databases and scientific publications with suitable wear images
• Development of a suitable AI architecture (e.g., Convolutional Neural Networks) for image classification
• Data collection and preprocessing:
• Acquisition of own image data using light or scanning electron microscopy
• Supplementation with image material from scientific publications
• Training and validation of the model:
• Training the AI with wear images
• Evaluation of performance and reliability
• Automated characterization of wear according to established tribological criteria
• Assessment of the reliability and transferability of the developed AI model to new image data
• Summary of results and outlook on potential future developments (e.g., integration into inline inspection systems or extension to other materials and machining processes)

Requirements:
Interest in AI, materials science, and image processing.

Contact: Robar Arafat (IWF): r.arafat@tu-braunschweig.de

• Masterarbeit

Zu den größten Herausforderungen des 21. Jahrhundert gehört neben Bevölkerungswachstum und Klimawandel die Verdichtung urbanen Lebens. Räumliche und infrastrukturelle Grenzen zwischen Stadtzentrum und peri-urbanem Raum verwischen sukzessive. Gleichzeitig können die zunehmende Verknappung der Anbauflächen und das prognostizierte Wachstum der Weltbevölkerung weder durch den laufenden Fortschritt in der Tier- und Pflanzenzüchtung noch durch eine maximale Effizienzsteigerung in der großflächigen Agrarproduktion kompensiert werden.

Hier setzt das Projekt „CUBES Circle“ an: Unsere Vision von Agrarsystemen der Zukunft basiert auf der Grundidee einer Nahrungsmittelproduktion in miteinander verbundenen, kommunizierenden und standardisierten Produktionsmodulen, den sogenannten CUBES. Diese CUBES sind die Basis eines geschlossenen Systems, das aufgrund seiner ISO-genormten, stapelbaren Grundform und seines biokybernetischen Regelungsansatzes die Schwächen vergangener Agrarproduktionssysteme überwindet und sich integrativ in eine urbane Zukunft einfügt. Aufgrund seiner mobilen Natur, der einfachen Anpassbarkeit an die sich schnell wandelnde urbane Umgebung und der systeminhärenten Skalierbarkeit können die CUBES gleichermaßen auf ruralen, urbanen und sogar desertifizierten Standorten eingesetzt werden. Wir wollen Grundsätze verschiedener geschlossener Kulturverfahren in eine neue Prozesskette integrieren. Dabei ist von entscheidender Bedeutung, dass die einzelnen Glieder der Kette intelligent miteinander vernetzt und geregelt werden. Dadurch lassen sich Synergien ausnutzen und in Anlehnung an das „Triple Zero®"-Konzept eine Produktion ohne Zusatzstoffe, ohne Emissionen und ohne Abfallstoffe erreichen.

Aktuell wird insbesondere die synergetische Produktion von Gemüse, Insekten und Fischen mit unterschiedlichen lokalen und technologischen Rahmenbedingungen untersucht. Hier bietet das CUBES-Konzept auch Potenzial für industrielle Symbiose z.B. durch den Austausch von Biomasse, Wärme und Kohlenstoffdioxid mit einer Biogasanlage. Im Rahmen dessen werden studentische Arbeiten mit verschiedenen thematischen Schwerpunkten angeboten:

 Simulation von Stoff- und Energieströmen (u.a. Erweiterung einer existierenden Simulation)

·        Analyse und Quantifizierung von Potenzialen für industrielle Symbiose mit Cubes

·        Dimensionierung von CUBES abhängig von Standortszenarien

Die genaue Aufgabenstellung wird dann nach einem gemeinsamen Gespräch und Abhängig von der Art der studentischen Arbeit definiert.

Die studentische Arbeit kann auf deutscher oder englischer Sprache verfasst werden.

Bei Interesse würden wir uns über eine Mail mit deinem Lebenslauf und deinem aktuellen Notenspiegel an s.bloemeke@tu-braunschweig.de und f.wanielik@tu-braunschweig.de freuen, in der du auch kurz beschreibst was dich an dem Thema interessiert.

• Projektarbeit (Master Wirtsch.-Ing.)
• Projektarbeit (Bachelor Maschinenbau)
• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Projektarbeit (Master Wirtsch.-Ing.)
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Aufgabenstellung:

Industrielle Energiesysteme haben die zentrale Aufgabe, den Nutzenergiebedarf der Produktion zuverlässig und effizient zu decken. Hierbei kommen unterschiedliche Energiequellen wie das öffentliche Netz, vor Ort erzeugte erneuerbare Energien sowie Energiespeicher- und Wandlersysteme zum Einsatz. Die Betriebskosten solcher Energiesysteme werden durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst, darunter variable Energiepreise, atypische Netznutzung und Maßnahmen des Spitzenlastmanagements. Einige dieser Einflussfaktoren sind erst auf den zweiten Blick vollständig zu erfassen und zu bewerten.

Ziel der Masterarbeit ist es, ein bestehendes industrielles Energiesystem mithilfe der Open-Source-Bibliothek FINE (Framework for Integrated Energy System Assessment) in Python zu modellieren. Anschließend sollen verschiedene Betriebsstrategien unter Berücksichtigung der Nutzenergien und komplexer Kostenstrukturen evaluiert und hinsichtlich ihrer Kosten- und Emissionsbilanz verglichen werden. Dies beinhaltet:

1. Modellierung des Energiesystems:

   • Abbildung des bestehenden Systems mit allen relevanten Energiequellen, Speichern und Wandlersystemen.
   • Implementierung der relevanten betrieblichen und regulatorischen Rahmenbedingungen (z. B. atypische Netznutzung, Spitzenlastmanagement).

2. Analyse und Optimierung:

   • Entwicklung und Implementierung verschiedener Betriebsstrategien (z. B. kosten- oder emissionsoptimierter Betrieb).
   • Durchführung von Simulationen und Bewertung der Ergebnisse hinsichtlich Gesamtkosten und Emissionen.

3. Dokumentation und Ergebnisaufbereitung:

   • Analyse der Ergebnisse und Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Optimierung industrieller Energiesysteme.
   • Erarbeitung einer klaren und strukturierten Dokumentation der Modelle und Ergebnisse.

Bei exzellenter Bearbeitung besteht die Möglichkeit, die Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Kontext (z. B. Konferenz oder Fachjournal) zu veröffentlichen.

Voraussetzungen:

• Grundkenntnisse in Energiesystemmodellierung und Optimierung.
• Erfahrung in der Programmierung mit Python, idealerweise mit dem FINE-Package.
• Interesse an interdisziplinären Fragestellungen an der Schnittstelle von Technik, Wirtschaft und Ökologie.

• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Projektarbeit (Master Wirtsch.-Ing.)
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Motivation:

Within the research collaboration master theis can be co-supervised in our joint research fields:

• Development of tools and methods supporting the development of industrial symbiosis and urban factories
• Evaluation of Waste-to-Resources concepts e.g. avoidance, valorization and re-use of waste streams, cannibalization, recycling of post-consumer waste streams and new business models that promote industrial symbiosis systems.
• Development and initial setup of demonstrator for the Manufacturing Control Tower in the field of energy efficiency and life cycle engineering
• Modelling and Simulation for sustainable manufacturing
• System of systems modelling to understand the interactions resulting from dynamic resource planning in a company network

Funding:

A research stay in Singapore can be funded by SINGAPORE INTERNATIONAL PRE-GRADUATE AWARD (SIPGA): https://www.a-star.edu.sg/Scholarships/for-undergraduate-studies/singapore-international-pre-graduate-award-sipga

Eligibility:

•Very good English Skills. (The research will be conducted and supervised in English)
•Very good grades record.
•Experience on modeling and simulating manufacturing systems, LCA and LCC knowledge and/or practical experience in our Lernfabrik will be appreciated.
•Students with strong interest and commitment to studying sustainability in an interdisciplinary setting are particularly encouraged to apply.
Financial assistance for a stay in Singapore is available. 

Should you have any further questions, please do not hesitate to contact Philipp Grimmel.

• Masterarbeit

• Masterarbeit

• Masterarbeit

• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Motivation: 

As the global emphasis on sustainability intensifies, small and medium-sized enterprises (SMEs) feel the urge to adopt sustainable practices and digitalization. Based on the current data from the workshops on sustainable transformation of SMEs in Europe and Singapore, valuable insights into the driving forces, challenges, and strategic priorities of companies should be derived, navigating this complex landscape of both regions. By identifying synergies and differences, the goal is to provide actionable frameworks and tools that can support sustainable development and facilitate the shift from Industry 4.0 to Industry 5.0. within manufacturing SMEs. Following sub-topics will be elaborated:

·     Finding the Common Base: establish a comprehensive understanding on internal and external conditions  (e.g. with PESTEL-analysis)

·       Fields of Interest in Sustainability Improvements:

o   analysis and comparison of trends from both approaches (the most important fields, the highest hotspot, the least field of knowledge etc.)

o   identification of the next steps of companies after implementing the workshops

o   analysis and comparison of the gaps and opportunities for further support and development

·       Aggregation of results and development of supporting tool

o   evaluation of existing tools for SMEs supporting sustainability activities and adoption of Industry 5.0. practices

o   derivation of a requirements catalogue for a tool applicable in both regions,   tool development 

Funding:

A research stay in Singapore can be funded by SINGAPORE INTERNATIONAL PRE-GRADUATE AWARD (SIPGA): Singapore International Pre-Graduate Award (SIPGA) https://www.a-star.edu.sg/Scholarships/for-undergraduate-studies/singapore-international-pre-graduate-award-sipga 

Eligibility:

• Very good English Skills. (The research will be conducted and supervised in English)
• Very good grades record.
• Experience on modeling and simulating manufacturing systems, LCA and LCC knowledge and/or practical experience in our Lernfabrik will be appreciated.
• Students with strong interest and commitment to studying sustainability in an interdisciplinary setting are particularly encouraged to apply.
Financial assistance for a stay in Singapore is available. 

• Masterarbeit

Motivation

In der Produktion von Gütern erfordern sich zunehmend auf die Organisationsleistung auswirkende disruptive Störungen und Trends, wie zum Beispiel stagnierende Lieferketten, sich schnell ändernde Kundenanforderungen oder Arbeitskräftemangel, die proaktive Gestaltung der organisationalen sowie überorganisationalen Resilienz. Hierfür müssen geeignete Strategien, Maßnahmen und Technologien identifiziert und in die bestehenden Unternehmensarchitekturen integriert werden. Resilienz ist dabei ein aus der Psychologie abgeleiteter Begriff und kann in soziotechnischen Systemen als Eigenschaft verstanden werden die Systemleistung in Folge der intern oder extern etablierten Trends und Störungen robust aufrechtzuerhalten oder regenerativ wiederherzustellen. Neben den Fähigkeiten mögliche Störungen und Trends zu antizipieren kommt der Veränderungsfähigkeit, also der Flexibilität, Wandlungsfähigkeit und Agilität, eine besondere Rolle zu. Trotz der im Stand der Technik bereits fortgeschrittenen Ansätze Resilienz in produzierenden Unternehmen mittels des Einsatzes fortschreitender Informationstechnologie (IT) zu steigern, bleibt die Gestaltung lernförderlicher Arbeitssysteme bisher weitestgehend unberücksichtigt.

Ansatz

Mit Hinblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich der organisationalen Resilienz-Steigerung beschäftigt sich das IWF der TU Braunschweig mit Gestaltungskonzepten lernfördernder Arbeitssysteme in der resilienten Produktion. Dabei liegt der Fokus bisher auf der Qualifikations-gerechten und Arbeitsplatz-abhängigen Bereitstellung von Lerneinheiten mit Hilfe derer der Aufbau benötigter Kompetenzen auf einer Lernplattform begleitet werden kann. In dieser Masterarbeit soll ein für produktionsnahe Aufgaben geeignetes Wissensmodell erarbeitet werden sowie die bei verschiedenen Aufgaben und Situationen wirkenden kognitiven Belastungsfaktoren identifiziert werden. Des Weiteren soll unter Berücksichtigung der Verwendung digitaler Assistenzsysteme ein lernförderliches Gestaltungsvorgehen von Arbeitssystemen in der Produktion entwickelt werden. Das generische Vorgehen soll anschließend anhand von in der Lernfabrik des IWF befindlichen Arbeitssystemen (Montage, Qualitätsprüfung und Kommissionierung) angewandt werden.

• Projektarbeit (Master Wirtsch.-Ing.)
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Projektarbeit (Bachelor Maschinenbau)
• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
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• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Diese Abschlussarbeit kann in Deutsch und in Englisch absolviert werden!

Elektrische Energiespeicher bilden eine Schlüsseltechnologie für die Erreichung gesteckter Klimaziele im Mobilitätssektor. Vor dem Hintergrund stetig steigender Anforderungen hinsichtlich der Energiedichte stellt die Lithium-Feststoffbatterie mit leitfähigen Feststoffelektrolyten gegenüber konventionellen Lithium-Ionen-Batterien eine vielversprechende Lösung dar. Dennoch stellen die Materialeigenschaften dieser Feststoffelektrolyte, wie bspw. eine besondere mechanischer Empfindlichkeit und einer starken chemischen Reaktivität mit der Umwelt, große Herausforderung in der industrienahen Produktion von Feststoffbatterien dar. Dies wird unter anderem in der Stapelbildung mittels Greifens sichtbar, bei dem die einzelnen Zellkomponenten sequentiell und positionsgenau in ein Stapelgebilde über eine Vielzahl von Handhabungsoperationen überführt werden. Für das Stapeln von Feststoffbatteriekomponenten wurden bereits verschiedene Greifprinzipien untersucht, wobei erste Forschungsergebnisse erfolgreiche Anpassungen bestehender Stapelprozesse zeigten. Während das elektrostatische Greifprinzip hier bereits erfolgreiche Ergebnisse zeigt, bestehen weiterhin Optimierungspotentiale in verschiedenen Prozess- und Anlagenparameter.

Im Rahmen dieser studentischen Arbeit soll eine experimentelle Untersuchung des bestehenden Einzelblattstapelprozesses mit sulfidischen Feststoffelektrolyten mit einem elektrostatischen Greifer zur Optimierung verschiedener Prozess- und Anlagenparameter durchgeführt werden. Dabei sind folgende Teilaufgaben durchzuführen: 

• Literaturrecherche zu theoretischen Grundlagen von Feststoffbatterien, Stapelbildungsmethoden  in der Batterieproduktion mit dem Schwerpunkt Feststoffbatterie sowie der theoretischen Versuchsplanung
• Aufbereitung bisheriger Forschungsergebnisse im Themenfeld der Stapelbildung sowie den offenen Lücken in Forschun
• Entwicklung eines Versuchsplans basierend auf den zu untersuchenden Prozess- und Anlagenparameter und Anpassung des Versuchssetups für eine vollumfängliche Validierung des Handhabungsexperiments mit Feststoffelektrolyten
• Durchführung der experimentellen Validierung sowie Dokumentation und statistische Auswertung der Ergebnisse
• Kritische Würdigung und Ausblick zu den Untersuchungen

Bei Interesse zu diesem Thema oder Ideen für ein verwandtes Thema bitte ich um eine Nachricht per E-Mail oder Telefon.

Mail: do-minh.nguyen(at)tu-braunschweig.de

Tel.: +49 531/391-7672

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)

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• Masterarbeit

-This thesis can also be written in English-

In der modernen Produktentwicklung ist die Integration von Ökobilanzierungen (engl. Life Cycle Assessment, LCA) in den Produktentstehungsprozess (PEP) unerlässlich, um die Umweltauswirkungen der Produkte über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu verstehen und minimieren zu können. Durch die Anwendung der LCA Methode bereits ab der Konzeptionsphase können Unternehmen wesentliche ökologische Aspekte wie Emissionen und Ressourcennutzung frühzeitig auswerten und optimieren. Weiterhin ermöglicht die Einbettung dieser Bewertungsmethode in jede Phase des PEP die Wahl umweltfreundlicherer Materialien und effizienterer Herstellungsverfahren, das Vorantreiben nachhaltiger Produktinnovationen und die Entwicklung von Maßnahmen zur signifikanten Reduktion des ökologischen Fußabdrucks des Endproduktes. Die Verknüpfung von LCA und PEP bietet somit die Möglichkeit der prozessbegleitenden, iterativen ökologischen Bewertung, in der die Umweltwirkung eines Produkts bereits frühzeitig als zusätzliches Entscheidungskriterium herangezogen werden können.

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

-This thesis can also be written in english-

Netzunabhängige Energiegebereitstellungsanlagen, auch bekannt als Off-Grid-Systeme, bieten eine vielversprechende Möglichkeit zur Reduktion von Umweltbelastungen und Sicherstellung langfristiger Energieunabhängigkeit. Diese Anlagen basieren dabei auf der Nutzung erneuerbarer Energiequellen wie Solar-, Wind- oder Wasserkraft. Die Skalierbarkeit von Off-Grid-Systemen macht sie besonders attraktiv für unterschiedliche Anwendungen – von kleinen Einheiten für den Heimgebrauch bis hin zu größeren Installationen für industrielle Anwendungen. In Industriebetrieben können netzunabhängige Energiebereitstellungsanlagen dazu beitragen, eine schnelle Verfügbarkeit von emissionsarmem Strom zu bieten und das Unternehmen unabhängig vom Energiemarkt zu machen. Zusätzlich zu einer technischen Auslegung der Anlage auf das zu versorgende System, kann über die Methode der Ökobilanzierung (engl. Life Cycle Assessment, LCA) auch eine Bewertung und Optimierung der Umweltwirkungen der Anlage erfolgen. Durch die Analyse des gesamten Lebenszyklus – von der Produktion der Komponenten über den Betrieb bis hin zur Entsorgung – ermöglicht die Ökobilanz eine Ableitung von Maßnahmen zur Verbesserung der Umweltverträglichkeit der Systeme.

• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Ausgangssituation und Motivation der Arbeit:

Das großangelegte Wasserstoffprojekt H2NRY in Kooperation mit thyssenkrupp nucera beschäftigt sich mit der herausfordernden Aufgabe der automatisierten Montage von alkalischen Elektrolysezellen. Neben den praktischen Versuchen am Wasserstoff Campus Salzgitter werden im Rahmen des H2NRY Projektes auch simulative Untersuchungen mit der Software Visual Components durchgeführt, um Layoutuntersuchungen durchzuführen und weitere technische und ökonomische Aspekte bei der automatisierten Montage zu analysieren.

Die aktuelle Montage und der Aufbau des im Projekt untersuchten alkalischen Elektrolysesystems erfolgt vorwiegend vor Ort beim Kunden. Hierbei werden die einzelnen Komponenten entsprechend verpackt und mit einem Schiff zur Baustelle transportiert. Auf der Baustellen wrden dann die einzelnen Komponenten händisch und zeitintensiv zusammengesetzt. Daher ist ein möglicher erster Schritt hin zur automatisierten Montage zentral in einer Fertigungseinrichtung die automatisierte Montage in Form eines mobilen Konzeptes. Dieses mobile Konzept soll es ermöglichen Roboter und anderweitig benötigtes Equipment in z.B. Schiffscontainern mitzunehmen und vor Ort auf der Baustelle aufzubauen. Zusätzlich sollte bei der Auslegung eines entsprechenden Designs darauf geachtet werden, dass der Materialfluss im mobilen Layout nicht verlangsamt wird, sodass es ebenfalls wichtig ist zu entscheiden, wie ein solches Layout in der Theorie vor Ort angeordnet werden müsste für einen optimierten Ablauf bei der Montage von alkalischen Elektrolysezellen.

Arbeitsinhalte der studentischen Arbeit:

• Recherche zu aktuellen mobilen Montagekonzepten
• Design und entwickeln eines sinnvollen Konzeptes für die mobile automatisierte Montage in Visual Components 
• Auswertung und Analyse verschiedener Konzepte und anschließende Bewertung hinsichtlich technischer und ökonomischer Kriterien

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Motivation und Aufgabe:

Elektrische Energiespeicher durchdringen eine kontinuierlich wachsende Zahl von Marktbereichen und versuchen sich mit steigenden Energiedichten und sinkenden Herstellungskosten im Mobilitätssektor zu etablieren. Wesentlicher Bestandteil von Lithium-Ionen-Batteriespeichern ist die Zelle. In dieser sind folienförmige Elektroden aus zwei unterschiedlichen Materialien abwechselnd mit einem dazwischenliegenden Separator übereinandergestapelt und über einen flüssigen Elektrolyt chemisch miteinander verbunden. Durch unterschiedliche Bindungspotentiale der Elektrodenmaterialien können so Ladungen gespeichert und gezielt abgerufen werden. Zum Erzielen niedriger Herstellungskosten liegt ein besonderer Fokus auf einer hochdurchsatzgetrimmten und ressourceneffizienten Prozessgestaltung. Insbesondere die Elektroden, aber auch die übrigen Zellbestandteile, weisen allerdings hohe mechanische Empfindlichkeiten auf, die eine hochdurchsatzgetrimmte Handhabung der Materialien im Fertigungsprozess erschwert. Vor diesem Hintergrund sollen im Rahmen von studentischen Arbeiten Fertigungsprozesse in Hinblick auf auftretende Belastungen der Zellmaterialien und –Zwischenprodukte untersucht und Belastungsgrenzen durch geeignete Versuche ermittelt werden. Ziel ist es dabei, Material angepasste Prozessfenster zu bestimmen und Gestaltungsrichtlinien für die Auslegung zukünftiger Hochdurchsatzprozesse abzuleiten.  

Voraussetzungen und allgemeine Informationen:

Für die Bearbeitung der Aufgabenstellung sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.
Die genaue Aufgabenstellung kann individuell auf die Art der jeweiligen Arbeit sowie die Interessenslagen des jeweiligen Studierenden abgestimmt werden. Sollte die Thematik Ihr interesse geweckt haben, kontaktieren Sie mich gerne per Mail oder auch telefonisch. Bei Kontaktierung per Mail ist zur Einordnung Ihrer Vorkenntnisse zudem die Bereitstellung eines Notenspiegels hilfreich.

• Projektarbeit (Master Wirtsch.-Ing.)
• Projektarbeit (Bachelor Maschinenbau)
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• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Motivation und Aufgabe:

Elektrische Energiespeicher durchdringen eine kontinuierlich wachsende Zahl von Marktbereichen und versuchen sich mit steigenden Energiedichten und sinkenden Herstellungskosten im Mobilitätssektor zu etablieren. Wesentlicher Bestandteil von Lithium-Ionen-Batteriespeichern ist die Zelle. In dieser sind folienförmige Elektroden aus zwei unterschiedlichen Materialien abwechselnd mit einem dazwischenliegenden Separator übereinandergestapelt und über einen flüssigen Elektrolyt chemisch miteinander verbunden. Durch unterschiedliche Bindungspotentiale der Elektrodenmaterialien können so Ladungen gespeichert und gezielt abgerufen werden. Der Wettbewerb um kostengünstige Batterien mit hoher Qualität erfordert eine stetige Weiterentwicklung der Prozesse der Zellfertigung, welche mit einer Steigerung der Prozessgeschwindigkeit und einer Reduktion von Ausschüssen einhergeht. Große Potentiale lassen sich dabei in der Integration von Heißfügeprozessen zur Herstellung einer stoffschlüssigen Verbindung zwischen Elektrode und Separator ausmachen, da so die Anzahl Handhabungsprozesse für den Stapelprozess der Zellen reduziert werden können. Bei zu starker Temperatureinwirkung sowie ungünstigen Prozessparametern kann es bei diesen Fügeprozessen aber zu Beschädigungen des Separators kommen. Daher sollen im Rahmen von studentischen Arbeiten Methoden und Verfahren zur Charakterisierung der Verbünde entwickelt und in praktische Versuchen unter Variation von Prozessparametern evaluiert werden.

Voraussetzungen und allgemeine Informationen:

Für die Bearbeitung der Aufgabenstellung sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.
Die genaue Aufgabenstellung kann individuell auf die Art der jeweiligen Arbeit sowie die Interessenslagen des jeweiligen Studierenden abgestimmt werden. Sollte die Thematik Ihr interesse geweckt haben, kontaktieren Sie mich gerne per Mail oder auch telefonisch. Bei Kontaktierung per Mail ist zur Einordnung Ihrer Vorkenntnisse zudem die Bereitstellung eines Notenspiegels hilfreich.

• Projektarbeit (Master Wirtsch.-Ing.)
• Projektarbeit (Bachelor Maschinenbau)
• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Motivation und Aufgabe:

Elektrische Energiespeicher durchdringen eine kontinuierlich wachsende Zahl von Marktbereichen und versuchen sich mit steigenden Energiedichten und sinkenden Herstellungskosten im Mobilitätssektor zu etablieren. Wesentlicher Bestandteil von Lithium-Ionen-Batteriespeichern ist die Zelle. In dieser sind folienförmige Elektroden aus zwei unterschiedlichen Materialien abwechselnd mit einem dazwischenliegenden Separator übereinandergestapelt und über einen flüssigen Elektrolyt chemisch miteinander verbunden. Durch unterschiedliche Bindungspotentiale der Elektrodenmaterialien können so Ladungen gespeichert und gezielt abgerufen werden. Der Wettbewerb um kostengünstige Batterien mit hoher Qualität erfordert eine stetige Weiterentwicklung der Prozesse der Zellfertigung, welche mit einer Steigerung der Prozessgeschwindigkeit und einer Reduktion von Ausschüssen einhergeht. Große Potentiale lassen sich dabei in der Integration von Heißfügeprozessen zur Herstellung einer stoffschlüssigen Verbindung zwischen Elektrode und Separator ausmachen, da so die Anzahl Handhabungsprozesse für den Stapelprozess der Zellen reduziert werden können. Um das Prozessverständnis zu steigern und Optimierungspotenziale der Heißfügeprozesse abzuleiten, muss ein Verständnis über die beim Heißfügen verwendeten Materialien und deren thermische und mechanische Kennwerte aufgebaut werden. Zur Vorbereitung dieser Arbeiten sollen im Rahmen von studentischen Arbeiten Versuchsstände zur Vermessung dieser Kennwerte aufgebaut/ erweitert werden und die Messergebnisse durch Vergleichsmessungen validiert werden.

Voraussetzungen und allgemeine Informationen:

Für die Bearbeitung der Aufgabenstellung sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.

Im Rahmen der Arbeit können Kompetenzen in den Bereichen Konstruktion, Automatisierungstechnik und in Labortätigkeiten aufgebaut und vertieft werden. Zudem eignet sich die Arbeit, um die Komponenten der Zellproduktion kennenzulernen.
Die genaue Aufgabenstellung kann individuell auf die Art der jeweiligen Arbeit sowie die Interessenslagen des jeweiligen Studierenden abgestimmt werden. Sollte die Thematik Ihr interesse geweckt haben, kontaktieren Sie mich gerne per Mail oder auch telefonisch. Bei Kontaktierung per Mail ist zur Einordnung Ihrer Vorkenntnisse zudem die Bereitstellung eines Notenspiegels hilfreich.

• Projektarbeit (Master Wirtsch.-Ing.)
• Projektarbeit (Bachelor Maschinenbau)
• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Motivation und Aufgabe:

Elektrische Energiespeicher durchdringen eine kontinuierlich wachsende Zahl von Marktbereichen und versuchen sich mit steigenden Energiedichten und sinkenden Herstellungskosten im Mobilitätssektor zu etablieren. Wesentlicher Bestandteil von Lithium-Ionen-Batteriespeichern ist die Zelle. In dieser sind folienförmige Elektroden aus zwei unterschiedlichen Materialien abwechselnd mit einem dazwischenliegenden Separator übereinandergestapelt und über einen flüssigen Elektrolyt chemisch miteinander verbunden. Durch unterschiedliche Bindungspotentiale der Elektrodenmaterialien können so Ladungen gespeichert und gezielt abgerufen werden. Der Wettbewerb um kostengünstige Batterien mit hoher Qualität erfordert eine stetige Weiterentwicklung der Prozesse der Zellfertigung, welche mit einer Steigerung der Prozessgeschwindigkeit und einer Reduktion von Ausschüssen einhergeht. Große Potentiale lassen sich dabei in der Integration von Heißfügeprozessen zur Herstellung einer stoffschlüssigen Verbindung zwischen Elektrode und Separator ausmachen, da so die Anzahl Handhabungsprozesse für den Stapelprozess der Zellen reduziert werden können. Um das Prozessverständnis zu steigern und Optimierungspotenziale der Heißfügeprozesse abzuleiten, erscheint eine Abbildung dieser Prozesse in numerischen Simulationen (FEM/ CFD) vielversprechend. Im Rahmen von studentischen Arbeiten sollen diese Simulationen daher durch die Durchführung von Materialcharakterisierungen und den Aufbau von Materialkarten der verwendeten Materialien vorbereitet werden. Anschließend sollen numerische Modelle unter Nutzung der Materialkarten entwickelt und durch Vergleich der Simulationsergebnisse mit praktischen Versuchen an den Heißfügeprozessen validiert werden.

Voraussetzungen und allgemeine Informationen:

Die hier dargestellte Aufgabenstellung stellt das allgemeine Ziel dar.

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Die Bioökonomie erlebt derzeit einen bemerkenswerten Aufschwung, da immer mehr Unternehmen und Forschungseinrichtungen innovative Materialien entwickeln, die auf nachwachsenden Rohstoffen und biologischen Nebenprodukten basieren. Dieser Wandel wird durch ein wachsendes Umweltbewusstsein, die Notwendigkeit einer nachhaltigen Ressourcennutzung und die Herausforderungen des Klimawandels getrieben. Gleichzeitig können bio-basierte Materialien in direkter Konkurrenz zur Lebensmittelerzeugung stehen, weshalb insbesondere der Verwertung von bio-basierten Nebenprodukten ein großes Potenzial zugeschrieben wird.

Mit einer Produktion von ~ 100 Millionen Tonnen pro Jahr stellt Lignin einen der größten Nebenprodukt – oder Abfallströme der Industrie dar, weshalb Lignin eine zentrale Rolle in der Bioökonomie spielen kann, da dies derzeit meist nur zur Gewinnung thermischer Energie verbrannt. Die aktuell erforschten Anwendungen von Lignin sind hierbei sehr unterschiedlich und reichen von biobasierten Carbonfaser, Aktivkohle, über lignin-basierte Chemikalien und Kunststoffe bis hin zu Energiespeicher. Gleichzeitig werden für eine weitere Wertschöpfung mit Lignin zusätzliche Verarbeitungsschritte benötigt, weshalb aktuell die Produktionskapazität von qualitativ hochwertigem Lignin vergleichsweise gering ist. Aufgrund der aktuell geringen Produktionskapazitäten und der potenziellen Breite an Anwendungen stellt sich die Frage inwiefern das Angebot die Nachfrage decken kann. Dies soll im Rahmen dieser Arbeit analysiert werden, indem eine prospektive Stoffstromanalyse für die Produktion und Verwendung von Lignin erstellt werden soll. Hierbei soll zunächst ein Überblick über mögliche Quellen, Verarbeitungsprozesse und Anwendungen erarbeitet werden, um anschließend Szenarien der Entwicklung von Angebot und Nachfrage abzuleiten und darzustellen. Die folgenden Teilaufgaben sollen im Rahmen studentischer Arbeiten ausgeführt werden, wobei entweder die Prospektive Stoffstromanalyse oder die Prozessanalyse im Fokus stehen können:

• Erarbeitung Stand der Technik zum Thema bio-basierte Nebenprodukte, insbesondere Lignin, für die Bioökonomie sowie Stoffstromanalyse
• Erarbeitung Stand der Forschung zum Thema Endanwendungen / techno-ökonomischer Analysen für Lignin bzw. lignin-basierter Materialien
• Erarbeitung Stand der Forschung zum Thema prospektive Stoffstromanalyse
• Prospektive Stoffstromanalyse für lignin-basierte Materialien basierend auf Stand der Forschung und Technik:
• Potenzial Produktion von Lignin aus unterschiedlichen Quellen und benötigte Produktionskapazitäten
• Potenzial Bedarf für Lignin in unterschiedlichen Anwendungen
• Definition unterschiedlicher Szenarien für verschiedene Entwicklungen von Angebot und Nachfrage
• Analyse von Prozessen zur Verarbeitung von Lignin hinsichtlich Material- und Energiebedarf für unterschiedliche Endprodukte
• Erstellen von Sankey-Diagrammen für Ergebnisse der prospektiven Stoffstromanalyse und Verarbeitungsprozesse

• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Recyclingverfahren für kohlenstoff- und glasfaserverstärkte Kunststoffe befinden sich meist auf Labor- oder Pilotebene; gleichwohl müssen heute Investitionsentscheidungen für künftige Großanlagen getroffen werden. Herkömmliche Ökobilanzen liefern dabei kaum belastbare Aussagen, weil sie Maßstabseffekte, Lernkurven und standortabhängige Hintergrundprozesse vernachlässigen. Durch die Kombination einer prospektiven LCA mit einer systematischen Skalierung der Stoff- und Energieströme lässt sich die ökologische Performance industrieller Anlagen bereits in der F&E-Phase prognostizieren. Die resultierende Methodik schafft Entscheidungs­sicherheit für Forschung, Anlagenbetreiber und Politik und trägt dazu bei, ressourcen- und klimaschonende Wertschöpfungspfade für Faserverbund­werkstoffe zu etablieren.

Nach umfangreicher Literatur- und Datenrecherche werden die Hauptrecycling­routen (mechanisch, Pyrolyse, Solvolyse) analysiert. Stoff- und Energieflüsse der Pilotprozesse sind aufzunehmen und mittels thermodynamischer, statistischer und lerneffektbasierter Skalierungsfaktoren auf unterschiedliche industrielle Kapazitäten zu übertragen. Anschließend werden Vorder- und Hintergrundsysteme parametrisch modelliert, mit repräsentativen Standortdaten verknüpft und bewertet. Sensitivitäts- und Monte-Carlo-Analysen quantifizieren Unsicherheiten; Szenarien zu Strommix, Technologiereife und Logistik illustrieren Robustheit und Hot-Spots. 

Thesis can also be written in English.

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Gesetzlich steigende Rezyklatquoten lenken den Fokus von der reinen Menge auf die Qualität zurückgeführter Kunststoffe. Verunreinigungen, Faserlängen und Additive beeinflussen Prozessenergie, Ausschussraten und Produktlebensdauer erheblich, werden jedoch in statischen Ökobilanzen kaum erfasst. Eine dynamische LCA, die zeit- und qualitätsabhängige Materialströme abbildet, ermöglicht das Identifizieren ökologischer Break-Even Punkte, an denen Rezyklate konventionelles Neu­material outperformen. So können Sortier- und Aufbereitungsstrategien sowie Design-for-Recycling-Vorgaben quantitativ untermauert und regulatorische Schwellenwerte belastbar formuliert werden.

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Ökologische Vorteile allein garantieren keine Marktfähigkeit; Recyclingrouten für faserverstärkte Kunststoffe müssen auch wirtschaftlich tragfähig sein. Durch die Kopplung von Life-Cycle-Costing (LCC) mit Ökobilanzierung entsteht ein Instrument, das Zielkonflikte zwischen Emissionsminderung und Kosten transparenter macht. Dies befähigt Industrie, Investoren und Politik, Technologie- und Förderentscheidungen auf Basis ganzheitlicher Kennzahlen zu treffen und gleichzeitig Kreislaufwirtschafts- sowie Klimaziele einzuhalten.

Die investiven und operativen Kosten der gesamten Recyclingwertkette – Demontage, Zerkleinerung, Faserabtrennung, Re-Compoundierung – werden erhoben bzw. recherchiert. Ein parametrisches Kostenmodell wird entwickelt und mit der LCA-Methodik kombiniert, sodass ökologische und ökonomische Indikatoren gemeinsam betrachtet werden können. Szenario- und Sensitivitätsanalysen zu z.B. Strom- und Faserpreis sowie Anlagenauslastung ermitteln Kostentreiber und ihre Wechselwirkungen mit Umweltwirkungen. Eine Fallstudie vergleicht rezykliertes mit virgin CFK, zeigt Skaleneffekte auf und leitet Pfade ab, die Kosten- und Emissionsminimierung vereinen. 

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Der Übergang zu zirkulären Geschäftsmodellen erfordert beträchtliche Investitionen in Rücknahmesysteme, modulare Produktgestaltung und Recyclinganlagen. Obwohl ökologische Nutzen plausibel sind, fehlen oft integrierte Nachweise, ob und wann sich die Transformation ökonomisch wie ökologisch amortisiert. Eine kombinierte Break-Even-Analyse liefert Entscheidern verlässliche Informationen und prüft zugleich, ob angestrebte Szenarien innerhalb planetarer Grenzen liegen. Damit unterstützt die Arbeit Unternehmen und Regulatoren bei der strategischen Ausrichtung auf ressourcen- und klimaschonende Wertschöpfung.

Ein repräsentativer Unternehmensfall wird ausgewählt und die aktuelle lineare Wertschöpfung mittels LCA und LCC abgebildet. Anschließend werden zirkuläre Szenarien – Rücknahmelogistik, Remanufacturing,Recycling – definiert und deren Investitionen, Betriebs- sowie Transportkosten erfasst. Diese fließen in ein zeitabhängiges Break-Even-Modell ein, das ökologische und ökonomische Wendepunkte quantifiziert. Abschließend werden Stellhebel identifiziert und Handlungsempfehlungen für eine beschleunigte, nachhaltige Geschäftsmodelltransformation formuliert.

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

The economic and ecological added value for manufacturing companies crucially depends on how efficiently they handle dynamic events in production and conduct real-time scheduling. Individual customer orders present a significant challenge for overall planning. Therefore, both reactive and proactive planning strategies are necessary to increase the agility and robustness of the production system. Rule-based heuristics and metaheuristic algorithms are often used in complex planning tasks. While heuristics provide quick solutions, their rigidity often affects quality. Metaheuristic algorithms iterate various approaches to improve optimization but reach their limits with increasing complexity and often get trapped in local optima, reducing efficiency. Reinforcement Learning (RL) offers a promising alternative here. RL continuously learns from the environment and adapts its strategies, enabling production systems to respond to unexpected events and improve their performance. This leads to more robust and agile planning that is better aligned with the challenges of modern production paradigms.

 In this context, the following research topics are offered as part of the work:

• Literature review on relevant fundamentals and suitable methodological approaches, including:
• Fundamentals of (Deep) Reinforcement Learning (DRL)
• Fundamentals of agent-based process chain simulation
• AI-based dynamic production scheduling
• Types of shop-floor production systems (e.g., flow shop, job shop, etc.) relevant to industries like battery manufacturing, surface technology, semiconductor production, and their respective process chains
• Modeling and simulating production process chains as DRL training environments using open-source tools such as AnyLogic, SimPy, OpenAI Gym etc.
• Defining appropriate state space, action space, and reward function for DRL-based dynamic scheduling (e.g., make-span, machine utilization, energy consumption, total tardiness, etc.)
• Connection and Interaction between production chain simulation models and DRL training algorithms
• Selection of suitable DRL algorithms for training and validation (e.g., DQN, policy-based algorithms, etc.)
• Evaluation of productivity, economic, and ecological outcomes based on the defined reward function
• Critical evaluation and outlook

Depending on the scope of the work, only some of the above points may be covered. Experience with programming languages such as Python and Java is advantageous but not mandatory. If you are interested in these topics, I would be pleased to receive your email with the corresponding documents at chao.zhang@tu-braunschweig.de.

• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit

Wie viele andere Industriezweige sieht sich die Galvanotechnik mit der Notwendigkeit einer umfassenden Digitalisierung ihrer Prozesse konfrontiert, um Resilienz, Flexibilität und Nachhaltigkeit im Sinne von Industrie 4.0 zu erreichen. Die damit verbundenen Aufgabenstellungen sind jedoch deutlich komplexer als in rein mechanischen Fertigungsprozessen, da sie das Zusammenspiel mechanischer Anlagen-komponenten mit elektrochemischer Prozesstechnik erfordern. Aufgrund dieser Interdependenzen zählt die Galvanotechnik zu den anspruchsvollsten Fertigungsverfahren der Metallverarbeitung. Im Vergleich zu hochautomatisierten, rein mechanischen Fertigungsprozessen weist die Galvanotechnik einen signifikanten Rückstand in der Produktionsautomatisierung auf. Dieser Umstand offenbart gleichzeitig ein erhebliches Potenzial zur Steigerung der Prozesseffizienz – insbesondere durch die Implementierung von Industrie 4.0-Digitalisierungskonzepten.

Vor diesem Hintergrund ist ein vorausschauendes Wartungskonzept (Predictive Maintenance) für die Galvanotechnik zu entwickeln, das auf hochaufgelöster Leistungsmessung und der Integration von Manufacturing Execution System (MES)-Daten basiert. Um präventive Wartung zu ermöglichen, muss der Zustand aller zentralen Anlagenkomponenten kontinuierlich überwacht werden. Hierfür sollen relevante Informationen durch breitbandige Strommessung gewonnen werden, indem das aggregierte Leistungssignal systematisch analysiert wird. Der erste Schritt umfasst die eindeutige Identifikation einzelner Geräte im gemessenen Gesamtsignal. Anschließend erfolgt die Trennung und Rekonstruktion der individuellen Gerätesignale mittels Methoden der Signalverarbeitung wie inverser Fourier-Transformation oder Wavelet-Transformation im Frequenzbereich. Abschließend wird der Zustand der einzelnen Gerätesignale durch Deep-Learning-Methoden modelliert, insbesondere unter Verwendung von Transformer-basierten Algorithmen (Large Language Models). Dieser Ansatz ermöglicht die Vorhersage von Anomalien und erlaubt damit eine vorausschauende Wartung noch vor dem Auftreten kritischer Zustände.

Im Rahmen der Arbeit werden folgende Aufgaben ausgeführt:

• Literaturrecherche zu Themen 
• Galvanotechnik und die Prozesskette allgemein
• Ansätze zur Signalzerlegung
• KI-Ansätze zur Klassifizierung
• Vorverarbeitung der zeitlich hochaufgelösten Leistungssignaldaten
• Implementierung eines Algorithmus zur Trennung überlagerter Leistungssignale
• Training eines KI-Modells (z. B. CNN, LSTM oder Transformer) zur Geräteklassifizierung
• Optimierung der Hyperparameter und Validierung anhand realer Daten
• Bewertung der Vorhersagegenauigkeit anhand definierter Metriken
• Kritische Würdigung und Ausblick
• Schriftliche Dokumentation, Abgabe einer elektronischen Version (inklusive Codes) und Präsentation der Ergebnisse

• Projektarbeit (Master Wirtsch.-Ing.)
• Projektarbeit (Bachelor Maschinenbau)
• Bachelorarbeit
• Studienarbeit(Master)
• Masterarbeit