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Chao Zhang, M.Sc.

Chao Zhang
Kontaktdaten
+49 531/391-7179
chao.zhang(at)tu-braunschweig.de

Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik
Langer Kamp 8
D - 38106 Braunschweig 

Büro: 4. OG, Raum 411

 

Arbeitsfelder

  • Digitalisierung der Batterieproduktion
  • In-line Messmethoden zur Charakterisierung der Batterieperformance
  • Datengetriebene Modellierung in der Batterieproduktion
  • Analyse der Ökoeffizienz der Batterieproduktion

 

Aktuelle Forschungsprojekte

  • NanoBat - GHz nanoscale electrical and dielectric measurements of the solid-electrolyte interphase and applications in the battery manufacturing line
  • NEWBIE - Next gEneration poWer BatterIEs

 

Lehre

  • Betreuung von studentischen Arbeiten zu Themen
  • Betreuung der Vorlesung Produktionsplanung und -steuerung

 

Studentische Arbeiten

Verschiedene Arbeiten in den Themengebieten "Modellierung und Simulation", "Materialflussanalyse", und "Ökobilanzierung" in der Batterieproduktion

Für die nächsten Jahre ist mit einem starken Marktwachstum für Batteriezellen zu rechnen, da diese eine Schlüsselrolle in der Transformation des Automobil- und Energiesektors spielen. Der Herstellungsprozess jedoch ist charakterisiert durch starke Schwankungen in Prozess- sowie Produktqualität. Dies resultiert in erhöhten Ausschussraten mit bis zu 40 % und finalen Batteriezellen mit unterschiedlichen Performance-Eigenschaften, weswegen adäquate Qualitätsmanagementstrategien immer wichtiger werden. Besonders durch den hohen Anteil der Materialkosten an den Gesamtkosten einer Batteriezelle werden hohe Ausschussraten direkt monetär sichtbar. Darüber hinaus können Qualitätseigenschaften einer Batteriezelle immer erst am Ende der Prozesskette analysiert werden. Dementsprechend wird bei minderwertigen Zellen viel Material und damit verbunden auch Energie verschwendet.

 Vor diesem Hintergrund werden im Rahmen des Projektes "NEWBIE" folgende Forschungsthemen angeboten:

1. Untersuchung der Kombinationsmöglichkeiten von Simulationsmodellen mit Methoden der Ökobilanzierung

Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Recherche zum Thema Kombinationsmöglichkeiten von Simulationsmodellen und Ökobilanzierung vor dem Hintergrund der Batteriezellfertigung durchgeführt und ein Konzept für eben jene Kombination entwickelt werden. Die Ökobilanzierung soll dabei aus Perspektive eines Cradle-to-Grave-Ansatzes berücksichtigt werden. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen, welche durch das Konzept gewonnen werden können, sollen geeignete Handlungsoptionen zur Entscheidungsunterstützung aufgezeigt werden, um abschließend das Konzept zu analysieren und zu diskutieren.

2. Gegenüberstellung verschiedener Prozessrouten innerhalb der Batteriezellproduktion anhand einer Materialflussanalyse

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Konzept zur Materialflussanalyse in der Batteriezellproduktion entwickelt werden. Dieses soll, basierend auf Daten vergangener Produktionschargen, verschiedene Prozessrouten (z.B. verschiedene Aktivmaterialien) hinsichtlich produktionsrelevanter Informationen, wie u.a. die Produktionsausschüsse, produktionsbezogene Energieverbräuche sowie Verbräuche der gesamten technischen Gebäudeausstattung (TGA) gegenüberstellen. Diese Parameter haben einen erheblichen Einfluss auf die entstehenden Umweltauswirkungen. Zur Minimierung dieser Auswirkungen bedarf es geeigneter Analysen als Basis zur Entscheidungsunterstützung. Dafür bietet sich die Ökobilanzierung (engl. Life Cycle Assessment – kurz: LCA) an.

3. Gegenüberstellung verschiedener Prozessrouten innerhalb der Batteriezellproduktion anhand von Methoden der Modellierung/Simulation

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Modell entwickelt und prototypisch implementiert werden, welches/r basierend auf der Prozesskette der Batteriezellfertigung und dazugehöriger Maschinen-parameter verschiedene Prozessrouten (z.B. verschiedene Aktivmaterialien) hinsichtlich Ausschuss und Energieverbrauch gegenüberstellen kann. Dafür sollen durch das Modell verschiedene Szenarien simuliert und ausgewertet werden. Aufbauend auf den Erkenntnissen, welche durch das Modell gewonnen werden können, sollen dann Handlungsoptionen zur Entscheidungsunterstützung aufgezeigt werden. Abschließend ist das Modell zu analysieren und in Hinblick auf Materialverbrauch bzw. Ausschuss und Energieverbrauch zu diskutieren.

Bei Interesse an den Themen würde ich mich über eine Mail an chao.zhang@tu-braunschweig.de freuen.


Art:
  • Studienarbeit(Master)
  • Masterarbeit

Fachrichtungen: Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Elektromobilität, etc.
Begin der Arbeit: sofort
Zuletzt geändert: 24.09.2023
Verschiedene Arbeiten im Themengebiet "KI-basierte Planung und -steuerung der resilienten und nachhaltigen Batterieproduktion"
Der ökonomische und ökologische Mehrwert für produzierende Unternehmen wird davon abhängen, wie sie mit potenziellen dynamischen Ereignissen umgehen und eine multikriterielle Echtzeitplanung für bestehende dynamische Ereignisse durchführen. Darüber hinaus stellen individuelle Kundenaufträge eine große Herausforderung für die ganzheitliche Planung und Steuerung von Produktionsparadigmen in der Fabrik dar. Daher werden reaktive und proaktive Planungsstrategien benötigt, um die Agilität und Robustheit eines Produktionssystems zu erhöhen. Traditionelle Planungsregeln und (meta-)heuristische Algorithmen lösen Produktionsplanungsprobleme durch die Erstellung von Zeitplänen (Scheduling). Die bestehenden Methoden funktionieren jedoch nicht gut in einer veränderlichen Fabrikumgebung, wenn eine große Anzahl stochastischer Störungen von Aufträgen und Ressourcen auftreten, z. B. unerwartete Maschinenausfälle und dringende Kundenaufträge. In der Zeit hat das Potenzial von künstlichen Intelligenz (KI) zur Lösung des dynamischen Planungsproblems die Aufmerksamkeit der Forscher auf sich gezogen.

Vor diesem Hintergrund werden im Rahmen des Projekts "NEWBIE" die folgenden Forschungsthemen angeboten:

  • Forschung zum Stand der Technik in der "KI-basierten Produktionsplanung und -steuerung"
  • Entwicklung eines Multi-Agenten-Ansatzes zur Lösung des dynamischen Scheduling-Problems unter Verwendung von Deep Reinforcement Learning Algorithmen wie DQN, PPO, A3C, etc.
  • Entwicklung einer Diskrete-Event-Simulation zur Modellierung der Produktionsplanung mit der Software AnyLogic am Beispiel der Batterieproduktion in der Battery LabFactory Braunschweig (BLB)
  • Untersuchung der Integrationsmöglichkeit von Simulations- und Schedulingsmodell
  • Ökonomische und ökologische Bewertung der Vorteile einer KI-basierten dynamischen Produktionsplanung in der Batterieproduktion
  • …

  • Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und Java sind vorteilhaft aber nicht zwingend. Sollten Sie Interesse an den Themen haben, würde ich mich über Ihre Mail an chao.zhang@tu-braunschweig.de freuen.

    Art:
    • Bachelorarbeit
    • Studienarbeit(Master)
    • Masterarbeit

    Fachrichtungen: Informatik, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Elektromobilität, etc.
    Begin der Arbeit: Sofort
    Zuletzt geändert: 24.09.2023

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