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Eine führende Forschungseinrichtung in Nordrhein-Westfalen sucht eine:n Studierende:n für eine Abschlussarbeit zur Entwicklung eines Modells zur datenbasierten Nachhaltigkeitsbewertung in der Batteriezellproduktion. Die Arbeit beinhaltet Literaturrecherche, Anforderungen an die Bewertung der Nachhaltigkeit und deren Validierung in einer realen Produktionsumgebung. Gesucht werden Studierende aus relevanten Ingenieurwissenschaften mit Interesse an Digitalisierung und nachhaltigen Technologien. Die Institution bietet eine exzellente Betreuung und die Möglichkeit zur Mitwirkung in internationalen Forschungsprojekten.
Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT.
Der fortschreitende Klimawandel macht einen Wechsel der Nutzung konventioneller Energiequellen hin zu erneuerbaren Energiequellen notwendig, womit die Unabdingbarkeit einer effizienten Speicherung von elektrischer Energie einhergeht. Entsprechend boomt die Nachfrage nach Batteriezellen. Die nachhaltige Produktion der Batterien erweist sich hierbei als zentrale Herausforderung. Um Transparenz über den Einfluss der Produktion auf die Nachhaltigkeit zu erlangen, soll im Rahmen dieser Abschlussarbeit ein Vorgehensmodell entwickelt werden, welches eine datenbasierte Nachhaltigkeitsbewertung der Batterieproduktion ermöglicht. Das entwickelte Modell soll anhand des Anwendungsszenarios der Batteriezellfertigung validiert werden. Als expliziter Anwendungsfall dient hierbei die Forschungsfertigung Batteriezelle (FFB). Im Projekt wird der Aufbau einer wettbewerbsfähigen, ökologischen Batteriezellfertigung zur Unterstützung der deutschen Industrie am Standort Münster durch die Errichtung einer Giga Factory angestrebt.
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Auf deine Fragen zu dieser Abschlussarbeit freut sich:
Alexander Kies M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter »Automated Machine Learning«
Telefon: +49 241 8904-498
Kennziffer: 64780