Studien​/Abschlussarbeit - Physics-Informed ML Batteriezellfertigung; Wickelprozess

Studien-/Abschlussarbeit - Physics-Informed ML in der Batteriezellfertigung (Wickelprozess)

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen:
Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen. Das Zentrum für digitalisierte Batteriezellenproduktion (ZDB) am Fraunhofer IPA gestaltet die Zukunft der Batterie-Gigafactories durch Forschung an zukunftsweisenden Batteriewertschöpfungsketten. In unserem Forschungsteam arbeiten wir unter anderem an der Schnittstelle zwischen Maschinenbau, Produktions- und Prozesssteuerung und Künstlicher Intelligenz. Ziel der ausgeschreibenen Arbeit ist die Grundlagenforschung zur Ermöglichung eines Paradigmenwechsels:
Von einer starren Maschinensteuerung hin zu einer adaptiven, KI-gestützten Prozessregelung für den Wickelprozess in der Batteriezellfertigung. Die Möglichkeiten und Einschränkungen der prädiktiven Qualitätsüberwachung und (perspektivischen) Regelung der Hochgeschwindigkeits-Wicklung von Batteriezellen soll untersucht werden. Dazu suchen wir eine engagierte Masterandin / einen engagierten Masteranden, die/der modernstes Machine Learning mit realer Maschinenphysik verbindet.

Hiermit bringen Sie sich ein

• Gültige Immatrikulation in einem Masterstudium an einer deutschen Hochschule oder Universität in den Fachrichtungen Data Science, Kybernetik, Informatik, Automatisierungstechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und fundierte Erfahrung mit gängigen Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch, Tensor Flow oder JAX)
• Ein solides physikalisches Grundverständnis (Mechanik, Differenzialgleichungen) und idealerweise erste Berührungspunkte mit Scientific Machine Learning oder Graphennetzen.
• Hands-on-Mentalität (Mitarbeit an der Anlage), Eigeninitiative und die Motivation, reale, verrauschte Produktionsdaten mit modernsten KI-Methoden zu untersuchen

Was wir für Sie bereithalten

• Echte Industrierelevanz:
  Ihre Arbeit verschwindet nicht in der Schublade, sondern löst ein akutes Problem der aktuellen Batteriefertigung
• Spitzentechnologie:
  Sie arbeiten mit realen 10ms-SPS-Daten und hochauflösender Sensorik an einer echten Forschungs-Wickelanlage
• Exzellente Betreuung:
  Enge fachliche Begleitung, regelmäßiger Austausch im Forschungs-Team und die Möglichkeit, als Co-Autor an hochrangigen Journal-Publikationen mitzuwirken
• Infrastruktur:
  Zugang zu leistungsstarker Rechenhardware und einem erstklassigen wissenschaftlichen Netzwerk im Bereich Batterieforschung

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere

Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber
* innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.