Abschlussarbeit - Komplexitätsanalyse der Feinplanung in der Elektrodenfertigung

Wir, die Fraunhofer-Einrichtung Forschungsfertigung Batteriezelle FFB, haben es uns zur Aufgabe gemacht, zum Zentrum der Entwicklung einer modernen und skalierbaren Batteriezellproduktion für Deutschland und Europa zu werden. Dabei arbeiten wir täglich daran, eine Infrastruktur zu schaffen, mit der Unternehmen und Forschungseinrichtungen die seriennahe Produktion neuer Batterien erproben, umsetzen und optimieren können. So gestalten wir die Batteriezellproduktion von morgen.
Die Produktion von Batteriezellen verlangt eine präzise Feinplanung über mehrere eng verkettete Prozessschritte – vom Mischen der Elektrodenslurry über das Beschichten bis zum Slitten und Vakuumtrocknen. Anspruchsvoll wird diese Kette durch ihre ganz eigenen Randbedingungen: Der Wechsel zwischen Anoden- und Kathodenproduktion erfordert aufwendige Reinigungsschritte, qualitätskritische Zwischenprodukte lassen sich nur begrenzt lagern, und Batch-Prozesse müssen mit kontinuierlichen Rolle-zu-Rolle-Prozessen synchronisiert werden. Auf den ersten Blick wirkt das wie eine klassische Flow-Shop-Fertigung – eine saubere Einordnung in die Scheduling-Theorie, die die Problemklasse benennt und ihre Komplexität beweist, fehlt jedoch bislang. Genau hier setzt deine Arbeit an.

Hier sorgst Du für Veränderung

• Im Rahmen Deiner Abschlussarbeit tauchst Du in den Stand der Forschung zu Flow-Shop-Scheduling ein – von den klassischen Varianten bis zu Hybrid und Flexible Flow Shops – und schärfst deinen Blick für Restriktionen wie sequenzabhängige Rüstzeiten, Blocking, No-Wait und zeitliche Kopplungen.
• Zudem entwickelst Du eine formale mathematische Beschreibung des Feinplanungsproblems der Elektrodenfertigung – mit Mengen, Parametern, Entscheidungsvariablen, Restriktionen und Zielfunktion – und ordnest es in die Graham-Notation der Scheduling-Theorie ein.
• Du führst einen formalen Komplexitätsbeweis (NP-Schwere) für das definierte Problem oder eine relevante Teilklasse, z. B. über Spezialfallargumentation oder polynomielle Reduktion von bekannten NP-schweren Problemen.
• Darüber hinaus implementierst Du ein MILP-Referenzmodell für kleine Probleminstanzen, um die praktischen Grenzen exakter Lösungsverfahren empirisch zu illustrieren und einen quantitativen Referenzpunkt für spätere heuristische Vergleiche zu schaffen.
• Du dokumentierst deine Ergebnisse in einer wissenschaftlich publizierbaren Form und leitest konkrete Implikationen für die Wahl geeigneter Lösungsverfahren in der Batteriezellfertigung ab.

Hiermit bringst Du Dich ein

• Du studierst Mathematik, Informatik, Operations Research, Ingenieurwesen oder einen vergleichbaren Studiengang mit quantitativem Schwerpunkt.
• Du begeisterst dich für mathematische Modellierung, kombinatorische Optimierung und möchtest eine theoretisch fundierte Arbeit mit klarem Anwendungsbezug in der Batteriezellfertigung schreiben.
• Du arbeitest analytisch, strukturiert und eigenständig. Komplexe Zusammenhänge formal sauber aufzuschreiben ist für dich kein notwendiges Übel, sondern Teil des Erkenntnisprozesses.
• Kenntnisse in Scheduling-Theorie, Komplexitätstheorie oder mathematischer Optimierung (z. B. MILP-Formulierungen, Solver wie Gurobi oder HiGHS) sind von Vorteil. Programmierkenntnisse in Python sind hilfreich für die Implementierung des Referenzmodells.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Fachliteratur überwiegend englischsprachig) sowie gute Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

Was wir für Dich bereithalten

• Projekt mit Leuchtturmcharakter: Mit Deiner Abschlussarbeit kannst Du dazu beitragen, die Industrie für eine ökonomische und ökologische Produktion von Batteriezellen zu befähigen.
• Spannende Einblicke: Bei uns bekommst Du Einblicke in die vielfältigen Themengebiete der Fraunhofer FFB und hast die Chance, Dich entsprechend Deinen Stärken und Interessen zu spezialisieren.
• Individuelle Betreuung: Wir stellen sicher, dass du eine qualitativ hochwertige Betreuung für Deine Abschlussarbeit erhältst. Wir stehen Dir mit Fachwissen und Erfahrung zur Seite, um sicherzustellen, dass du Dein Bestes geben kann.
• Flexible Arbeitszeit