Um eine europäische Batteriefertigung wettbewerbsfähig aufzubauen, ist es notwendig, Alleinstellungsmerkmale in Hinsicht auf die Qualität der Produkte zu schaffen. Ein wichtiger Baustein könnte der Einsatz zerstörungsfreier, bildgebender Verfahren wie der Computertomographie (CT) direkt in der Linie sein. Mit diesen Verfahren wäre eine vollautomatische 100% Prüfung der Batterien möglich. Um diese Vision zu erreichen, muss zunächst garantiert werden, dass exakte Qualitätsaussagen reproduzierbar getroffen werden können. Zentrale Herausforderung stellt hierbei der Kompromiss zwischen ausreichender Scanqualität und vorgegebener Taktzeit dar. Ziel ihrer Arbeit ist die Entwicklung von Methoden zur Datenaufnahme und -analyse, welche es ermöglichen Defekte wiederholgenau zu detektieren und zu bewerten. Bezüglich der Datenaufnahme sind dazu die kritischen Einflussparameter bei der Messung zu identifizieren und ihre Auswirkungen auf das Ergebnis durch automatisierte Ansätze zu reduzieren. Die erforderliche Datenanalyse kann mittels Ansätzen des maschinellen Lernens (ML) erreicht werden, welche anhand von 3D-Modellen defektfreier und defektbehafteter Bauteile trainiert werden. Die Erforschung und Validierung der entsprechenden Methoden erfolgt praxisnah in enger Zusammenarbeit mit Industriepartnern.

Im Rahmen der Mitarbeit am Institut wird Ihnen die Möglichkeit zur Promotion sowie zu mehrwöchigen Auslandsaufenthalten, z. B. in den USA und der VR China geboten. Ihre berufliche und persönliche Weiterentwicklung unterstützen wir durch individuelle Fördermaßnahmen.

Sie verfügen über

• eine abgeschlossene ingenieurwissenschaftliche Hochschulbildung (Master) mit sehr gutem Ergebnis
• herausragendes Engagement, hohe Eigeninitiative und Kreativität
• hohe Team- und Kommunikationsfähigkeit sowie Durchsetzungsvermögen
• selbständige und strukturierte Arbeitsweise