Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Betriebswirtschaft t.o., Informatik, Mathematik, Technologiemanagement, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbare.
Für die Durchführung von Life Cycle Assessments (LCA) werden detaillierte Produktstrukturen und Stücklisten (Bills of Materials, BoM) benötigt. In der Unternehmenspraxis liegen diese Daten jedoch häufig in heterogenen Formaten und unterschiedlicher Qualität vor – z. B. aus ERP-, PLM- oder Excel-basierten Systemen. Die manuelle Aufbereitung für LCA ist zeitaufwändig, fehleranfällig und erschwert die routinemäßige ökologische Bewertung von Produkten.
Eine automatisierte oder teilautomatisierte BoM-Aufbereitung kann hier wesentlich dazu beitragen, LCA effizienter, reproduzierbarer und besser in bestehende Entwicklungs- und Planungsprozesse integrierbar zu machen. Ziel dieser studentischen Arbeit ist es, Ansätze zur automatisierten Aufbereitung von Stücklisten für Life Cycle Assessments zu untersuchen, ein strukturiertes Vorgehen zu entwickeln und dieses exemplarisch zu erproben. Im Fokus stehen insbesondere die Identifikation relevanter BoM-Attribute, die Harmonisierung der Daten sowie die Vorbereitung für eine Anbindung an LCA-Datenbanken.
Zusammenfassend soll die studentische Arbeit folgende Punkte umfassen:
• Analyse typischer BoM-Strukturen (z. B. aus ERP-/PLM-/MES-Systemen) im Hinblick auf die Anforderungen von LCA
• Identifikation und Definition relevanter BoM-Attribute für LCA (z. B. Material, Masse, Menge, Fertigungsprozesse)
• Entwicklung eines Konzepts zur (teil-)automatisierten Aggregation, Harmonisierung und Anreicherung von BoM-Daten für LCA
• Erarbeitung eines prototypischen Umsetzungsansatzes (z. B. Skript oder Tool) zur BoM-Aufbereitung
• Bewertung des entwickelten Ansatzes anhand eines Beispielprodukts und Diskussion von Potenzialen und Grenzen
• Optional: Erweiterung um ein automatisiertes Emissionsfaktormatching
Die Abschlussarbeit ermöglicht die Auseinandersetzung mit einem aktuellen Forschungsthema der Gruppe „Sustainability Modeling and Analytics“ des Fraunhofer IPA. Wir freuen uns über Ihr Interesse und auf Ihre Bewerbung!
Hier sorgen Sie für Veränderung
* Wesentlicher Beitrag zur Vereinfachung und Automatisierung ökologischer Bilanzierung auf Produktebene
Hiermit bringen Sie sich ein
* Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule oder Universität im Bereich Umweltwissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science, Maschinenbau, Informatik o. ä.
* Vorkenntnisse im Kontext Life Cycle Assessment erwünscht
* Sehr gute MS Office-Kenntnisse
* Erfahrung mit Literaturverwaltung (z. B. Citavi)
* Selbständige, analytische und strukturierte Arbeitsweise
* Kommunikations- und Teamfähigkeit
* Hohes Maß an Zuverlässigkeit
Was wir für Sie bereithalten
* Interessante Aufgabenstellungen in der angewandten Forschung
* Intensive Betreuung während der Bearbeitung
* Möglichkeit, eigene Ideen in ein aktuelles Forschungsthema einzubringen
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.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
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.
Frau Lisa Schäfer
Recruiting
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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA