Adaptive Teststrategien für Smart-Remanufacturing von Leiterplatten

Research topic/area

Elektronik, Messtechnik, Hardware, Machine Learning, Datenanalyse, Nachhaltigkeit

Type of thesis

Bachelor / Master

Start time

06.04.2026

Application deadline

30.04.2026

Duration of the thesis

3-6 Monate

Description

Im Zuge der zunehmenden Automatisierung im Bereich Elektronikrecycling und Remanufacturing spielt die präzise Identifikation und Erkennung von Defekten eine zentrale Rolle. Im Rahmen von Smart Testing für gebrauchte Leiterplatten können Bilddaten, Thermografiedaten und Herstellungsdaten wie Kostenstrukturen genutzt werden, um die wirtschaftlichste und zugleich hochwertigste R-Strategie (Repair, Reuse, Recycle) auszuwählen. Ziel dieser Arbeit ist es, eine adaptive Teststrategie zu entwickeln, die produktindividuell festlegt, welches Bauteil mit welchem Testverfahren geprüft werden soll – unter Berücksichtigung von z.B. Kosten, Wahrscheinlichkeit eines Defekts und dem Wert des Bauteils.

Aufgaben:
- Analyse potenziell verfügbarer Datenquellen (z. B. Lebenszyklus-, Herstellungs- und Inspektionsdaten)
- Entwicklung eines Modells zur Auswahl der R-Strategie (Repair, Reuse, Recycle)
- Ableitung und Bewertung einer produktindividuellen entscheidungsbasierten Teststrategie

Interesse? Dann sende mir gerne deine
Unterlagen (Lebenslauf, Notenauszug) an
carolin.lange@kit.edu zu und wir können ein erstes Gespräch vereinbaren.

Requirement

Requirements for students

• Interesse an Messtechnik und Datenanalyse
• Voraussetzung: Kreativität, eigenständiges Arbeiten & Motivation
• Fachrichtung: Elektrotechnik, Mechatronik, Maschinenbau, o.Ä.

Faculty departments

• Engineering sciences
  Electrical engineering & information technologies
  Mechanical engineering
  Mechatronics & information technologies
  Mechanical Engineering
  Electrical Engineering and Information Technology
  Mechatronics and Information Technology

Supervision

Title, first name, last name

Carolin Lange

Organizational unit

wbk - Institut für Produktionstechnik

Email address

carolin.lange@kit.edu

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Website

Application via email

Application documents

• Curriculum vitae
• Grade transcript
• schreibe auch gerne kurz dazu, warum dich das Thema interessiert.

E-Mail Address for application
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an carolin.lange@kit.edu


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