Die Themen für Studienarbeiten werden zweimal im Jahr zu Beginn des Sommer- bzw. Wintersemesters hier auf der Homepage ausgeschrieben. Nachfragen werden erst nach Veröffentlichung der Themen beantwortet.

Bitte beachten Sie, dass die Studienarbeiten in jedem Fall in Gruppen von drei bis vier Studierenden bearbeitet werden sollen. Sobald die Themen veröffentlicht sind, finden Sie hier weitere Informationen zu der Vergabe.

Bitte senden Sie ihre Bewerbung für eine konkrete Themenstellung aus der folgenden Liste direkt an den*die betreuende*n Mitarbeitende*n.

Die Bewerbungsunterlagen sollten 

• einen aktuellen Lebenslauf
• sowie Ihre wichtigsten Zeugnisse und Abschlüsse 

umfassen.

Falls zur Zeit keine offenen Themen für Bachelor- und Masterarbeiten ausgeschrieben sind oder diese nicht zu Ihren Interessen passen, haben Sie die Möglichkeit, weitere Themen anzufragen. Bitte bedenken Sie dabei, dass unsere Kapazitäten leider begrenzt sind und daher nicht jede Anfrage positiv beantwortet werden kann. Aus diesem Grund sollten Sie sich mit ausreichend Vorlauf um ein Thema bemühen.

Um den Arbeitsaufwand für alle Beteiligten zu reduzieren und gleichzeitig Ihre Erfolgschancen, ein passendes Thema zu finden, zu erhöhen, halten Sie sich bitte an das im Folgenden geschilderte Vorgehen:

1. Informieren Sie sich über die Forschungsaktivitäten des Institutes für Maritime Logistik.
2. Wählen Sie einen Forschungsschwerpunkt eines Mitarbeitenden aus. Dabei kann es sich entweder um einen inhaltlichen oder um einen methodischen Schwerpunkt handeln.
3. Schicken Sie eine E-Mail an eine*n der Mitarbeiter*in, die diesen Schwerpunkt abdecken. Nehmen Sie folgende Informationen mit auf:
   • Studiengang und Semester
   • Ausgewählter Forschungsschwerpunkt und ein 1-2-seitiges Abstrakt. Falls es sich hierbei um einen inhaltlichen Schwerpunkt handelt, geben Sie bitte ebenfalls eine von Ihnen präferierte Methode an, z.B. Simulation, Benchmarking, Prognose.)
   • Lebenslauf
   • aktuelle Notenübersicht
4. Bitte warten Sie auf eine Rückmeldung. Wir bemühen uns, Ihnen zeitnah zu antworten. Aufgrund der notwendigen internen Abstimmungsprozesse kann dies einige Tage in Anspruch nehmen.

Hintergrund der Arbeit

Automatische Spracherkennungssysteme (Automatic Speech Recognition, ASR) besitzen großes Potenzial zur Unterstützung maritimer Prozesse, beispielsweise bei der Analyse von Funkkommunikation oder der sprachgestützten Dokumentation technischer Abläufe. Moderne ASR-Foundation-Modelle (z.B. Whisper, Cohere, Voxtral) erzielen bereits hohe Genauigkeiten auf allgemeinen Sprachdaten, weisen jedoch in spezialisierten Domänen wie der maritimen Industrie weiterhin deutliche Schwächen auf. Insbesondere maritime Fachterminologie, geringe Verfügbarkeit annotierter Trainingsdaten sowie anspruchsvolle akustische Bedingungen erschweren eine zuverlässige Transkription. Daher werden Methoden zur Domänenoptimierung benötigt, die auch ohne große Mengen transkribierter Daten (Low-Ressource-Bedingungen) auskommen, um bestehende Modelle flexibel an maritime Anwendungsfälle anzupassen.

Zielsetzung der Arbeit

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung und Untersuchung von Ansätzen zur Domänenoptimierung moderner ASR-Modelle für maritime Sprachdaten unter Low-Resource-Bedingungen (keine, bzw. kaum vorhandene, transkribierte Trainingsdaten). Hierfür sollen geeignete Adaptionsstrategien identifiziert, implementiert, weiterentwickelt und hinsichtlich ihrer Fähigkeit bewertet werden, domänenspezifische Sprache am Beispiel von maritimen Anwendungsfällen zuverlässig zu erkennen. Die entwickelten Methoden sollen anhand geeigneter Evaluationsmetriken systematisch untersucht und miteinander verglichen werden

Aufgabenstellung

Die Arbeit umfasst zunächst eine Literaturrecherche zu bestehenden Methoden der Domänenoptimierung und automatischen Spracherkennung unter Low-Resource-Bedingungen. Auf Basis dieser Analyse sollen ein oder mehrere geeignete Ansätze zur Anpassung von ASR-Modellen implementiert, ggf. weiterentwickelt und experimentell untersucht werden. Die Eignung der Methoden soll anhand mehrerer Datensätze des FraunhoferCenter für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML evaluiert werden. Die Evaluation erfordert die semi-manuelle Transkription des Evaluationsdatensatzes (sehr gute Deutschkenntnisse erforderlich). Abschließend sollen die Ergebnisse anhand geeigneter Evaluationsmetriken analysiert und diskutiert werden.

Voraussetzungen

Neben guten Studienleistungen werden eine systematische und fundierte wissenschaftliche Arbeitsweise und grundlegende Kenntnisse im Bereich der maritimen Logistik erwartet.

Die Bearbeitung ist ab sofort möglich!

Bei Interesse schicken Sie bitte eine kurze Bewerbung per Email an: Christoph Martius

Hintergrund der Arbeit

Hafenanlaufprozesse sind durch eine Vielzahl externer und interner Einflussfaktoren geprägt. Wetterbedingungen, nautische Einschränkungen, technische Ausfälle sowie menschliche Fehlhandlungen können den reibungslosen Ablauf eines Hafenanlaufs erheblich beeinträchtigen. Störungen in diesem sensiblen Prozessabschnitt bergen nicht nur wirtschaftliche Risiken, sondern können auch sicherheitsrelevante und umweltgefährdende Folgen nach sich ziehen.

Zielsetzung der Arbeit

Ziel dieser Masterarbeit ist es, Risikofaktoren und Störanfälligkeiten in Hafenanlaufprozessen systematisch zu erfassen und zu analysieren. Dazu wird relevante Literatur mithilfe eines selbst entwickelten Klassifikationsschemas strukturiert und vergleichend ausgewertet. Auf Basis dieser Analyse erfolgt eine methodische Bewertung der Risiken hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Betriebssicherheit. Abschließend werden fundierte Maßnahmen zur Risikominimierung abgeleitet sowie Forschungslücken und Entwicklungstrends identifiziert.

Aufgabenstellung

Im Rahmen dieser Arbeit werden auf Basis einer systematischen Literaturrecherche Risikofaktoren und Störanfälligkeiten in Hafenanlaufprozessen identifiziert. Dazu wird ein eigenes Klassifikationsschema entwickelt, das eine differenzierte Vergleichbarkeit der identifizierten Risiken ermöglicht. Aufbauend auf der Klassifikation erfolgt eine fundierte methodische Bewertung der Risiken hinsichtlich verschiedener Faktoren. Abschließend werden auf Grundlage der Analyse gezielte Maßnahmen zur Risikominimierung abgeleitet sowie Forschungslücken und zukünftige Entwicklungstrends kritisch diskutiert.

Voraussetzung

Neben guten Studienleistungen werden eine fundierte wissenschaftliche Arbeitsweise und grundlegende Kenntnisse im Bereich der maritimen Logistik erwartet.

Die Bearbeitung ist ab sofort möglich!

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit Lebenslauf und aktuellen Notenspiegel an: Yasemin Derin

Hintergrund der Arbeit

Containerterminals sind ein wichtiger Umschlagknoten in der maritimen Lieferkette, an denen Container ihr Verkehrsmittel wechseln. Die Umschlagprozesse werden heute meist von Terminal Operating Systems, kurz TOS, koordiniert. Dabei handelt es sich um komplexe IT-Lösungen, die kurze Schiffsliegezeiten durch intelligenten Einsatz der Großgeräte sicherstellen. Bei der terminalinternen Zuweisung von Arbeitsaufträgen zu Großgeräten werden in der Praxis rollende Zeitfenster eingesetzt. Dieser Aspekt findet sich in der wissenschaftlichen Literatur nur eingeschränkt wieder.

Zielsetzung der Arbeit

Mithilfe einer strukturierten Literaturrecherche erheben Sie den aktuellen Forschungsstand. Sie entscheiden sich für ein Teilproblem auf einem Containerterminal, wie z. B. den Einsatz von Lagerkranen oder von Horizontaltransportmitteln. Für diesen Bereich identifizieren Sie, welche Publikationen rollende Zeitfenster für die Planung der Arbeitsaufträge einsetzen. Sie klassifizieren die Publikationen danach, unter welchen Umständen eine Neuplanung bzw. Neuzuweisung von Arbeitsaufträgen zu Großgeräten durchgeführt wird und halten fest, wie lang die Zeitfenster sind und welche Methode zur Auftragszuweisung eingesetzt wird (z. B. mathematische Optimierung oder Heuristiken).

Aufgabenstellung

Zuerst identifizieren Sie mit einer freien Suche die ersten Ausgangspublikationen. Von denen leiten Sie Ihre ersten Schlüsselbegriffe ab. Wichtig ist hier auch die Identifizierung von Synonymen und artverwandten Konzepten. Sie suchen sich eine Methode der strukturierten Literaturrecherche aus und wenden diese dann an. Sie dokumentieren Ihren Fortschritt gut, bspw. mithilfe einer Literaturverwaltungssoftware.

Voraussetzung

Neben guten Studienleistungen werden eine fundierte wissenschaftliche Arbeitsweise und grundlegende Kenntnisse im Bereich der maritimen Logistik erwartet.

Die Bearbeitung ist ab sofort möglich!

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit Lebenslauf und aktuellen Notenspiegel an: Marvin Kastner

Hintergrund der Arbeit

Die maritime Logistik steht unter hohem Druck, ihre Treibhausgasemissionen (THG) bei gleichzeitig steigendem Containerumschlag drastisch zu reduzieren. Ein zentraler Hebel zur Dekarbonisierung von Containerterminals ist die Elektrifizierung des horizontalen Transports. Während konventionelle, dieselbetriebene Sattelzugmaschinen flexibel betankt werden können, erfordert der Einsatz von batterieelektrischen Fahrzeugen eine präzise Abstimmung zwischen operativen Transportprozessen und Ladeereignissen, um die Terminalleistung nicht zu beeinträchtigen.

Zielsetzung

Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer mathematischen Beschreibung für die Energieverbrauchs- und Ladeprozesse von elektrifizierten Terminal-Sattelzugmaschinen. Zunächst sollen die spezifischen Fahr- und Arbeitsprofile (z.B. Leerfahrten, Lastfahrten, Wartezeiten am Kran) systematisch analysiert werden. Darauf aufbauend sollen Modelle entwickelt werden, die den energetischen Zustand der Fahrzeuge über die Zeit abbilden und verschiedene Ladestrategien (z.B. Opportunity Charging vs. Depot Charging) mathematisch vergleichbar machen.

Aufgabe

1. Prozessanalyse: Systematische Untersuchung der operativen Abläufe von Sattelzugmaschinen im Containerterminal unter Berücksichtigung der Elektrifizierung.
2. Modellentwicklung: Mathematische Formulierung der Energieverbrauchs- und Ladezyklen (State-of-Charge-Verlauf) basierend auf aktueller Fachliteratur.
3. Szenarienvergleich: Gegenüberstellung verschiedener Ladekonzepte (Zeitpunkte, Dauer, Leistungen).
4. Visualisierung: Graphische Aufbereitung der Ergebnisse zur Darstellung der Sensitivitäten (z.B. Einfluss von Batteriekapazität oder Ladeleistung auf die Verfügbarkeit).

Voraussetzung

Neben guten Studienleistungen werden eine fundierte wissenschaftliche Arbeitsweise und grundlegende Kenntnisse im Bereich der maritimen Logistik erwartet.

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit Lebenslauf und aktuellen Notenspiegel an:

Hintergrund der Arbeit

Zur Reduzierung der Emissionen und der Staus vor Containerterminals haben sich sogenannte Truck Appointment System (TAS) durchgesetzt, bei denen die Lkw-Fahrer im Vorauf ein Zeitfenster am entsprechenden Containerterminal für die Anlieferung reservieren müssen. Die TAS müssen je nach Containerterminal- und Hafeneigenschaften unterschiedlich eingestellt werden. Dabei kann Simulationsbasierte Optimierung unterstützen.

Zielsetzung der Arbeit

Ziel der Arbeit ist es, ein simulationsbasiertes Optimierungsverfahren zur strukturierten Auswahl geeigneter Parameterausprägungen von TAS an Containerterminals zu entwickeln und in einem bestehenden Simulationsmodell anzuwenden. Damit sollen gezielte Parametervariation und eine entsprechende Auswahl relevanter TAS-Parameter (z. B. Zeitfensterlängen, Kapazitätskontingente, Flexibilitätsregeln) durchgeführt werden, um so die Effizienz zu steigert, Staus zu reduzieren und Emissionen zu verringern können.

Aufgabenstellung

• Einarbeitung in die Funktionsweise von TAS und Analyse der zentralen Stellgrößen.
• Untersuchung des vorhandenen Simulationsmodells hinsichtlich seiner Struktur, Eingangsgrößen und relevanten Ergebnisgrößen.
• Auswahl und Begründung einer geeigneten Optimierungsmethode (z. B. heuristische Verfahren, Multi-Kriterien-Optimierung), die mit der Simulation verknüpft werden kann.
• Entwicklung eines simulationsbasierten Optimierungsverfahrens, das systematisch unterschiedliche Parameterausprägungen testet, bewertet und verbessert.
• Durchführung von Experimenten mit dem entwickelten Verfahren auf Basis des bestehenden Simulationsmodells zur Identifikation effizienter Parametereinstellungen.
• Analyse und Bewertung der Ergebnisse im Hinblick auf die Zielgrößen.
• Diskussion der Grenzen des entwickelten Ansatzes sowie Ableitung von Empfehlungen für die Anwendung in der Praxis und für weiterführende Forschung

Voraussetzung

Neben guten Studienleistungen werden eine fundierte wissenschaftliche Arbeitsweise und grundlegende Kenntnisse im Bereich der maritimen Logistik erwartet.

Die Bearbeitung ist ab sofort möglich!

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit Lebenslauf und aktuellen Notenspiegel an: Ann-Kathrin Lange

Background of the Thesis

Seaports serve as a link between international and regional transport systems. When planning their construction or introducing major operational changes, simulation is often used as means to estimate their effects. One key aspect here is the expected yard occupancy. However, obtaining realistic operational data for simulations is often difficult due to confidentiality. To overcome this, ConFlowGen (https://github.com/1kastner/conflowgen) was developed, enabling the creation of synthetic yet realistic container flow scenarios using vessel schedules and further assumptions, such as the modal split and the expected container dwell time.

Objective of the Thesis

At the institute, we have used ConFlowGen to estimate the required yard capacity before (see, e.g., https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-56826-8_13). We have seen that when synthetically generating container booking data, in the first days the yard needs to warm up before the expected yard occupancy is reached. In the last days, operations cool down until the yard is empty again. Only after the warm up and before the cool down, the data approximates actual terminal operations sufficiently well. But how many days does the warm up and cool down take and is there some automated way to identify it? You analyze this for selected ports over a period of several weeks or months using publicly available sources.

Task

You start by a sound literature research related to warm up and cool down phases in discreteevent simulation. Then you select exemplary ports/terminals which provide open data. Then you explore different approaches for identifying the normal operations window (e.g., fixed thresholds, statistical detection methods). The most promising approaches you implement in Python as an extension for ConFlowGen.

Prerequisites

A systematic and well-founded scientific approach, good knowledge of statistics and data science, and basic knowledge in the field of (maritime) logistics are expected. For the data analysis, good programming skills are essential.

Processing is possible as of now!

lease send your application with your CV and current grades to: Shubhangi Gupta

Background of the Thesis

Unmanned surface vehicles (USVs) are increasingly deployed for inspection, monitoring, and autonomous transport in maritime and inland waterways. A key challenge is reliable obstacle avoidance in cluttered environments such as ports and canals. USVs are usually equipped with monocular cameras and can serve as an alternative to traditional distance measuring sensors such as Radar or LiDAR, which may be bulky and expensive. However, estimating distances from a monocular camera remains challenging. Recent advances in computer vision enable monocular distance estimation, enhancing real-time obstacle avoidance for USVs.

Objective of the Thesis

The aim of this thesis is to develop and evaluate a monocular vision-based system that estimates distances to obstacles in real-time for use in obstacle avoidance in cluttered waterways. The system should support the navigation of USVs in environments such as inland waterways, ports, or canals, where accurate short-range distance estimation is critical to avoid collisions with floating objects, maritime vessels, or infrastructure.

Task

The work involves a comprehensive literature review of existing methods for monocular distance estimation, with a focus on applications of monocular distance estimation in maritime and inland waterways. Based on this, a suitable deep learning-based system needs to be implemented. The system will be trained and tested on publicly available datasets. The final model should be capable of detecting and estimating obstacle distances in real time from monocular video input. The system will be validated through quantitative metrics.

Prerequisites

A systematic and well-founded scientific approach, good knowledge of statistics and data science, and basic knowledge in the field of (maritime) logistics are expected. For the data analysis, good programming skills are essential.

Processing is possible as of now!

lease send your application with your CV and current grades to: Shubhangi Gupta

About us

Fraunhofer Center for Maritime Logistics and Services CML is one among the 80 research institutes of the Fraunhofer-Gesellschaft. The Fraunhofer CML develops and optimizes processes and systems associated with maritime supply chain.

Objective of the Thesis

The focus of the thesis aligns with the identification and classification of automated twist lock handling systems. Twist locks are mechanical fixatures used on board vessels to interlock two containers loaded on top of each other. The process of removing and fixing these twistlocks from containers is referred to twistlock handling operations. The process is complicated and requires special attention by port employees to maintain the terminal productivity along with high safety standards. Therefore, the thesis is of great importance.

Task

• To conduct scientific research on the identification of available automated twist lock handling (ATH) solutions present in the market.
• Based on self-understanding, identify and suggest classification criterions for ATH solutions.
• Analyze industry reports and case studies to identify the port of applications for identified ATH solutions.
• Evaluate the impact of automated twist lock handling operations on terminal process.

Prerequisites

Currently pursuing a Bachelor's or Master's degree in Maritime Operations, Port Logistics, Mechanical Engineering, Industrial Engineering, or related fields is required. Along with good academic record fundamental understanding of the technical processes related to ports is preferred. Familiarity with scientific report writing is advantageous. The candidate should demonstrate an independent, results-driven, and methodical approach to work. Additionally, strong commitment, effective communication skills, teamwork capability, and reliability are necessary attributes

Processing is possible as of now!

Please send your application with your CV and current grades to: Rachit Shrivastava - https://www.cml.fraunhofer.de/en/Jobs.html