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Persönliches Profil

Werdegang

Seit 10/2023 Wissenschaftliche Mitarbeiterin - Professur für Modellierung und Simulation technischer Systeme und Prozesse (IPTS)

Bis 10/2023 Master of Science - Management & Engineering an der Leuphana Universität Lüneburg

Bis 10/2021 Bachelor of Engineering - Wirtschaftsingenieurwesen an der Hochschule Emden Leer

 

Forschungsinhalt

Meine Forschung befasst sich mit der Robustheitsbewertung industrieller Tiefziehprozesse unter stochastischen Schwankungen und prozessbedingten Störungen. Ziel ist es, datengetriebene und erklärbare Modellierungsansätze einzusetzen, um Zusammenhänge zwischen Prozessparametern und Bauteilqualität transparent darzustellen und für die Werkzeugauslegung nutzbar zu machen.

Bisherige Ergebnisse zeigen, dass sich synthetische und experimentelle Daten durch "Transfer Learning" kombinieren lassen, wodurch stabile Vorhersagetrends entstehen. In Kombination mit "Active Learning" konnte der Datenbedarf für Versuche im realen Produktionsprozess reduziert werden. Zudem ermöglichen XAI-Methoden eine nachvollziehbare Interpretation der Modellentscheidungen.

Aktuell befinden sich Publikationen im Review, die sich mit Anomalieerkennung, probabilistischer Modellierung und der Anwendung einer neuen Explainable AI (XAI) -Methode im Tiefziehkontext befassen.

Das Projekt wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.

Bildung/Akademische Qualifikationen

Wirtschafsingenieurwesen (M.Sc), Schwerpunkt Produktionstechnik, Leuphana Universität Lüneburg

10.202110.2023

Wirtschaftsingenieurwesen (B.Eng), Bachelor, Hochschule Emden/Leer

10.201710.2021

Schlagwörter

  • Ingenieurwissenschaften
  • Künstliche Intelligenz
  • Produktionstechnik
  • Explainable AI
  • Machine Learning

Fingerprint

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