Ali Sentürk

- Globale Planung, Leitung und Umsetzung von Digitalisierungsprojekten im Kontext der Industrie 4.0 - Budgetplanung für Digitalisierungsprojekte - Umsetzung von Kundenanforderungen in cloud-native Softwarearchitekturen - Rollout von Projekten im internationalen Werksverbund - Fachlicher Vorgesetzter eines Entwicklungsteams

- Entwicklung maßgeschneiderter KI-Lösungen für Kunden im Fertigungsumfeld, Beispiel: automatisierten Bewertung von Schraubkurven aus Montageprozessen - Vertrieb von Digitalisierungslösungen mit Fokus auf deren Integration und Mehrwertsteigerung. - Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um datengetriebene Ansätze in der Fertigung zu implementieren -Anwendung von Machine Learning und Data Analytics zur Lösung komplexer Produktionsprobleme. (Azure Cloud)

- Globale Planung, Leitung und Umsetzung von Digitalisierungsprojekten im Kontext der Industrie 4.0 - Monetäre Bewertung des Potenzials von Use Cases - Optimierung von Produktionsmaschinen hinsichtlich Verfügbarkeit, Durchsatz und Qualität - Einführung einer global nutzbaren, skalierbaren Softwarearchitektur auf Basis von open-source Frameworks zur Umsetzung von KI, Machine learning und Data analytics Projekten (Docker, REST-API, Streamlit)

Durchführung und Leitung von Industrie -und Forschungsprojekten im Kontext der Digitalisierung von Fertigungsprozessen Beispielhaft: - Bildbasierte automatisierte Verschleißbestimmung bei Fräswerkzeugen zur Erhöhung der Werkstückqualität und Werkzeugstandzeit mit künstlichen neuronalen Netzen - Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens - Untersuchung der Korrelation zwischen Körperschallsensorik und Werkzeugverschleiß in Zerspanungsprozessen

Beschäftigt am IT-Campus der Robert Bosch GmbH in Stuttgart Feuerbach Thema: Datengetriebene Entwicklung und Implementierung eines zustandsbasierten prädiktiven Wartungssystems zur Vorbeugung von Maschinenausfällen am Beispiel einer Fertigungslinie unter Verwendung von domänenspezifischem Wissen und Verfahren des maschinellen Lernens -Entwicklung und Implementierung eines vorbeugenden Instandhaltungssystems -Kontinuierliche Verbesserung der technischen Verfügbarkeit von Fertigungsprozessketten

-Bildbasierte automatisierte Verschleißbestimmung bei Fräswerkzeugen zur Erhöhung der Werkstückqualität und Werkzeugstandzeit -Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens -Untersuchung der Korrelation zwischen Körperschallsensorik und Werkzeugverschleiß in Zerspanungsprozessen

-Konzeptionierung eines insitu Condition Monitoring-Systems zur Verzugsdetektion von additiv gefertigten Bauteilen -Konstruktion und additive Fertigung von Bauteilen für Prüfstände -Projektarbeiter im BMBF-Forschungsprojekt: Industrialisierung und Digitalisierung von Additive Manufacturing für automobile Serienprozesse. Aufgabengebiet: Prozessüberwachung

Optimierung der Sentimentanalyse zur Beurteilung der produktbezogenen Kundenäußerungen um Maßnahmen zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit abzuleiten Durchführung eines Six Sigma Green Belt Optimierungsprojektes

-Entwicklung eines Condition Monitoring-Systems zur Leckagedetektion in pneumatischen Antrieben -Konstruktion von Bauteilen und Baugruppen in Solidworks -Aufbau und Betreuung von Prüfständen -Mitarbeit an einer wissenschaftlichen Veröffentlichung zur Anwendung von maschinellem Lernen in der Fluidtechnik

Thema: Maschinelles Lernen zur in-situ Identifikation unterschiedlicher Schallemissionsquellen in der laserbasierten additiven Fertigung

Thema: Entwicklung eines Verfahrens zur Objektpriorisierung im Zusammenhang einer Pick-&-Place-Roboterzelle zur Brennholzpalettierung Implementierung einer Auswahllogik in C++ zur automatisierten Handhabung von Brennholzscheiten (Bin-Picking Implementierung einer Trajektorie zur Palettierung von Brennholzscheiten in Melfa Basic IV (Mitsubishi Robotersprache)

Softwareentwicklung zur Qualitätssicherung in der Anlagenproduktion zur additiven Fertigung, Messtechnische Untersuchung von Anlagenkomponenten zur additiven Fertigung.

-Implementierung von Anwendungen zur automatisierten Konfiguration von eingebetteten Systemen in Matlab, -Aufbau von Versuchen, Auswertung von Sensordaten -Entwicklung eines Condition Monitoring-Systems zur Leckagedetektion in pneumatischen Antrieben -Konstruktion von Bauteilen und Baugruppen in Solidworks -Aufbau und Betreuung von Prüfständen -Mitarbeit an einer wissenschaftlichen Veröffentlichung zur Anwendung von maschinellem Lernen in der Fluidtechnik

Fehleranalyse und Optimierung von Produktionsprozessen, Qualitätskontrolle –und Sicherung, Unterstützung in der Produktion: Gießen von Gussteilen und Erstellen von Sandkernen

Herstellen von FVK-Bauteilen im Handlaminierverfahren mit Vakuumhärtung

Vorpraktikum