Hussein Awad

->Entwicklung eines Echtzeitsystems zur thermischen Überwachung von Reifenprüfungen mit IR-Kamera (SDK) ->Backend mit Python zur Datenerfassung und Bildverarbeitung ->Live-Wärmebilder und WebSocket für Hotspot-Daten & Logs ->RabbitMQ & Redshift-Anbindung für Tableau-Visualisierung ->Maschinendaten über MQTT zur Systemsteuerung ->Web-Frontend (HTML/CSS/JS) mit interaktiver ROI-Auswahl und Kameraeinstellungen ->Robuste Multithread-Architektur zur parallelen Verarbeitung

->Unterstützung von Studierenden in technischen Fachbereichen. ->Vorbereitung und Bereitstellung didaktischer Materialien.

Projekt 1 (Hauptprojekt): ->Aufbau einer Cloud-basierten IT-Infrastruktur (Python) ->MQTT → RabbitMQ: Streaming von CVT-, High-Speed- und KPS-Daten (IPC) ->Datenverarbeitung als Streams zur Analyse und Vorhersage ->Docker + Kubernetes (AWS) mit Auto-Scaling & Verfügbarkeit ->Echtzeit-Predictive-Maintenance mit Python-Modellen ->Fehlerüberwachungsskript mit automatischer Maschinenabschaltung Projekt 2: ->Exe-Tool zur Umwandlung von PNT-Logfiles ins .hyper-Format für Tableau

-> Einrichtung einer bidirektionalen Schnittstelle zwischen SPS und Datenbank -> Extraktion relevanter Prozessparameter (Dosiersystem, Motor-, Maschinendaten) -> Durchführungen von Zeit- und Frequenzanalysen mit KNIME und Python -> Identifikation von Auffälligkeiten und Fehlerbildern -> Mustererkennung und Trendanalyse zur Aufdeckung zahlreicher Mischermaschinen-Ausfälle -> Entwicklung gezielter Optimierungsmaßnahmen -> Automatisierter KNIME-Workflow zur Überwachung und Testzwecken (bis heute im Einsatz)

-> Sensorintegration mit einem Sensor-Manager -> Datenweiterleitung via Ethernet unter Einsatz des Modbus-Protokolls an das Edge-Gerät -> Einrichtung einer containerisierten Umgebung (Docker) -> Netzwerk- und Systemkonfiguration zur reibungslosen Datenverarbeitung -> Entwicklung und Verwaltung von Node-RED-Containern -> Erstellung eines Echtzeit-Dashboards zur Darstellung der Sensordaten -> Implementierung eines OPC-UA-Servers zur Weitergabe der Daten an externe Systeme

Notendurchschnitt: 1,9 ->Mechatronik verbindet die Fachgebiete Maschinenbau, Elektrotechnik, Fahrzeugdynamik und Informatik, um auf die Entwicklung und Integration intelligenter Systeme für Automatisierung und Robotik vorzubereiten. ->Abschlussprojekt: "Datenanalyse von Dosiersystem im Mischmaschine" , bewertet mit der Note 1,0.