Keyur Ladola

- Datenaufbereitung und -vorverarbeitung - Implementierung zusätzlicher Features in Azure ML Pipeline - Prompt-Engineering-Tecknik unter Verwendung von OPENAI ChatGPT-3 - Identifizieren Prompt-Engineering-Techniken - Ad-hoc-Datenanalyse - Automatisierung mit Hilfe von Terraform-Skript - Docker und Containerisierung - Aufbau einer Netzwerkinfrastruktur

- Anomalie-Erkennungsmodul erstellen - Anomalie-Modell: Trend, Shifting, Ausreißer, Bunching, Saisonal, Scaleshift und Meanshift - Validierung mit Hyperpameter-Feinabstimmung - Identifizieren geeigneter Hyperparameter mit Hilfe von Datenverteilungsmethoden wie Chi-Quadrat-Test, Kolmogorov-Smirnov-Test, Anderson-Darling-Test - Definierte Alarmierungsplattform, um den Status des abnormalen Verhaltens in Echtzeit anzugeben - BigData und Zeitreihenanalyse

- Identifizierung von Fehlern in den Produktionslinien und der Klassifizierung von Produktionsparametern - Multicore, Multiprocessing und Multithreading Methoden zur Ausführung von Multi-Pytho-Modulen - Fehlerbehandlung in der Datenbank - Erkennung von Anomalien durch Datenverteilungsmethode

- ML für die vorausschauende Wartung in automatischen Produktionssystemen - Entwicklung von vorausschauenden Wartungs-Dashboards (KPI) - Optimierung der Produktionskapazität mit einer Echtzeit-Überwachung im MES

- Entwicklung der Verbindung von Maschine zu Maschine mit OPC UA

- Simulation von Produktionsanlagen in der digitalen Fabrik

- Implementierung des Produktionssystems mit Just-in-Time- und Kanban-Methoden - Digitale mechanische 3D-Vermessung - Optimierung der Fertigungsprozesse

Ich habe so viel über die Richtung der Cyber-Physischen Systemen gelernt. Mein Kurs hat mir in den Bereichen Robotik, Automatisierung, KI, ML, DL, Industrie 4, IoT und fortgeschrittene Simulation geholfen. Während meines Studiums habe ich zwei Projekte durchgeführt, nämlich die Simulation der regulären Inbetriebnahme, die Erstellung eines Stipendien-Dashboards mit Tkinter und Fallstudien zu Snack-Robotern, virtueller Inbetriebnahme, Augmented Reality und hybrider Fertigung am Campus Cham.