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Prajwal Veeresha Sajjan

writes the final thesis.

Bis 2024, Master Thesis - Virtuelle Inbetriebnahme von Mobile Robot, BMW Group
Munich, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Nvidia Omniverse
Nvidia IssacSim
Virtual Commissioning
Unity 3D
SPS-Programmierung
Robot Operating System (ROS)
SAP
PowerPoint
Systems Engineering
Microsoft Excel
CNC programming
Q-Das
Unreal Engine 4
RobodK
Python
German
Robotics
AutoCAD
Fusion 360
SAP Materials Management (SAP MM)
Moveit
Abb robotstudio
Curiosity

Werdegang

Berufserfahrung von Prajwal Veeresha Sajjan

  • 8 Monate, Apr. 2024 - Nov. 2024

    Master Thesis - Virtuelle Inbetriebnahme von Mobile Robot

    BMW Group

    Integrierte eine Echtzeit-Lösung zur kollisionsfreien, jerk-limited Trajektoriengenerierung in einer simulierten Fabrikumgebung. Verwendete NVIDIA Isaac Sim, eine physikbasierte Simulationsplattform, um die virtuelle Umgebung zu erstellen. Nutzte ein Robotik-Middleware-Framework wie ROS2, um den Roboter zu modellieren. Entwickelte ROS2-Knoten in C++ und Python, um den Roboter zu steuern und Parameter zu messen. Analysierte die Leistung verschiedener Bewegungsplanungsalgorithmen.

  • 6 Monate, Okt. 2023 - März 2024

    Praktikant - Virtuelle Fabrikplanung-Montage

    BMW Group

    Anforderungssteuerung aus der Montagetechnologie in die digitale Fabrikplanung Konzeptionierung und Gestaltung einer virtuellen Montagelinie, Überprüfung der Funktionalität und Leistung Koordination mit Prozessplanern zur Entwicklung des Linienlayouts zur Prüfung des Materialflusses im Bereich der Rücksitzmontage Erforschung von Methoden zur Entwicklung von Benutzerbibliotheken für standardisierte Betriebsmittel

  • 1 Jahr und 1 Monat, Juli 2019 - Juli 2020

    Absolvent Trainee (Fertigung)

    SEG Automotive India Private Limited

    Mitwirkung an der Entwicklung eines neuen Konzepts für eine Ritzelpositioniermaschine zur Erhöhung des FPY um 0,2 % Optimierte Magnethalterung zur Reduzierung der Umschaltzeit um 2 Sekunden Zusammenarbeit mit CFT in der Ankerwuchtstation zur Erhöhung des FPY von 92,6% auf 96% Installierte Lasermarkierungsmaschine für bessere Rückverfolgbarkeit Überarbeitung der Total Preventive Maintenance zur Erhaltung niedriger Rückweisungsraten.

Ausbildung von Prajwal Veeresha Sajjan

  • Bis heute 3 Jahre und 8 Monate, seit Okt. 2021

    Systems Engineering for Manufacturing

    Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Sprachen

  • Englisch

    Fließend

  • Kannada

    Muttersprache

  • Hindi

    Fließend

  • Deutsch

    Fließend

  • Telugu

    Fließend

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