Sagar Sanas

Überwachung von WAAM-Prozessparametern zur Beurteilung der Fertigungsbedingungen. Analyse von Prozessbedingungen und Werkstoffverhalten hinsichtlich Bauteilqualität und -eigenschaften. Metallografische Präparation und Mikrostrukturanalyse mittels Lichtmikroskopie zur Erkennung von Werkstofffehlern. Dokumentation von Prüf- und Messergebnissen zur Qualitätsbewertung und technischen Auswertung. Berücksichtigung von DfAM-Prinzipien für fertigungsgerechte Bauteilgeometrien bei der additiven Fertigung.

Analyse von Durchlaufzeiten und Produktionsdaten im Rahmen eines Six-Sigma-Projekts; Beitrag zur Reduzierung der Durchlaufzeit von 8–10 auf 4–5 Tage. Untersuchung von Schweißfehlern mittels Pareto- und Ursachenanalyse; Identifizierung von Prozessparameterabweichungen als wesentliche Einflussgröße und Beitrag zur Senkung der Fehlerquote von 10 % auf 8 %. Entwicklung von Power-BI-Dashboards zur schichtbezogenen Überwachung von Qualitätskennzahlen und Erkennung wiederkehrender Produktionsprobleme.

Analyse von CNC Sensordaten (Strom, Drehzahl und Leistung) mit Python zur Vorhersage von Werkzeugverschleiß; Random Forest Modell mit 96 % Genauigkeit zur Unterstützung der vorausschauenden Instandhaltung.

Bedienung von CNC- und VMC-Maschinen im Rahmen einer industriellen Ausbildung Unterstützung bei Prozesseinrichtung, Zykluszeitbeobachtung und Qualitätsprüfungen Grundlegende Einblicke in Automatisierung in der Zerspanungstechnik Mitarbeit an einer praxisnahen CNC-Prozessoptimierungsaufgabe

Digitale Fertigung, Additive Manufacturing, Produktionssysteme, Industrial Engineering, Nachhaltige und smarte Produktionsprozesse

Schwerpunkt Maschinenbau und Fertigungstechnik

MSBTE-Stipendiat (leistungsbezogen)