Dr. Toufik Al Khawli

- Gen AI (Operations: Manufacturing, Procurement & Public Sector - local LLMs) - Applied AI (ML, Computer Vision, Deep Learning) - AI on Microsoft Azure (Scalable AI Solution Architecture) - Python, RUST, Poetry, Git, Docker, FastAPI, DeepEval - SCRUM / Azure DevOps

MLOps and DataOps Best Practices: . Developing Machine Learning Bundles . Model Serving . Model Registration . Training . CI/CD Pipelines

- Entwicklung von effizienten Algorithmen im Bereich Robotik/IoT/Sensor fusion - Verwendung von statistischen Methoden um Prozesse zu evaluieren und zu optimieren (explorative, predictive) - Verkehrssimulation (SUMO) - RPA (UiPath Zertifikat)

Entwicklung von Industrieroboter-Endeffektoren für automatisierte Fertigungsverfahren in der Luftfahrtindustrie mithilfe modernster Roboter, Sensorik und Messtechnik Erarbeitung von fundierten Markt- und Wettbewerbsanalysen in Bezug auf Entwicklungen und neuen Trends Entwicklung von Steuerungsprogrammen sowie für die Programmierung von Roboterapplikationen und Anlagenkomponenten Schulung, Beratung und Unterstützung in enger Zusammenarbeit mit Industriekunden

Entwicklung des Konzepts und Erstellen von Datenmodellen zur operativen Verankerung von Machienen, Prozess-Wissen und Prozess-Know-How am Beispiel von Laserfertigungsverfahren im rahmen Industrie 4.0 Forschungsschwerpunkte: Numerische Simulationen, Reduzierte dynamische Systeme, Statistische Versuchsplanung, Surrogate Modellierung (Metamodellierung), Machine Learning, Data Mining, Multi-dimensional/ Pareto Optimierung, Sensitivitätsanalyse, Multidimensionale Daten Visualisierung

3D FEM Simulation von der Bruchmechanik die Muster SENB, SENT, Ring, und Rohr Versuche bei Abaqus 6.8 Quantifitzierung der Belastung der Rissspitze bezüglich J-Integral und CTOD. Bewertung der Einschränkung von Parametern und Aufbau von der Zähigkeitlocus Krümmung Experimentelle Untersuchung von SENB, SENT, Ring und Rohr Bruchprüfung. Experimentelle Untersuchung des Materials mittels Zugprüfungen und Aushärten-Tests

3-D FEM Simulation von Autositzen zur Analyse der Komforteigenschaften Forschungsschwerpunkte: Modellierung, FEM Simulation, Verifizierung und Validierung angewandte Tools: Abaqus Standard, Abaqus Explicit, Microsoft Office

Vertiefung: Produktionstechnik Institute: Nichtlineare Dynamik der Laser-Fertigungsverfahren NLD Thema: A Metamodeling Approach Towards Virtual Production Intelligence

Produktionstechnik