Team
Kaja Balzereit
Kaja Balzereit, M. Sc., studierte Angewandte Mathematik (B. Sc.), sowie Optimierung und Simulation (M. Sc.) an der Fachhochschule Bielefeld. Seit 2017 arbeitet sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo in der Abteilung für Maschinelle Intelligenz. Die Kernthemen ihrer Forschung liegen im Bereich der Künstlichen Intelligenz für die automatische Erkennung und Behandlung von Qualitätsabweichung und Fehlern in Produktionssystemen.
Alexander Diedrich
Nach seiner Ausbildung zum Systeminformatiker bei Phoenix Contact Electronics studierte Alexander Diedrich Technische Informatik (B.Sc.) und Information Technology (M.Sc.) and der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe. Seit 2013 arbeitet er am Fraunhofer IOSB Institutsteil Industrielle Automation als Wissenschaftlicher Mitarbeiter und war von 2016 bis 2018 Visiting Researcher am Palo Alto Research Center. Seine Forschungsinteressen beinhalten Maschinelles Lernen im industriellen Umfeld, konsistenzbasierte Diagnose und das automatische Erkennen von kausalen Zusammenhängen. Derzeit promoviert er im Bereich der automatischen Fehlerdiagnose an der Helmut-Schmidt-Universität.
Daniel Kubus
Daniel Kubus leitet das Kompetenzzentrum für Big Data und Advanced Analytics bei der ContiTech AG, einem der weltweit größten Hersteller von klassischen und smarten Produkten aus Kautschuk und Kunststoff außerhalb der Reifenindustrie.
Seine projektbezogenen Interessen umfassen Methoden des maschinellen Lernens in der Bild- und Signalverarbeitung für die Fertigungsindustrie sowie Self-Service Analytics im Produktionsumfeld.
E-Mail: daniel.kubus(at)contitech.de
Lea Götz
Lea Götz ist seit 2019 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI). Sie hat 2016 ihren Bachelor in Wirtschaftsingenieurwesen mit Schwerpunkt Maschinenbau und ihren Master mit Auszeichnung 2018 im gleichen Fach an der Technischen Universität Kaiserslautern abgeschlossen. Sie verfolgt derzeit auch ihren Ph.D. in Wirtschaftsinformatik am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) der Universität des Saarlandes. Mit ihrem ingenieurwissenschaftlichen Hintergrund arbeitet sie an (Geschäfts-)Prozessanalytik und prädiktiver Prozessüberwachung im industriellen Umfeld. Im Fokus steht die Entwicklung von Konzepten zur Prozess- und Nutzerunterstützung unter Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI).
E-Mail: lea.goetz(at)dfki.de
Nijat Mehdiyev
Nijat Mehdiyev ist seit 2015 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI). Er hat seinen Bachelor in Wirtschaftsinformatik an der Universität Siegen und einen Master mit Auszeichnung in Finance and Information Management (FIM) an der TU München und der Universität Augsburg erworben. Er verfolgt derzeit auch seinen Ph.D. in Wirtschaftsinformatik am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) der Universität des Saarlandes. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich prädiktive Prozessüberwachung, datengesteuerte Entscheidungsfindung und erklärbare künstliche Intelligenz. Er engagiert sich aktiv in nationalen Forschungsprojekten im Bereich Industrie 4.0 und ist Co-Autor mehrerer wissenschaftlicher Publikationen.
E-Mail: nijat.mehdiyev(at)dfki.de