Case Study
Montag, 16. September
14:30 - 15:00
Live in Frankfurt
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Membranen sind ein entscheidender Bestandteil der modernen medizinischen und pharmazeutischen Technologie, weshalb ihre Produktionsqualität und Reinheit von großer Bedeutung sind. In der Vergangenheit wurden Inspektionen mithilfe der bewährten, aber begrenzten Methode der visuellen Überprüfung durch Menschen durchgeführt. Um diesen Engpass im Produktionsprozess zu beseitigen, hat Sartorius im Rahmen der Digitalisierung auf smarte Kamerasysteme umgestellt, die die Membranen durchleuchten, Fehler identifizieren und diese strukturiert abspeichern. Nun geht Sartorius einen Schritt weiter und nutzt die gesammelten historisierten Daten, um ein Deep Learning-Modell zu trainieren, das die Membraninspektion auf ein neues Level bringt.
In dieser Präsentation erfahren Sie:
Als Head of Data Platforms & Analytics mit acht Jahren Erfahrung bei Sartorius habe ich maßgeblich die Entwicklung und Implementierung von Daten- und KI-Initiativen gesteuert. Ich übernahm die Verantwortung für die Entwicklung moderner Data-Warehouse-Lösungen wie SAP BW/Hana und Snowflake sowie die Einführung der zentralen Azure Data Platform. Ich leitete die erfolgreiche Einführung von Tableau as Enterprise-Standard-Reporting-Tool und den globalen Einsatz des Process-Mining-Tools Celonis. Zudem initiierte und betreute ich diverse Data-Science- und AI-Projekte, um eine datengetriebene Analysekultur in unserer Organisation zu etablieren.
Seit 2021 präge ich als erster von fünf Data Scientists den Aufbau des Advanced Analytics Teams in unserer Abteilung. Neben dem Solution Design und der Implementierung übernehme ich regelmäßig die technische Leitung für Projekte wie die Klassifizierung von Produktfehlern mittels Kamerabildern, Predictive Maintenance basierend auf Sensordaten sowie die Entwicklung eines Chatbots mit tiefem Verständnis von Sartorius-Produkten.
Mein Fokus auf komplexe Problemstellungen und unstrukturierte Daten begann bereits während meines Studiums in Mechatronik und autonomen Systemen an der TU Darmstadt sowie während der vier Jahre im Locomotion Laboratory. Hier trainierte ich tiefe neuronale Netze mittels Deep Reinforcement Learning und analysierte Sensor- und Motion Capturing Daten, um humanoiden Robotern das Laufen beizubringen.