Lukas Schulte, M.Sc., studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit dem Schwerpunkt Produktionsmanagement an der Technischen Universität Dortmund. Er ist als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund tätig und promoviert im Bereich der Objektivierung industrieller Prüfverfahren zur Reduktion von Qualitätskosten. Sein Arbeitsschwerpunkt liegt dabei in der Gestaltung einer Null-Fehler-Produktion durch Advanced Data Analytics.

• Datengesteuerte Null-Fehler-Produktion

• Be­treu­ung von Projekt- und Ab­schluss­ar­bei­ten
• Durchführung von Vorlesungs­reihe(n) des IPS
• Durchführung von Übungen zu den Vorlesungen des IPS

• Data Mining-basierte Prüftorgestaltung

Schulte, Lukas; Schmitt, Jacqueline; Meierhofer, Florian; Deuse, Jochen (2020): Optimizing Inspection Process Severity by Machine Learning under Label Uncertainty. In: Isabel L. Nunes (Hg.): Advances in Human Factors and Systems Interaction. Proceedings of the AHFE 2020 Virtual Conference on Human Factors and Systems Interaction. International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE). USA (Virtual Conference), 16. - 20.07.2020. Cham, Switzerland: Springer.

Schulte, Lukas; Schmitt, Jacqueline; Stankiewicz, Lukas; Deuse, Jochen (2020): Industrial Data Science. Interdisciplinary Competence for Machine Learning in Industrial Production. In: Thorsten Schüppstuhl, Kirsten Tracht und Dominik Henrich (Hg.): Annals of Scientific Society for Assembly, Handling and Industrial Robotics. Bayreuth, 11.-12.03.2020. Berlin: Springer Vieweg, S. 161–171.