Dr.-Ing. Lukas Schulte ist Experte für datengetriebene Produktionsoptimierung und industrielle Künstliche Intelligenz. Nach seinem Studium des Wirtschaftsingenieurwesens mit Schwerpunkt Produktionsmanagement an der Technischen Universität Dortmund promovierte er am Institut für Produktionssysteme zur autonomen Prozessoptimierung mittels maschineller Lernverfahren in der Elektronikfertigung. Seine Arbeit fokussiert die Entwicklung intelligenter Assistenz- und Entscheidungssysteme, die Produktionsprozesse unter konkurrierenden Zielstellungen selbstständig analysieren und optimieren. Forschung und Praxis verbindet er dabei mit dem Ziel, die nächste Generation datengetriebener und autonomer Produktionssysteme zu gestalten.

• 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.