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Fakultät Maschinenbau
Wissenschaftlicher Mit­ar­bei­ter und Forschungsbereichsleiter "Smart Quality"

Nikolai West, M.Sc.

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TU Dort­mund 
Leonhard-Euler-Str. 5 
D-44227 Dort­mund 
Germany

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208

Nikolai West, M.Sc.

Zur Person

Nikolai West, M.Sc., studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit dem Schwerpunkt Produktionsmanagement an der Technischen Universität Dortmund mit Auszeichnung und zusätzlichem Auslandsjahr an der „National Taiwan University of Science and Technology“ in Taipei, Taiwan (R.O.C.). Noch während der Studienzeit arbeitete er für verschiedene Unternehmen in Deutschland, Indien und China. Herr West ist als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund tätig und promoviert im Bereich der vernetzten und integrierten Anwendung industrieller Datenanalysen in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken. Sein Arbeitsschwerpunkt liegt entsprechend in der Lösung von industriellen Problemstellungen mithilfe datenanalytischer Werkzeuge und Methoden.


Forschung

  • Vernetzte und integrierte Anwendung industrieller Datenanalysen
  • Wertschaffende und kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken
  • Datengetriebene Gestaltung von Produktionssystemen unter dem Einfluss von Variabilität

Lehre

  • Koordination und Verbesserung der Lehre am IPS
  • Be­treu­ung von Projekt- und Ab­schluss­ar­bei­ten
  • Durchführung von Vorlesungs­reihe(n) des IPS
  • Durchführung von Übungen zu den Vorlesungen des IPS

Industrie

  • Datenanalytische Nutzung von Produktionsdaten in der Montageplanung
  • Wertstromorientierte Layout- und Arbeitsplatzgestaltung
  • Strategische Einführung von Industrie 4.0 und IoT-Technologien

Vorträge und Veröffentlichungen

  • West, Nikolai; Syberg, Marius; Deuse, Jochen (2021): A Holistic Methodology for Successive Bottleneck Analysis in Dynamic Value Streams of Manufacturing Companies. In: Proceedings of the Changeable, Agile, Reconfigurable and Virtual Production Conference and the World Mass Customization & Personalization Conference (CARV MCPC), 01.-02.11.2021, Aalborg (Denmark), S. 612-619. DOI: 10.1007/978-3-030-90700-6_69
  • Schlegl, Thomas; Schlegl, Stefan; West, Nikolai; Deuse, Jochen (2021): Scalable anomaly detection in manufacturing systems using an interpretable deep learning approach. In: Proceedings of the 54th CIRP Conference on Manufacturing Systems (CIRP CMS), 22.-24.09.2021, Athens (Greece).
  • West, Nikolai; Hoffmann, Florian; Schulte, Lukas; Moreno, Victor Hernandez; Deuse, Jochen (2021): An Approach for Deep Reinforcement Learning for Production Program Planning in Value Streams. In: Franke, Jörg; Schuderer, Peter (Hrsg.) Tagungsband 19. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik. Erlangen, 15.-17.09.2021. Göttingen: Cuvillier Verlag, S. 345-356. ISBN: 978-3-7369-7479-1
  • West, Nikolai; Gries, Jonas; Brockmeier, Carina; Göbel, Jens C.; Deuse, Jochen (2021): Towards integrated Data Analysis Quality: Criteria for the application of Industrial Data Science. In: Proceedings of the 22nd International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science (IRI), 10.-12.08.2021, Las Vegas (Nevada, USA), S. 131-138. 10.1109/IRI51335.2021.00024
  • Ostermeier, Frederik; West, Nikolai; Deuse, Jochen (2021): How moderator variables affect scheduling objectives in unpaced mixed-model assembly lines. In: Proceedings of the 26th International Conference on Production Research (ICPR), 18.-21.07.2021, Taichung (Taiwan).
  • Deuse, Jochen; West, Nikolai; Syberg, Marius (2021): The Evolution of Scientific Management: From Industrial Engineering to Industrial Data Science. In: Proceedings of the 15th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management and XXV Congreso de Ingeniería de Organización (ICIEIM), 8.-9.07.2021, Burgos (Spain), S. 99-101. Access via Pressbook
  • West, Nikolai; Schlegl, Thomas; Deuse, Jochen (2021): Feature extraction for time series classification using univariate descriptive statistics and dynamic time warping in a manufacturing environment. In: IEEE 2nd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering (ICBAIE), 26.-28.03.2021, Nanchang (China), S. 762-768. DOI: 10.1109/ICBAIE52039.2021.9389954
  • Wöstmann, René; Barthelmey, André; West, Nikolai; Deuse, Jochen (2019): Retrofit Approach for Predictive Maintenance. In: Schüppstuhl, T., Tracht, K. et al. (Hg.): Tagungsband des 4. Kongresses Montage Handhabung Industrieroboter. 4. Fachkolloquium der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Montage, Handhabung und Industrierobotik (MHI). 26.-27.02.2019, Dortmund (Germany). Wissenschaftliche Gesellschaft für Montage, Handhabung und Industrierobotik. Berlin: Springer Vieweg, S. 94-406. DOI: 10.1007/978-3-662-59317-2_10