Durch die Bachelorarbeit bei der voestalpine Stahl fand ich 2020 in die Welt von MES und bin nun seit 2,5 Jahren bei PALFINGER als Manufacturing Platform Owner tätig. Diese Rolle involviert zum einen die Projektleitertätigkeit von neuen MES-Roll-Out Projekten, und zum anderen Requirements Engineering und Backlog-Management von neuen Features. Des Weiteren agiere ich als auch Ansprechperson für Stakeholder und lokale Key-User für Konfigurations-Support und bin als interner Trainer im Rahmen eines PALFINGER-Digitalisierungstrainings tätig.
Begonnen hat meine berufliche Laufbahn vor 10 Jahren parallel zum Industrielogistik-Studium an der Montanuniversität Leoben, wo ich als Werkstudent in der Automobilindustrie bei Magna begann Erfahrungen in der Software-Entwicklung, Supply-Chain Engineering und Intralogistik-Projekten zu sammeln.
Nach einem Wechsel zur voestalpine setzte ich mich detaillierter mit datengetriebenen Qualitäts- und Logistik-Prozessen auseinander. Noch während des Masterstudium mit Schwerpunkt Automation & Logistiksysteme, wechselte ich zu PALFINGER und befasste mich in meiner Diplomarbeit mit der Erstellung eines ereignis-diskreten Simulationsmodells (DES) in salabim, ausgelegt für die Engpassidentifikation bei dynamischen Produktmix und -volumen. Eine solche simulationsbasierte Herangehensweise zur digitalen Abbildung einer Werkstattfertigung machte auch klar, wie entscheidend die Connectivity-Basis vom Shopfloor ist, um technologisch-fortgeschrittenere Use-Cases vielversprechend anwenden zu können.
Pop in your job:
In Zeiten des digitalen Wandels bestehen eine Vielzahl an Realisierungsmöglichkeiten, die im Operations-Bereich schlussendlich von unseren Shopfloor-Kollegen angewendet werden müssen. Mich treibt das Optimum aus Prozess, Technologie und Mensch zu finden und die Erwartungen des Managements bestmöglich für die direkten Anwender bereitzustellen. Die PALFINGER Manufacturing
Platform ist unser Teamverständnis über ein Unified Worker-Frontend, das alle notwendigen Informationen für und vom Werker abhandeln kann.
5 | Challenge your Peers
Montag, 30. Juni
16:35 - 17:35
Live in Berlin
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In welchen Bereichen können MES Daten eingesetzt und verwendet werden?
Welche Anforderungen bestehen hinsichtlich Speicherung und Zusammenhänge der Daten?
Inwieweit soll/muss zwischen Maschinen- und manuellen Arbeitsplätzen unterschieden werden?
Wie können Data Analytics, maschinelles Lernen und Simulation eingesetzt verwendet werden, um komplexe Zusammenhänge zu verstehen?