Stefan Kögl forscht an Anomaliedetektion für Papiermaschinen. - Foto: Fotowerkstatt Gahr
Landshut – pm (10.12.2020) An der Hochschule Landshut gibt es wieder einen Grund zu feiern. Hochschulabsolvent Stefan Kögl, der im vergangenen Jahr erfolgreich seinen Master in Wirtschaftsingenieurwesen abgeschlossen hat, wurde vom VDMA Software und Digitalisierung für seine Abschlussarbeit mit dem 2. Preis ausgezeichnet.
Im Rahmen seiner Masterthesis, die er an der Fakultät für Informatik bei Prof. Dr. Jürgen Wunderlich verfasste, hat Kögl bei der Siemens AG eine Anomaliedetektion für eine Papiermaschine mit Hilfe von Machine Learning entwickelt. „Durch die schnellere und zuverlässigere Erkennung von Rissen in der Papierbahn, reduziert die Lösung den Wartungsaufwand und die Stillstandskosten um monatlich schätzungsweise 30.000 Euro im Vergleich zur aktuell eingesetzten Lösung“, fasst Wunderlich die Resultate zusammen. Der generische Lösungsansatz erlaube auch eine Übertragung der Anomaliedetektion auf weitere Papiermaschinen.
Gelungenes Zusammenspiel von Theorie und Praxis
„Es freut mich sehr, dass Herr Kögl diese verdiente Auszeichnung erhält“, so Wunderlich. „Die Ergebnisse der Masterarbeit sind ein gelungenes Beispiel für die erfolgreiche Kooperation zwischen Hochschule und Industrie.“ Kögl wurde nach seinem Abschluss übernommen und arbeitet inzwischen als Data Scientist bei Siemens.
Für den VDMA-Nachwuchspreis nominierten Professorinnen und Professoren deutscher Hochschulen ihre besten Studierenden aus den Fachbereichen Ingenieurwissenschaften und Informatik. Mit ihren Abschlussarbeiten aus Bachelor-, Master- und Diplomstudiengängen zur Wahl standen insgesamt 38 Absolventinnen und Absolventen aus 22 Hochschulstandorten. Ein neuer Teilnahmerekord.
