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M.Sc. Andreas Kuhnle

Akad. Mitarbeiter
Sprechstunden: Nach Vereinbarung
Raum: Geb. 50.36, 109
Tel.: +49 721 608-46166
Fax: +49 721 608-45005
Andreas KuhnleTzh4∂kit edu

76131 Karlsruhe
Kaiserstraße 12


M.Sc. Andreas Kuhnle

Forschungs- und Arbeitsgebiete:

  • Industrie 4.0
  • Big Data in der Produktion  
  • Produktionsplanung und -steuerung

 

Allgemeine Aufgaben:

  • Lernfabrik für Lean Production
  • Vorlesungsbetreuung Global Production Engineering (Carl-Benz School)

 

Projekte:

  • Intro 4.0 – Befähigungs- und Einführungsstrategien für Industrie 4.0
  • MoPaHyb – Modulare Produktionsanlagen für hybride Bauteile

 

Lebenslauf:

2011-2016 Studium des Wirtschaftsingenieurwesens am Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Seit 09/2016 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionstechnik (wbk) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) 
   

Veröffentlichungen

[ 1 ] Hübner, M.; Liebrecht, C.; Malessa, N.; Kuhnle, A.; Nyhuis, P. & Lanza, G. (2017), „Vorgehensmodell zur Einführung von Industrie 4.0“, wt Werkstattstechnik online, S. 266-272.
Abstract:
Im Zuge der Einführung von Industrie4.0 fühlen sich viele Unternehmen überfordert, zielgerichtete und bedarfsgerechte Einführungsstrategien zu entwickeln. Dieser Fachbeitrag stellt ein unternehmensindividuelles und problemorientiertes Vorgehen vor, bei dem ausgehend von einer Reifegradermittlung Potentiale ermittelt und mit Methoden der Industrie 4.0 gehoben werden. Diskutiert werden die iterativen Schritte für eine problemspezifische Auswahl und Anwendung von Industrie 4.0-Methoden.

[ 2 ] Liebrecht, C.; Jacob, A.; Kuhnle, A. & Lanza, G. (2017), „Multi-Criteria Evaluation of Manufacturing Systems 4.0 under Uncertainty“. Procedia CIRP, Hrsg. Elsevier Ltd , S. 224-229.
Abstract:
Introducing Manufacturing Systems 4.0 is essential for the existence of competing industrial companies. Nevertheless, knowledge about benefits of Manufacturing Solutions 4.0 is limited. This paper introduces an approach to evaluate Manufacturing Systems 4.0. Uncertainty is integrated via fuzzy set theory and stochastic models. The financial impact of non-monetary criteria is directly modelled. A Monte-Carlo Simulation aggregates criteria in a probability distribution of the projects net present value (NPV). Comparing distributions of different alternatives determines the most favorable alternative and analyses potential and risk. Through this concept understanding of Manufacturing Systems 4.0 is improved and their benefits are displayed comprehensively.

[ 3 ] Kuhnle, A.; Kuttler, M.; Dümpelmann, M. & Lanza, G. (2017), „Intelligente Produktionsplanung und -steuerung“, wt Werkstattstechnik online, S. 625-629.
Abstract:
Moderne Produktionstechnik liefert schon heute eine Vielzahl an Prozess- und Produktdaten. Diese werden häufig nur zur effizienten Steuerung von Maschinen verwendet. Weitergehende Ansätze des Advanced Analytics finden v.a. bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bisher kaum Anwendung. Dieser Beitrag zeigt auf und diskutiert generelle Einsatzmöglichkeiten und Potentiale von Advanced Analytics in Bezug auf ein effizientes Produktionsmanagement.