M.Sc.

Aymen Gannouni

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Raum
D 2.26
Telefon
+49 241 80 91139
E-Mail
Herr Gannouni ist seit Januar 2020 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau tätig. Er ist Teil der Forschungsgruppe Digitale Transformation in Arbeitsumgebungen. Zuvor hat Herr Gannouni Informatik mit Nebenfach Betriebswirtschaftslehre im Bachelor und Master an der RWTH Aachen studiert und sich während seines Auslandssemesters an der EPF Lausanne intensiv mit Data Science auseinandergesetzt. In seiner Masterarbeit beschäftigt er sich mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz in der Produktionsplanung und Steuerung, insbesondere dem Lösen kombinatorischer Optimierungsprobleme mittels Deep Reinforcement Learning (auch bekannt als neuronale kombinatorische Optimierung). Im Zuge seiner Tätigkeit ist Herr Gannouni in Industrie 4.0 Digitalisierungsprojekten verschiedener Branchen involviert (z.B. Hoch- und Tiefbau; Textilfertigung). Zudem arbeitet er am Exzellenscluster Internet of Production der RWTH Aachen University mit und erforscht in diesem Zusammenhang Digitale Schatten in der Produktion. Zu seinen Forschungsinteressen gehören unter anderem Reinforcement Learning, Data Science, Operations Research, Digitale Schatten und Industrie 4.0.

Aktuelle Publikationen

Human-Centric Machine Learning for Temporal Knowledge Graphs: Towards Understanding the European Alternative Fuels Market
Jungnickel, Robert; Gannouni, Aymen; Abdelrazeq, Anas; Isenhardt, Ingrid
IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing (VL/HCC), 2022, IEEE, Italy, Rome, pp. 1-5
2022
Increasing efficiency with network of textile process chains
Rath, Michael; Gannouni, Aymen; Kreutzer, Dennis; Müller, Kai; Thiel, Jan; Granich, Dominik; Gries, Thomas
2021
Towards a data-driven assistance system for operating segment erectors in tunnel boring machines
Zhou, Hans; Gannouni, Aymen; Gentz, Christian; Tröndle, Johannes; Neumann, Stephan; Abdelrazeq, Anas; Jacobs, Georg; Hees, Frank
14th International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID), IEEE, Hangzhou
2021
Digitizing a Distributed Textile Production Process using Industrial Internet of Things: A Use-Case
Rath, Michael; Gannouni, Aymen; Lütticke, Daniel; Gries, Thomas
2021 4th IEEE International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS)
2021
The future of urban freight transport: A data-driven consolidation approach to accompany cities on their path to zero redundancy in freight movement (accepted)
Otte, Thomas; Gannouni, Aymen; Meisen, Tobias
Proceedings of the 27th ITS World Congress
2020