Dipl. Inform.

Daniel Lütticke

Forschungsgruppenleiter

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Raum
D 2.21
Telefon
+49 241 80 91152
E-Mail
Daniel Lütticke ist seit Oktober 2016 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Cybernetics Lab IMA & IfU der RWTH Aachen University tätig. Seit Mai 2018 leitet er die Forschungsgruppe Produktionstechnik. Herr Lütticke schloss im Frühjahr 2011 den Diplomstudiengang Informatik an der RWTH Aachen erfolgreich ab. Seine Studienschwerpunkte waren eingebettete Systeme, Hochleistungsrechnen sowie das Anwendungsfach Physik. In seiner Diplomarbeit beschäftigte er sich mit der betriebssicheren Echtzeitsimulation von chemischen Prozessen auf Speicherprogrammierbaren Steuerungen. Nach Abschluss seines Studiums war Herr Lütticke 5 Jahre im Bereich der Entwicklung von Automatisierungslösungen für Verpackungsmaschinen tätig. Neben der maßgeblichen Beteiligung an der Weiterentwicklung autonomer Transportsysteme und der dazugehörigen Steuerungssysteme war auch die weltweite Inbetriebnahme der Anlagen Teil seiner Tätigkeit. Am Cybernetics Lab IMA &IfU beschäftigt sich Herr Lütticke schwerpunktmäßig mit modernen Schnittstellen und Protokollen zum Informationsaustausch zwischen Maschinen und der Anwendung von RFID Technologien im produktionsnahen Umfeld.

Aktuelle Publikationen

Manufacturing Control in Job Shop Environments with Reinforcement Learning
Samsonov, Vladimir; Kemmerling, Marco; Paegert, Maren; Lütticke, Daniel; Sauermann, Frederick Christian; Gützlaff, Andreas; Schuh, Günther; Meisen, Tobias
Proceedings of the 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, SCITEPRESS - Science and Technology Publications, pp. 589-597
2021
Towards Production-Ready Reinforcement Learning Scheduling Agents: A Hybrid Two-Step Training Approach Based on Discrete-Event Simulations
Kemmerling, Marco; Samsonov, Vladimir; Lütticke, Daniel; Schuh, Günther; Gützlaff, Andreas; Schmidhuber, Matthias; Janke, Tim; Meisen, Tobias
Simulation in Produktion und Logistik 2021, Cuvillier Verlag, Göttingen, pp. 325-336
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
Using Reinforcement Learning for Optimization of a Workpiece Clamping Position in a Machine Tool
Samsonov, Vladimir; Enslin, Chrismarie; Köpken, Hans-Georg; Baer, Schirin; Lütticke, Daniel
Proceedings of the 22nd International Conference on Enterprise Information Systems - Volume 1: ICEIS, pp. 506-514
2020
Managing Disruptions in Production with Machine Learning
Samsonov, Vladimir; Enslin, Chrismarie; Luetkehoff, Ben; Steinlein, Felix; Lütticke, Daniel; Stich, Volker
Proceedings of the 1st Conference on Production Systems and Logistics (CPSL 2020), pp. 360-368
2020