Dipl. Inform.

Daniel Lütticke

Abteilungsleiter Data Intelligence

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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

A Conceptual Framework for Production Process Parameter Optimization with Modular Hybrid Simulations
Olbrych, Sylwia; Kemmerling, Marco; Zhou, Hans; Lütticke, Daniel; Schmitt, Robert
Software Engineering and Formal Methods. SEFM 2022 Collocated Workshops, Masci, Paolo; Bernardeschi, Cinzia; Graziani, Pierluigi; Koddenbrock, Mario; Palmieri, Maurizio, Springer, Cham, pp. 17-25
2023
Optimisation of a Workpiece Clamping Position with Reinforcement Learning for Complex Milling Applications
Enslin, Chrismarie; Samsonov, Vladimir; Köpken, Hans-Georg; Baer, Schirin; Lütticke, Daniel
Nicosia G. et al. (eds) Machine Learning, Optimization, and Data Science. LOD 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 13164., Springer
2022
Controlled Synthesis of Fibre-reinforced Plastics Images from Segmentation Maps using Generative Adversarial Neural Networks
Schaaf, Nicolas; Zhou, Hans; Enslin, Chrismarie; Brillowski, Florian; Lütticke, Daniel
Proceedings of the 14th International Conference on Agents and Artificial Intelligence - Volume 3: ICAART, SciTePress, Online, pp. 801-809
2022
Application of Transfer Learning for Detecting Fiber Orientations in Images of Fiber Reinforced Plastics
Zhou, Hans; Brillowski, Florian; Greb, Christoph; Lütticke, Daniel
Materials Science Forum, Trans Tech Publications Ltd, Singapur, pp. 79-85
2022
Anomaly Detection in Control Systems With Interval Dissimilarity
Kemmerling, Marco; Combrzynski-Nogala, Maciej; Haßler, Marc; Enslin, Chrismarie; Lütticke, Daniel; Schmitt, Robert
2022 Cybernetics & Informatics (K&I)
2022