Technisch versierter PLM-Consultant mit Schwerpunkt auf Teamcenter-Implementierung, digitale Fertigung und numerische Simulation. Umfassende Erfahrung in der Prozessanalyse, Workflow-Optimierung und Systemintegration. Sicherer Umgang mit Tools wie Pam-Stamp, LS-DYNA und Teamcenter sowie Programmierkenntnissen in Python und VBA. Analytisch, engagiert und lösungsorientiert in der Umsetzung komplexer Engineering-Projekte.
Praktikant – Durchgängige Fertigungssimulation / Fertigungsverfahren
Masterand - Fertigungsverfahren, Werkstoffe, Methode
Zentrale Kompetenzen & Kenntnisse
Simulationssoftware: Pam-Stamp, Pam-Crash, LS-DYNA, LS-Opt
Programmier- und Skriptsprachen: Python, Tcl, VBA
Methodenkompetenz: Finite-Elemente-Analyse (FEA), Parameteroptimierung, Prozesssimulation, Multiphysikalische Kopplung
Datenverarbeitung: Messdatenauswertung, Excel-Automatisierung, statistische Analyse
Soft Skills: Projektkoordination, analytisches Denken, technische Dokumentation, interdisziplinäre Zusammenarbeit
Hauptaufgaben und Verantwortlichkeiten:
Auslegung und Optimierung von Tiefziehprozessen für Karosseriebauteile unter Verwendung von Pam-Stamp.
Aufbau und Validierung von Finite-Elemente-Strukturmodellen für Umformwerkzeuge und Pressen mit Pam-Crash.
Kalibrierung maschinenspezifischer Pressenmodelle mittels Parameteroptimierung in LS-DYNA und LS-Opt.
Kopplung von Umform- und Struktursimulationen über die XMX-Schnittstelle zur Analyse komplexer Wechselwirkungen.
Untersuchung des elastischen Einflusses von Pressen- und Werkzeugstrukturen auf Maß- und Formhaltigkeit von Bauteilen.
Ableitung und Implementierung von Kompensationsmaßnahmen durch Python-basierte Skripterstellung.
Koordination von Projektaktivitäten mit externen Partnerunternehmen.
Analyse und Aufbereitung von Messdaten aus Pressenvermessungen mit Excel und Visual Basic for Applications (VBA).
Entwicklung von Tcl-Skripten zur automatisierten Erstellung von Finite-Elemente-Modellen.
Verfassen einer Abschlussarbeit zum Thema: „Numerical Analysis and Compensation of the Influence of Elastic Behaviour of Stamping Machines on Sheet Metal Components“.
Zgoll, F., Kuruva, S., Götze, T., Volk, W., 2019. Virtual die spotting: Compensation of elastic behaviour of forming presses. The 38th International Deep Drawing Research Group annual conference, Enschede, The Netherlands
Data Science and Machine Learning: Making Data-Driven Decisions program by MIT IDSS
AWS Certified Cloud Practitioner
CrossFit Athlete
Meditation
Reisen