Curriculum Vitae

Sahil-Jai Arora ist studierter Maschinenbauingenieur mit den Schwerpunkten Produktionstechnik und Unternehmensführung, abgeschlossen an der RWTH Aachen. Seine Abschlussarbeit im Bachelor, entwickelt in Kooperation mit einem Technologiekonzern, umfasst die Optimierung bestehender Produktionssysteme durch intelligente Vernetzung und die Entwicklung einer Methodik zur Performancemessung. Die Master-Abschlussarbeit, welche in Zusammenarbeit mit einem Automobilhersteller angefertigt wurde, befasst sich mit der Potenzialbewertung, Auswahl und Auslegung von Predictive-Maintenance-Lösungen in Fertigungsprozessen. Darüber hinaus konnte er erste Berufserfahrung in den Bereichen Automobilbau, Zugbau und Consulting sammeln. Seit 2020 ist Herr Arora externer Doktorand an der TU Dortmund am Fachgebiet ITPL und befasst sich mit den Themenfeldern Heizsystemzuverlässigkeit, Zuverlässigkeitsprognose und Eignung von Machine-Learning-Methoden.



ORCID

0000-0002-6877-1480


Forschungsfelder



Publikationen:

Arora, S.-J.; Rabe, M.: Approach to Reference Models for Building Performance Simulation: Establishing a common Understanding. Springer Nature Computer Science 4(2023) article 267. download Details.

Arora, S.-J.: Rabe, M.: Predictive Maintenance: Assessment of Potentials for Residential Heating Systems. International Journal Computer Integrated Manufacturing; 2023, DOI: 10.1080/0951192X.2023.2204471. download Details.

Arora, S.-J.; Weiss, F.; Bräunig, J.; Erkel, S.; Mensing, M.; Wilde, A.: Smarte HeizungsANIaGenOptimierung - ögP SHANGO. Methodik und erste Ergebnisse. In: 32. VDI-Fachtagung Technische Zuverlässigkeit 2023. Nürtingen, April 26th-27th 2023, pp. 24-38.

Arora, S.-J.: Referenzmodell zur Zuverlässigkeitsprognose von Heizsystemen basierend auf Test- und Felddaten. In: Rabe, M.; Scheidler, A.-A. (eds.): Drei Dutzend Jahre Simulationstechnik - Festkolloquium September 2022. Göttingen: Cuvillier 2022, pp. 37-38. download SR_04_Festkolloquium.pdf

Arora, S.-J.; Cecolini; C.; Rabe, M.: Approach to Reference Models for Building Performance Simulation. In: Pires, L.F.; Hammoudi, S.; Seidewitz, E. (eds.): Proceedings of the 10th International Conference on Model-Driven Engineering and Software Development (MODELSWARD) 2022. Virtual Conference, 6th-8th February 2022, pp. 271-278. download Details.

Arora,S.-J.; Ebbecke, C.;Rabe, M.; Fisch. J.: Methodology for the Assessment of Potentials, Selection, and Design of Predictive Maintenance Solutions. Procedia CIRP 104 (2021) 708-713. download Details.


 

Betreute Arbeiten:

Blanke, D.: Systematische Literaturanalyse zu bestehenden Vorgehens- und Referenzmodellen im Bereich Datenanalyse zur Zuverlässigkeitsprognose von Heizsystemen. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2023. download BA_2023_Blanke.pdf

Gerdt, A.: Systematische Literaturanalyse zu bestehenden Vorgehens- und Referenzmodellen zur Zuverlässigkeitsprognose von Heizsystemen. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2023. download FP_2023_Gerdt.pdf

Klein, T.: Systematisierung von Data-Mining-Verfahren in Klassifikatoren und deren prototypische Implementierung und Validierung in RapidMiner. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2022. download MA_2022_Klein.pdf

Klöcker, S. B.: Entscheidungsbaumgestützte Auswahl von Data-Mining-Verfahren im produktionslogistischen Umfeld. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2022. download MA_2022_Kloecker.pdf