Am 13. März 2025 hat Stefan Gaugel seine Dissertation mit dem Titel
 

Advancing Machine Learning Methods for Multivariate and Multiphase Time Series to Automate Test Cycle Optimization
 

an der Universität Ulm erfolgreich verteidigt. Das DBIS-Team gratuliert Stefan herzlich zur Erlangung des Doktortitels der Naturwissenschaften (Dr. rer. nat.) und wünscht ihm für seine weitere berufliche Laufbahn alles Gute. 
Stefan Gaugel wurde im Rahmen seines Industrie-Promotionsprojekts von Prof. Manfred Reichert betreut – Industriepartner war die Bosch Rexroth AG. In seiner Dissertation entwickelt er ein datengetriebenes Framework, das fortschrittliche Verfahren des maschinellen Lernens nutzt, um die Optimierung von Prüfzyklen in der industriellen Fertigung zu automatisieren und damit Kosteneinsparungspotenziale zu realisieren. Ziel war es, schnellere und kosteneffizientere Qualitätsprüfungen zu ermöglichen und gleichzeitig die Effizienz der Fehlererkennung zu steigern, indem die minimale Teilmenge der hierfür wesentlichen Testphasen und Sensoren identifiziert wird. Das Framework wurde anhand eines realen industriellen Datensatzes, dem sog. Hydraulic Pump Testing (HyPT), validiert, den Stefan Gaugel in einer Produktionsanlage gesammelt hatte. Die wesentlichen Ergebnisse der kumulativen Dissertation wurden in hochkarätigen Zeitschriften veröffentlicht. 
 

Mitglieder der Prüfungskommission:

• Prof. Dr. Manfred Reichert (Universität Ulm, Co-Betreuer & Gutachter)
• Prof. Dr. Rüdiger Pryss (Universität Ulm, externer Gutachter)
• Prof. Dr. Hans Kestler (Universität Ulm, Wahlmitglied)
• apl. Prof. Dr. Friedhelm Schwenker (Universität Ulm, Wahlmitglied)
• Prof. Dr. Matthias Tichy (Universität Ulm, Vorsitz und Protokoll)