Keno Moenck, M.Sc.

Kontakt
Raum L2053
Telefon 040 42878 - 3341
Fax 040 42731 - 4551
E-Mail Keno Moenck, M.Sc.
Werdegang
Seit 04.2024 | Leitung Team Digitalisierung & KI in Industrie X.0 am Institut für Flugzeug-Produktionstechnik |
Seit 05.2021 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Flugzeug-Produktionstechnik |
01.2021 - 03.2021 | Wissenschaftliche Hilfskraft am Institut für Flugzeug-Produktionstechnik |
10.2019 - 04.2020 | Projektingenieur, Tool & Equipment Engineering (PD Engines), Lufthansa Technik AG |
12.2016 - 01.2021 | Studentische Hilfskraft am Institut für Flugzeug-Produktionstechnik |
10.2014 - 04.2021 | Studium Mechatronics an der Technischen Universität Hamburg |
Forschung
Ausschreibung studentische Hilfskraft
Bitte bei Interesse immer gerne kontaktieren.
Lehre
- Lehrveranstaltung Ausgewählte Themen der Produktionstechnik im Masterstudiengang Mechatronics.
- Lehrveranstaltung Angewandte Automatisierung in Selected Topics of Product Development, Materials Science and Production und Selected Topics of Mechatronics der Masterstudiengänge Product Development, Materials and Production, Theoretical Mechanical Engineering und Mechatronics.
- Entwicklung und Betreuung parallelkinematischer Roboter zur Demonstration grundlegender Handhabungs-, Fertigungs- und messtechnischer Aufgaben im Laborpraktikum Mess-, Steuer- und Regelungstechnik sowie in der Übung zu den Vorlesungen Robotik und Grundlagen der Werkzeugmaschinen. Der Remote-Zugang zu den Robotern findet sich unter delta.ifpt.tuhh.de und ist aus dem TU-Campus-Netz zu erreichen.
Ausschreibung Studien-/Abschlussarbeiten
Ich werde nicht auf Bewerbungen antworten, die mithilfe von GenAI geschrieben wurden.
- Self-supervised Learning for 3D Point Cloud Segmentation
- Vision-Language Foundation Models (VLFM) in Industrial Settings
- Language-guided Point Cloud Segmentation in Industrial Environments
Studierende mit Interesse an folgenden Themen können sich zwecks einer Studien- oder Abschlussarbeit gerne mit einer aktuellen Notenübersicht an mich wenden:
- Vision Foundation Models (VFM) (in industrial applications)
- Large Language Models (LLM) (in industrial applications)
- Multi-modal machine vision in industrial applications
- End-to-end robotic learning and perception
- Point cloud processing
- Machine learning on 3D point clouds
Alle ausgeschriebenen Abschlussarbeiten und Stellenausschreibungen finden Sie hier. Nicht alle Ideen schaffen es immer auf diese Seite, daher sind Initiativbewerbungen erwünscht.
Veröffentlichungen
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