Daniel Burkhardt
Daniel Burkhardt
Research Fellow
Themenschwerpunkt: Design datengetriebener Lösungen zur Autonomisierung unter Einsatz von Deep Learning und Distributed Ledger Technology, Recommender Systeme, Ontologien, Wissensgraphen, Graph-basierte Modelle, Algorithmen
Projektleitung: WeKI-Go, MicroTestbed Logistik, AIoT Lab,
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2008
Bachelorstudium an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in Mosbach
Bachelorthesis: Einführung SAP-TREX und SAP-Suchmaschinenservice im Rahmen der Werkzeugstrategie der Adolf Würth GmbH & Co. KG im SAP WS1-Systemverbund der Würth-Gruppe -
2011
Masterstudium an der Universität Hohenheim
Masterthesis: Analyse und Bewertung von Architekturvarianten mit Hilfe von Enterprise Architecture Management-Methoden – dargestellt am Beispiel der Service Brokering Plattform im Projekt Stuttgart Services Masterant der Bosch Software Innovations GmbH -
2015
Junior Managers Program (JMP) Trainee der Robert Bosch GmbH
Gestaltung eines globalen Delivery Modells in Bangalore, Indien; Unterstützung des Aufbaus eines IoT-Ecosystems auf Basis der Bosch IoT Cloud -
2017
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Ferdinand-Steinbeis-Institut
Mich begeistert die Kombination aus wissenschaftlicher, vertiefter Arbeit und der schnellen Umsetzung in der Praxis. Das FSTI bietet dafür eine optimale Grundlage mit dem Fokus des Transfers zwischen Wissenschaft und Praxis. Gemeinsam mit Studierenden am FSTI und Kollegen frage ich mich in verschiedenen Projekten, wie aus Daten wertgenerierende Lösungen entwickelt werden können und welche Technologien dafür relevant sind. Die Arbeit nahe am Fortschritt und die Umsetzung mit verschiedenen Praxispartner in unterschiedlichste Domäne, wie Healthcare, Logistik oder Produktion macht mir dabei Spaß.
