Prof. Dr.-Ing.
Guido Sand
Automatisierungstechnik
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Raum
T1.4.21
Kolloquiumzeit
Fr.: 13:45-15:15 Uhr, Raum T1.4.21 Anmeldung per Mail
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(07231) 28-6475Dr.-Ing. Guido Sand lehrt und forscht seit über 20 Jahren im Bereich optimierungsbasierter Methoden in der industriellen Automatisierung. Der studierte Chemieingenieur promovierte 2003 mit Auszeichnung an der Universität Dortmund. Seine Forschungsarbeiten der folgenden Jahre wurden mit dem Rudolf-Chaudoire-Preis der Universität Dortmund ausgezeichnet.
Im Jahr 2006 wechselte Dr. Sand an das Forschungszentrum des Automatisierungskonzerns ABB, wo er zunächst Forschungsprojekte und später eine Forschergruppe im Bereich rechnergestütztes Produktionsmanagement leitete. 2016 nahm er den Ruf der Hochschule Pforzheim auf die Stiftungsprofessur Automatisierungstechnik an. Er lehrt in der Fakultät für Technik und engagiert sich für den Wissenstransfer in die innovative Wirtschaft.
In seiner Forschung befasst Herr Dr. Sand sich mit Technologien zur modellbasierten Analyse und Optimierung komplexer technischer Systeme. Er ist Autor und Mit-Autor zahlreicher Zeitschriftenartikel, Buch- und Tagungsbeiträge.
Modellierung, Analyse und Optimierung komplexer Systeme , gemischt-ganzzahlige Optimierung, stochastische Optimierung, globale Optimierung, Meta-Heuristiken , PMI-zertifizierter Project Management Professional (PMP)
2003 - Dr.-Ing., Chemieingenieurwesen
Universität Dortmund
Deutschland
1998 - Dipl.-Ing., Chemieingenieurwesen
Universität Dortmund
Deutschland
seit 2016 - Hochschule Pforzheim - Deutschland
Professor
2006 - 2016 - ABB Forschungszentrum - Deutschland
Forschungsprojektleiter und Forschungsgruppenleiter
2004 - 2006 - Universität Dortmund - Deutschland
Wissenschaftlicher Assistent und Oberingenieur
Beitrag in Zeitschrift
SAND, G., REIMSCHÜSSEL, S., SCHAAN, J., WANKO, S., WAFFENSCHMIDT, R. (2021). Optimale Produktions- und Personaleinsatzplanung. Inkrementelle mathematische Modellierung. atp magazin (03), pp. 86-93.
HADERA, H., EKSTROEM, J., SAND, G., MÄNTYSAARI, J., HARJUNKOSKI, I., ENGELL, S. (2019). Integration of production scheduling and energy-cost optimization using Mean Value Cross Decomposition. Computers and Chemical Engineering, 129.
ISAKSSON, A. J., HARJUNKOSKI, I., SAND, G. (2018). The impact of digitalization on the future of control and operations. COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, 114, 122-129. doi:https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2017.10.037.
BARTH, M., SAND, G. (2017). Der virtuelle Zwilling im digitalen Anlagenbau. Notwendige Standards für den Austausch von Simulationsmodellen über Gewerkegrenzen hinweg. Industrie 4.0 Management, 33 (02-2017), pp. 7-10.
BIONDI, M., SAND, G., HARJUNKOSKI, I. (2017). Optimization of multipurpose process plant operations: A multi-time-scale maintenance and production scheduling approach. COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, 99, 1-15. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.compchemeng.2017.01.007.
HADERA, H., LABRIK, R., SAND, G., ENGELL, S., HARJUNKOSKI, I. (2016). An Improved Energy-Awareness Formulation for General Precedence Continuous-Time Sched-uling Models. INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH, 55, 1336–1346.
CHIOUA, M., BAUER, M., CHEN, S., SCHLAKE, J., SAND, G., SCHMIDT, W., THORNHILL, N. (2015). Plant-wide root cause identification using plant key performance indicators (KPIs) with applica-tion to a paper machine. CONTROL ENGINEERING PRACTICE, 149–158.
MERKERT, L., HARJUNKOSKI, I., ISAKSSON, A., SÄYNEVIRTA, S., SAARELA, A., SAND, G. (2015). Scheduling and energy – Industrial challenges and opportunities. Computers and Chemical Engineering, 72, pp. 183 – 198.
HADERA, H., HARJUNKOSKI, I., SAND, G., GROSSMANN, I., ENGELL, S. (2015). Optimization of steel production scheduling with complex time-sensitive electricity cost. Computers and Chemical Engineering, 76, pp. 117-136.
HARJUNKOSKI, I., MARAVELIAS, C., BONGERS, P., CASTRO, P., ENGELL, S., GROSSMANN, I., HOOKER, J., MÉNDEZ, C., SAND, G., ... WASSICK, J. (2014). Scope for industrial applications of production scheduling models and solution methods. Computers and Chemical Engineering, 62, pp. 161 – 193.
SAND, G., TERWIESCH, P. (2013). Closing the loops: An industrial perspective on the present and future impact of control. EUROPEAN JOURNAL OF CONTROL, 19, 341 – 350.
XU, C., SAND, G., HARJUNKOSKI, I., ENGELL, S. (2012). A new heuristic for plant-wide schedule coordination problems: The intersection coordination heuristic. Computers and Chemical Engineering, pp. 152–167.
URSELMANN, M., BARKMANN, S., SAND, G., ENGELL, S. (2011). A Memetic Algorithm for Global Optimization in Chemical Process Synthesis Problems. IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, 15, 659 – 683.
Dissertation
SAND, G. (2004). Echtzeitoptimierung von Belegungsplänen für flexible Batchanlagen.
Beitrag in Buch
SAND, G. (2008). Engineered mixed-integer programming in chemical batch scheduling. In: (Hrsg.): In S. Engell (Ed.), Logistic Optimization of Chemical Production Processes (pp. 137-161). John Wiley and Sons.
SAND, G., TILL, J., ENGELL, S. (2008). Stochastic integer programming in uncertainty conscious scheduling. In S. Engell (Ed.), Logistic Optimization of Chemical Production Processes (pp. 137-161). John Wiley and Sons.
TYLKO, M., BARKMANN, S., SAND, G., SCHEMBECKER, G., ENGELL, S. (2006). Synthesis of reactive separation processes. In H. Schmidt-Traub und A. Gorak (Ed.), Process Intensification by Integrated Reaction and Separation Operations (pp. 7-94). Springer.
ENGELL, S., MÄRKERT, A., SAND, G., SCHULTZ, R., SCHULZ, C. (2001). Online scheduling of multiproduct batch plants under uncertainty. In M. Grötschel, S. Krumke und J. Rambau (Eds.), Online Optimization of Large Scale Systems (pp. 649-676). Springer.
Beitrag in Tagungsband
HILDEBRANDT, S., SAND, G., FUCHS, U. (2023). Electroplating scheduling: Closing a research gap from an automation vendor’s perspective. Computer-Aided Chemical Engineering 52 (pp. 125-130).
POPIRTAC, A., SAND, G. (2023). MULTI-ROBOT ROUTING BY ENGINEERED MIXED-INTEGER PROGRAMMING. The 50th International Conference on Computers and Industrial Engineering.
SAND, G., REIMSCHÜSSEL, S., FUCHS, U. (2022). Optimierte Produktionsplanung von Trommelgalvanikanlagen. Tagungsband AALE 2022 (pp. 63-72).
SAND, G., HERDT, A., SCHEIDIG, M., JENTNER, C. (2022). CPLEX-basierte Produktionsablaufplanung. Tagungsband AALE 2022 (pp. 73-82).
HILDEBRANDT, G., IMLE, M., SAND, G. (2020). Automatische Zusammenstellung von Montagesätzen für Axial-Radial-Zylinderrollenlager. Entwicklung von gemischt-ganzzahligen Optimierungsmodellen. AALE 2020 (pp. 113-123). VDE Verlag.
SAND, G., KOLHE, P., REIMSCHÜSSEL, S., SPINDLER, A. (2019). Autonomisierung von Produktionssystemen des Mittelstands. Fortschritte im Innovationsnetzwerk "Digitale Zukunft der Automatisierung". AALE 2019 - Angewandte Automatisierungstechnik in Lehre und Entwicklung (pp. 117-124).
SAND, G., BARTH, M., WEXEL, M. (2017). Digitale Zukunft der Automatisierung - Aufbau eines Innovationsnetzwerks für die Region Nordschwarzwald. AALE 2017 - Angewandte Automatisierungstechnik in Lehre und Entwicklung (pp. 261-264).
SAND, G., ENGELL, S., MERKERT, A., SCHULTZ, R. (2004). Applied stochastic integer programming: Scheduling in the processing industries. International Conference on High Performance Scientific Computing (pp. 441-450). Springer.
ENGELL, S., MÄRKERT, A., SAND, G., SCHULTZ, R. (2002). Production planning in a multiproduct batch plant under uncertainty. Progress in Industrial Mathematics at ECMI 2000 (pp. 526-531).
Herausgeber (Buch, Tagungsband)
SAND, G., HÄRLE, C., JÄKEL, J. (2022). Tagungsband AALE 2022 (https://doi.org/10.33968/2021.01). Wissenstransfer im Spannungsfeld von Autonomisierung und Fachkräftemangel. Publikationsserver der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig.
SAND, G. (2022). Wege zur autonomen Produktion. Ein Kompass von Innovatoren für Innovatoren (1 ed.). Steinbeis-Edition.
SAND, G., PAULEN, R., LUCIA, S. (2021). Special issue. In honor of 30 years of professorship of Professor Sebastian Engell. Computers and Chemical Engineering.