Kristin Müller, M.Sc.
Promovierende*r, Professur für Modellierung und Simulation technischer Systeme und Prozesse
Werdegang
seit 2022 | wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Arbeitsgruppe Modellierung und Simulation technischer Systeme und Prozesse des Instituts für Produktionstechnik und -systeme der Leuphana Universität Lüneburg
10/2025 - 12/2025 | Forschungsaufenthalt Università degli Studi di Firenze Dipartimento di Ingegneria Industriale
2019 - 2022 | Produktentwicklung Handschutz
2017 - 2019 | Prozess-, Anlagen- und Werkzeugentwicklung für Akustikbauteile im Automobil
2015 - 2017 | Master of Science Wirtschaftsingenieurwesen FR Maschinenbau mit den Schwerpunkten Textiltechnik und Sustainability an der RWTH Aachen University
2015 | Auslandspraktikum im Bereich internationale Forschungprojekte des Instituto Tecnológico Textil (AITEX) in Alcoy, Alicante, Spanien
2011 - 2015 | Bachelor of Science Wirtschaftsingenieurwesen FR Maschinenbau mit den Schwerpunkten Textil- und Kunststofftechnik
Projekte
-
Herstellung eines Simulationsmodells zur Evaluierung des geplanten Fabriklayouts GT
Jens Heger (Wissenschaftliche Projektleiter*in) , Kristin Müller (Projektmitarbeiter*in)
→Projekt: Transfer (Wissenschaftliche Dienstleistung)
Publikationen
Beiträge in Zeitschriften
- Aiming at sustainable production - how the implementation of priority-based dispatching in flexible job shops can support sustainability
Kristin Müller (Autor*in) , Jens Heger (Autor*in) , 01.01.2026 , in: Procedia CIRP, 138 , S. 933-938 , 6 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
Beiträge in Sammelwerken
- Discrete Event Simulation as an Enabler for Resilient Production Planning
Kristin Müller (Autor*in) , Jens Heger (Autor*in) , 01.01.2026 , S. 37-52 , 16 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Integrating Behavioural Factors into the Fashion Renting Supply Chain: A Simulation-Based Approach
Djonathan Quadras (Autor*in) , Kristin Müller (Autor*in) , Veronica Arioli (Autor*in) , Fabiana Pirola (Autor*in) , Jens Heger (Autor*in) , Virginia Fani (Autor*in) , Romeo Bandinelli (Autor*in) , 01.01.2026 , S. 32-38 , 7 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Towards Fashion Renting: Identification of Influencing Factors for Consumer Behavior
Djonathan Quadras (Autor*in) , Kristin Müller (Autor*in) , Fabiana Pirola (Autor*in) , Jens Heger (Autor*in) , Virginia Fani (Autor*in) , Romeo Bandinelli (Autor*in) , 01.06.2025 Caserta , S. 62-68 , 7 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Rethink Textile Production - Developing sustainable concepts for textile industry using production simulation
Kristin Müller (Autor*in) , Marie Gillian Guerne (Autor*in) , Brit-Maren Block (Autor*in) , Jens Heger (Autor*in) , 01.04.2025 Canonsburg , S. 27 , 1 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Abstracts in Konferenzbänden › Transfer › begutachtet
- Einsatz von bestärkendem Lernen in der Reihenfolgeplanung mit dem Ziel der platzeffizienten Produktion
Kristin Müller (Autor*in) , Jens Heger (Autor*in) , 01.01.2025 Dresden , 10 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
Aktivitäten
-
Einsatz von ereignisdiskreter Simulation mit dem Ziel der nachhaltigen Produktion
Kristin Müller (Sprecher*in)
Aktivität: Vorträge in anderen Veranstaltungen › Transfer
Lehrveranstaltungen
Die Studierenden erarbeiten im Rahmen von Gruppenprojekten Konzepte für den Vermögensaufbau. Dabei werden vorhandene Daten analysiert und aufbereitet. Diese Daten sind die Grundlage für die Prognose der Vermögensentwicklung. Für die Prognose der Entwicklung von Vermögenswerten in der Zukunft werden klassische Prognosemethoden eingesetzt.
In der Übung entwickeln Sie anhand praktischer Aufgaben ein grundlegendes Verständnis von KI-Modellen (bspw. Klassifikation, Empfehlungssysteme oder Textgenerierung), wenden die verschiedenen Modelle an und evaluieren sie. Zusätzlich bekommen Sie eine Einführung in die Programmierung mit Python und Prompting-Strategien. Im Verlauf des Semesters entwerfen Sie in Kleingruppen ein eigenes kleines KI-gestütztes Programm. Dabei vertiefen Sie Ihr Wissen im Entwurf und in der Evaluation von KI-Systemen weiter – sowohl mit Blick auf technische als auch gesellschaftliche Implikationen. Parallel zu den Übungen stehen von Oktober bis Januar erfahrene und engagierte Tutor:innen (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus im gesamten Lernprozess zu unterstützen.
In der Übung entwickeln Sie anhand praktischer Aufgaben ein grundlegendes Verständnis von KI-Modellen (bspw. Klassifikation, Empfehlungssysteme oder Textgenerierung), wenden die verschiedenen Modelle an und evaluieren sie. Zusätzlich bekommen Sie eine Einführung in die Programmierung mit Python und Prompting-Strategien. Im Verlauf des Semesters entwerfen Sie in Kleingruppen ein eigenes kleines KI-gestütztes Programm. Dabei vertiefen Sie Ihr Wissen im Entwurf und in der Evaluation von KI-Systemen weiter – sowohl mit Blick auf technische als auch gesellschaftliche Implikationen. Parallel zu den Übungen stehen von Oktober bis Januar erfahrene und engagierte Tutor:innen (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus im gesamten Lernprozess zu unterstützen.