M.Sc. Johannes Jordan

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Wissenschaftlicher Mitarbeiter

M.Sc. Johannes Jordan

Institut für Engineering von Produkten und Systemen (IEPS)
Produktionssysteme und -automatisierung (IEPS)
Universitätsplatz 2, 39106 Magdeburg, G10-438

Johannes Jordan studierte im Bachelor dual Maschinenbau mit der Vertiefung Produktionstechnik an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Im Master wechselte er zum Studiengang Digital Engineering an der Fakultät für Informatik. Während dieser Zeit arbeitete er als Projektmanager bei der IFA Group in Haldensleben. Seit Mai 2025 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl PSA tätig.

Aktuelle Projekte

OpenDANS - Open Data für Nachhaltige und Skalierbare Produktionsforschung
Laufzeit: 01.01.2024 bis 31.12.2027

Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) werden für die Unternehmen und die Wissenschaft in Sachsen-Anhalt zunehmend zum kritischen Wettbewerbsfaktor. Hochschulen und Forschungseinrichtungen wirken als Impulsgeber für die Entwicklung neuartiger Planungs-, Steuerungs- und Optimierungsmethoden und KI-Anwendungen. Produktions- und Logistikunternehmen nutzen diese Methoden, um Effizienz, Flexibilität und Nachhaltigkeit kontinuierlich zu steigern. Das Projekt OpenDANS zielt auf die synergetische Vernetzung beider Player ab. Ziel des Projekts ist der Aufbau einer Open Source-Datenbank für Realdaten und KI-Anwendungen, auf die Unternehmen wie Forschende kostenfrei zugreifen können. Forschende erhalten Zugriff auf reale Datensätze, was die Forschungsergebnisse insbesondere hinsichtlich der Anwendungsnähe signifikant steigert. Unternehmen erhalten unmittelbar Zugriff auf Methoden und Analyseansätze.
Nach dem Vorbild der der Biologie- und Medizinforschung wie die Etablierung des Human Genom Projekt als offene Datenbank, will OpenDANS ebenfalls disruptives Potential für die Produktions- und Logistikforschung freisetzen. Die entstehende Datenbank wird zur Grundlage für WissenschaftlerInnen weltweit und erlaubt gegenseitig auf Ergebnisse aufbauen zu können. Der offene Austausch standardisierter Realdatensätze schafft Synergie, verbesserte die Anwendbarkeit und die Skalierbarkeit der Forschungsergebnisse im Bereich KI und Digitale Zwillinge. Dies bringt erhebliche Vorteile für die WissenschaftlerInnen, den Wissenschaftsstandort Sachsen-Anhalt sowie für die Effizienz und Nachhaltigkeit der ansässigen Unternehmen.

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2027

Buchbeitrag

From data quality deficiencies to production inefficiency - data quality as a bottleneck for AI-based PPC

Jordan, Johannes; Antons, Oliver; Arlinghaus, Julia C.

In: Advances in production management systems - Cham : Springer ; Pezzotta, Giuditta . - 2027, S. 269-284 - (FIP Advances in Information and Communication Technology; volume 810) [Konferenz: 45th IFIP WG 5.7 International Conference on Advances in Production Management Systems, APMS 2026, Bergamo, Italy, September 13–17, 2026]

2026

Buchbeitrag

Assessing data quality dimensions and their impact on production planning and control

Jordan, Johannes; Antons, Oliver; Arlinghaus, Julia C.

In: Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics : CPSL 2026 - Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover ; Herberger, David, S. 401-411 [Konferenz: Conference on Production Systems and Logistics, COSL 2026, 14.-17.04.2026, Porto, Portugal]

Letzte Änderung: 30.07.2026 -
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