Lebenslauf

2011 - 2014: B. Sc., Physics, an der Universität Bremen

2014 - 2016: M. Sc., Physics, an der Universität Bremen

2016 - 2018: Software-Entwickler, bei LASE GmbH

2018 - ...: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, bei BIBA GmbH

Forschungsbereiche und -interessen

Programmierung: Python, C++, C#

Wissenschaftliche Kompetenzen: Bildverarbeitung, Data Science, Materialflusssimulation

Projekte

DIY-mAIntenance
KI-Assistenzplattform zur Selbstwartung/-reparatur von Maschinen mittels Tutorial-APP
01.09.2026 - 31.08.2028

AI4Lean
Entwicklung eines KI-Agenten mit Funktionalitäten zur generativen CAD-Modellierung für die Unterstützung der Angebotserstellung modularer Regalsysteme zur Materialbereitstellung
01.08.2026 - 31.07.2028

LAMAsense
INTEK - LAMAsense / Entwicklung eines digitalen Zwillings für die Instandhaltung und einer Service-Plattform als Nutzerschnittstelle
01.01.2025 - 31.12.2026

DigiKleb
Digitalisierung von Klebprozessen in der Fahrzeugindustrie
01.08.2023 - 31.07.2026

AR Improve
Entwicklung eines Leitfadens für den bedarfsgerechten Einsatz AR-basierter Assistenzsysteme in der Intralogistik
01.09.2022 - 31.12.2024

EisAuge
Eis-Erkennung an Windenergieanlagen mittels KI-unterstützter Bildverarbeitung
16.07.2021 - 31.03.2023

PrintAI
Selbstlernende Softwareplattform für 3D-Druckerfarmen zur individualisierten Serienherstellung am Beispiel von Schuhen
01.07.2020 - 30.06.2022

X-Kanban
Entwicklung eines selbstlernenden eKanban-Systems unter Verwendung autonomer Sensormodule
01.01.2020 - 31.03.2022

PiB
Prädiktive intelligente Betriebsführung zur Verringerung des Vereisungsrisikos von Windenergieanlagen
01.12.2017 - 01.11.2020

Publikationen

Artikel in einem Journal (referiert)

Peng, S., Rippel, D., Kreutz, M., Freitag, M., Lütjen, M., Szczerbicka, H.
Frameworks for offshore wind farm installation scheduling with complementary application strategies using MILP and Petri nets
In: SIMULATION, (2026), 30 pages, DOI 10.1177/00375497261452257
[DOI | BibTeX]

Rippel, D., Kreutz, M., Lütjen, M., Freitag, M.
From literature to practice: taxonomy to compare system models for offshore wind farm applications
In: Journal of Simulation, (2026), pp. 1-18, DOI 10.1080/17477778.2026.2634398
[DOI | BibTeX]

Lütjen, M., Kreutz, M., Freitag, M., Evers, T., Vallée, T., Mohr, F.
Herausforderungen der Digitalisierung in der Klebetechnik: Untersuchung zu den aktuellen Herausforderungen in sechs ausgewählten Digitalisierungsfeldern
In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 120(2025)s1, pp. 236-240, DOI 10.1515/zwf-2024-0134
[DOI | BibTeX]

Quandt, M., Stern, H., Kreutz, M., Freitag, M.
Intelligente AR-basierte Assistenzsysteme: Bedarfsgerechter Einsatz von Augmented Reality (AR) in der Intralogistik
In: wt Werkstattstechnik, 114(2024)6, pp. 325-333, DOI 10.37544/1436-4980-2024-06-77
[DOI | BibTeX]

Kreutz, M., Ait Alla, A., Lütjen, M., Ohlendorf, J.-H., Freitag, M., Thoben, K.-D., Zimnol, F., Greulich, A.
Ice prediction for wind turbine rotor blades with time series data and a deep learning approach
In: Cold Regions Science and Technology, 206(2023), 12 pages, 103741, DOI 10.1016/j.coldregions.2022.103741
[DOI | BibTeX]

Trapp, M., Kreutz, M., Böttjer, A., Lütjen, M., Freitag, M.
Passgenaue Schuhe mittels 3D-Druck: Deep Learning unterstützt die Defekt-Erkennung bei Mass Customization
In: Industrie 4.0 Management, 38(2022)4, pp. 15-18
[BibTeX]

Ait Alla, A., Kreutz, M., Rippel, D., Lütjen, M., Freitag, M.
Simulated-based methodology for the interface configuration of cyber-physical production systems
In: International Journal of Production Research, 59(2021)17, pp. 5388-5403, DOI 10.1080/00207543.2020.1778209
[DOI | BibTeX]

Oelker, S., Sander, A., Kreutz, M., Ait Alla, A., Freitag, M.
Evaluation of the Impact of Weather-Related Limitations on the Installation of Offshore Wind Turbine Towers
In: Energies, 14(2021)13, 12 pages, 3778, DOI 10.3390/en14133778
[DOI | BibTeX]

Kreutz, M., Lütjen, M., Freitag, M.
Einführung von Digitalen Zwillingen: Entwicklung einer Vorgehensweise zur Technologiemigration
In: Industrie 4.0 Management, 36(2020)4, pp. 40-44
[BibTeX]

Konferenzbeitrag (referiert)

Stern, H., Quandt, M., Darabi, S., Kreutz, M., Leder, R., Freitag, M.
Comparing Clickable and Functional Prototypes for Augmented Reality Software Development in Intralogistics Processes
In: Procedia CIRP, 142(2026), pp. 902-907, DOI 10.1016/j.procir.2026.05.366
[DOI | BibTeX]

Ait Alla, A., Kreutz, M., Theß, M., Lütjen, M., Freitag, M.
Deploying a self-learning AI methodology to trigger battery-powered stock-level sensors of an eKanban system
In: Procedia CIRP, 120(2023), pp. 207-212, DOI 10.1016/j.procir.2023.08.037
[DOI | BibTeX]

Kreutz, M., Ait Alla, A., Lütjen, M., Freitag, M.
Deep Learning based monocular fill level detection for an eKanban system
In: IFAC-PapersOnLine, 56(2023)2, pp. 10321-10326, DOI 10.1016/j.ifacol.2023.10.990
[DOI | BibTeX]

Quandt, M., Stern, H., Kreutz, M., Freitag, M.
Challenges in Designing and Implementing Augmented Reality-Based Decision Support Systems for Intralogistics: A Multiple Case Study
In: Alfnes, E., Romsdal, A., Strandhagen, J. O., Cieminski, G. v., Romero, D. (eds.): Advances in Production Management Systems. Production Management Systems for Responsible Manufacturing, Service, and Logistics Futures. IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2023, Trondheim, Norway, September 17–21, 2023, Proceedings, Part I. Springer, Cham, 2023, pp. 803-817, DOI 10.1007/978-3-031-43662-8_57
[DOI | BibTeX]

Kreutz, M., Böttjer, A., Trapp, M., Lütjen, M., Freitag, M.
Towards individualized shoes: Deep learning-based fault detection for 3D printed footwear
In: Procedia CIRP, 107(2022), pp. 196-201, DOI 10.1016/j.procir.2022.04.033
[DOI | BibTeX]

Trapp, M., Kreutz, M., Lütjen, M., Freitag, M.
Improving Sustainability of Footwear Production through 3D Printing of Shoes
In: Plapper, P. (eds.): Digitization of the work environment for sustainable production. Schriftenreihe der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Arbeits- und Betriebsorganisation (WGAB) e. V.. GITO Verlag, Berlin, 2022, pp. 1-15, DOI 10.30844/WGAB_2022_2
[DOI | BibTeX]

Kreutz, M., Ait Alla, A., Lütjen, M., Freitag, M.
Autonomous, low-cost sensor module for fill level measurement for a self-learning electronic Kanban system
In: IFAC-PapersOnLine, 54(2021)1, pp. 623-628, DOI 10.1016/j.ifacol.2021.08.173
[DOI | BibTeX]

Kreutz, M., Ait Alla, A., Varasteh, K., Ohlendorf, J.-H., Lütjen, M., Freitag, M., Thoben, K.-D.
Convolutional neural network with dual inputs for time series ice prediction on rotor blades of wind turbines
In: Procedia CIRP, 104(2021), pp. 446-451, DOI 10.1016/j.procir.2021.11.075
[DOI | BibTeX]

Engbers, H., Ait Alla, A., Kreutz, M., Freitag, M.
Applicability of Algorithm Evaluation Metrics for Predictive Maintenance in Production Systems
In: 2020 6th IEEE Congress on Information Science and Technology (CiSt). IEEE, 2021, pp. 413-418, DOI 10.1109/CiSt49399.2021.9357277
[DOI | BibTeX]

Kreutz, M., Ait Alla, A., Eisenstadt, A., Freitag, M., Thoben, K.-D.
Ice Detection on Rotor Blades of Wind Turbines using RGB Images and Convolutional Neural Networks
In: Procedia CIRP, 93(2020), pp. 1292-1297, DOI 10.1016/j.procir.2020.04.107
[DOI | BibTeX]

Kreutz, M., Ait Alla, A., Varasteh, K., Lütjen, M., Freitag, M., Thoben, K.-D.
Investigation of icing causes on wind turbine rotor blades using machine learning models, minimalistic input data and a full-factorial design
In: Procedia Manufacturing, 52(2020), pp. 168-173, DOI 10.1016/j.promfg.2020.11.030
[DOI | BibTeX]

Ait Alla, A., Kreutz, M., Rippel, D., Lütjen, M., Freitag, M.
Simulation-based Analysis of the Interaction of a Physical and a Digital Twin in a Cyber-Physical Production System
In: IFAC-PapersOnLine, 52(2019)13, pp. 1331-1336, DOI 10.1016/j.ifacol.2019.11.383
[DOI | BibTeX]

Kreutz, M., Ait Alla, A., Varasteh, K., Oelker, S., Greulich, A., Freitag, M., Thoben, K.-D.
Machine learning-based icing prediction on wind turbines
In: Procedia CIRP, 81(2019), pp. 423 - 428, DOI 10.1016/j.procir.2019.03.073
[DOI | BibTeX]

Konferenzbeitrag (nicht referiert)

Trapp, M., Kreutz, M., Lütjen, M., Freitag, M.
3D-Druck von Schuhen - Wie nachhaltig sind Produkt und Prozess?
In: Landschützer, C. (eds.): Mehr als nur „grün“: Wie Wissenschaft und Wirtschaft Impulse für Nachhaltigkeit in all Ihren Dimensionen geben können. Tagungsband Logistikwerkstatt Graz 2023; 09.-10.05.2023. Verlag der Technischen Universität Graz, Graz, 2023, pp. 53-65, DOI 10.3217/978-3-85125-951-3
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Kreutz, M., Ait Alla, A., Lütjen, M., Freitag, M.
Energieeffizientes eKanban-System mit autonomen Sensormodulen zur Füllstandsmessung und Reinforcement Learning zur Messintervalanpassung
In: Logistics Journal: Proceedings, 17(2021), pp. 106-115, DOI 10.2195/lj_Proc_kreutz_de_202112_01
[DOI | BibTeX]