TU Ilmenau

Benjamin Wörrlein M. Sc.

External PhD student of the department.

 

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Research Gate

Research focus

  • Deep Learning for the prediction of power consumption
  • Hybrid Simulation
   

Memberships

  • Working Group Simulation (ASIM) of the German Informatics Society (GI)

Education

  • 2008 - 2013 Bachelor of Engineering University of Applied Science Hof Industrial Engineering and Management, majoring in Materials Technology
  • 2016 - 2018 Master of Science Ilmenau University of Technology Industrial Engineering and Management with focus on supply chain management and production engineering
 

Work experience

  • 2014 - 2015 Marking Expert (TÜV Rheinland Hong Kong LTD)
  • 2017 - 2018 CIP Expert (Deckel MAHO Seebach GmbH)
  • 2018 - 2022 Research Assistant in the FG Information Technology in Production and Logistics
  • since 2023 Project Manager DMG MORI Bielefeld

WSC 2020 - A Method For Predicting High-Resolution Time Series Using Sequence-to-Sequence Models

 

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      Wörrlein, Benjamin; Straßburger, Steffen:
      Using dynamic time warping and synthetic data for validating Seq2Seq in simulation
      #!ilm_mods_00030703!#
      In: Simulation Notes Europe: SNE, vol. 34 (2024), no. 4, pp. 203–213
      DOI: https://doi.org/10.11128/sne.34.tn.10713
      Wörrlein, Benjamin; Straßburger, Steffen:
      Dynamic Time Warping und Synthesedaten zur Validierung von Seq2Seq für die Simulation
      #!ilm_mods_00003057!#
      In: ASIM Workshop 2023: STS/GMMS/EDU : Proceedings Langbeiträge : ASIM Fachgruppenworkshop 2023, STS Simulation Technischer Systeme, GMMS Grundlagen und Methoden in Modellbildung und Simulation, EDU Simulation und Edukation, 6.3.-7.3.2023, Universität Magdeburg (ISBN 978-3-903347-61-8), (2023), pp. 133–142
      DOI: https://doi.org/10.11128/arep.21.a2113
      Wörrlein, Benjamin; Straßburger, Steffen:
      Hochaufgelöste Energieprofile durch hybride Simulation
      #!ilm_mods_00000174!#
      In: ASIM SST 2022 Proceedings Langbeiträge: 26. ASIM Symposium Simulationstechnik, 25.07.-27.07.2022, TU Wien (ISBN 978-3-903311-19-0), (2022), pp. 243–251
      DOI: https://doi.org/10.11128/arep.20.a2004
      Wörrlein, Benjamin; Straßburger, Steffen:
      Sequence to Sequence Modelle zur hochaufgelösten Prädiktion von Stromverbrauch
      #!ilm_mods_00010395!#
      In: Proceedings ASIM SST 2020: 25. ASIM Symposium Simulationstechnik : 14.10.-15.10.2020 : Online-Tagung (ISBN 978-3-901608-93-3), (2020), pp. 149–157
      DOI: https://doi.org/10.11128/arep.59.a59021
      Wörrlein, Benjamin; Straßburger, Steffen:
      A method for predicting high-resolution time series using sequence-to-sequence models
      #!ilm_mods_00010063!#
      In: 2020 Winter Simulation Conference (WSC) (ISBN 978-1-72819-500-1), (2020), pp. 1075–1086
      DOI: https://doi.org/10.1109/WSC48552.2020.9383969
      Wörrlein, Benjamin; Straßburger, Steffen:
      On the usage of deep learning for modelling energy consumption in simulation models
      #!ilm_mods_00001556!#
      In: Simulation Notes Europe: SNE, vol. 30 (2020), no. 4, pp. 165–174
      DOI: https://doi.org/10.11128/sne.30.tn.10536
      Wörrlein, Benjamin; Bergmann, Sören; Feldkamp, Niclas; Straßburger, Steffen:
      Deep-Learning-basierte Prognose von Stromverbrauch für die hybride Simulation
      #!ilm_mods_00014517!#
      In: Simulation in Produktion und Logistik 2019: Chemnitz, 18. - 20. September 2019 (ISBN 978-3-95735-114-2), (2019), pp. 121–131
      Wörrlein, Benjamin:
      Hybride Simulation zur realitätsnahen Abbildung von Energieströmen: Kombination von Materialflusssimulation und maschinellem Lernen
      #!ilm_mods_00014064!#
      Ilmenau, 2018