Qualitätswissenschaft

Anna M. Nowak-Meitinger, M.Sc.

Werdegang

Anna Nowak studierte bis März 2019 an der Technischen Universität Berlin Maschinenbau mit den Schwerpunkten Produktionstechnik und Qualitätsmanagement. Während des Studiums arbeitete sie an der TU Berlin als Studentische Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Qualitätsstrategie und Qualitätskompetenz (QSK), der von 2014 bis 2019 über Stiftungsmittel des Verbandes der Automobilindustrie e. V. Qualitäts-Management-Center (VDA QMC) finanziert wurde. Dabei wirkte Anna Nowak an der Forschung und Lehre im Bereich des strategischen Lieferantenmanagements mit. In ihrer Masterarbeit untersuchte sie das Potential des EFQM Excellence Modells zur Förderung der ökologischen und sozialen Nachhaltigkeit von Organisationen und konnte ihren Forschungsansatz als Stipendiatin bei zwei internationalen Konferenzen präsentieren.

Als Projektmanagerin leitete Anna Nowak ab April 2019 nationale sowie internationale Industrie- und Forschungsprojekte beim mittelständischen Sondermaschinenbauer Jonas & Redmann Automationstechnik GmbH in Berlin. Dabei steuerte sie die Entwicklung, Produktion und Inbetriebnahme von kundenspezifischen Sondermaschinen für die Automatisierung und Produktion in der Photovoltaik- und Energiespeicher-Branche. Außerdem übernahm sie Aufgaben im Qualitätsmanagement der Abteilung Projektmanagement und gestaltete aktiv die Einführung eines unternehmensweiten Prozessmanagements mit.

Seit Januar 2021 ist Anna Nowak wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet für Qualitätswissenschaft am Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF) an der Technischen Universität Berlin.

Tätigkeiten am Fachgebiet

Projektarbeit im H2020-Projekt Industrial Data Services for Quality Control in Smart Manufacturing (i4Q), Projektkennziffer 958205, Schwerpunkte:

  • Requirements Engineering
  • Digitale Audits zur Sicherstellung der Datenqualität in Produktionsprozessen

Unterstützung und Durchführung der Lehrveranstaltungen:

Forschungsschwerpunkte

  • QM in der digitalisierten Fabrik der Industrie 4.0
  • Qualitätsorientiertes Projektmanagement
  • Nachhaltigkeit und TQM
  • Führung und Coaching im QM

Veröffentlichungen

Nowak-Meitinger, A. M., Wellsandt, S.,Trevino, R. (2022): i4Q Deliverable 5.12 – i4Q Manufacturing Line Data Certification Procedure v2.(Submitted 31-12-2022).

Trevino, R., Nowak-Meitinger, A. M., Wellsandt, S. (2022): i4Q Deliverable 5.6 – i4Q Manufacturing Line Data Certification Procedure.(Submitted 30-06-2022).

Nowak-Meitinger, A. M., Mayer, J., Marde, S. K., Jochem, R. (2022): Identifying uncertainty in large scale Industry 4.0 software projects through model-based requirements engineering, I-ESA’22 Proceedings, Springer, 2022.

Apostolou, G., Nowak-Meitinger, A. M., Mayer, J., Andres, B., Trevino, R., Kozhuharova, D., Gialampoukidis, I., Poler, R., Vrochidis, S., Kompatsiaris, Y. (2022): Industrial Data Services for Quality Control in Industry 4.0, Workshop Paper, Interoperability for enterprise systems and applications (I-ESA’22), 23.-25.03.2022, Valencia, Spanien.

Nieto, E., Gomez, A., Ntemi, M., Nowak-Meitinger, A. M., Mayer, J., Trevino, R., Mateo-Casalí, M.A., Apostolou, G., Poler, R., Gialampoukidis, I., Vrochidis, S. (2022): Manufacturing Line Qualification and Reconfiguration, Workshop Paper, Interoperability for enterprise systems and applications (I-ESA’22), 23.-25.03.2022, Valencia, Spanien.

Nowak-Meitinger, A. M., Mayer, J., Jochem, R. (2021): i4Q – Deliverable 1.9 - Requirements Analysis and Functional Specification v2. (Submitted 30-09-2021).

Nowak-Meitinger, A. M., Jochem, R. (2021): i4Q – Deliverable 1.4 - Requirements Analysis and Functional Specification. (Submitted 29-04-2021).

Nowak, A. M. (2019): Kritische Beurteilung des EFQM Excellence Modells hinsichtlich der ökologischen und sozialen Nachhaltigkeit – eine Literaturanalyse. Masterarbeit an der Fakultät V, Technische Universität Berlin.

Wilde, A., Nowak, A. (2018): Total Supplier Risk Monitoring - Knowledge Management as a Basis of a Preventive Supplier Evaluation, J. of Business Management and Economics, 06:03 March (2018).

Wilde, A., Dust, R., Nowak, A. (2018): Alle Lieferantenrisiken im Blick, Controlling & Management Review, Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 62. Jahrgang, S. 46-51.

Dust, R., Wilde, A., Nowak, A. (2016): Smart Data Intelligence zur Steuerung der externen Wertschöpfungsnetzwerke, Beschaffung Aktuell, Konradin Verlag, 2016/09, S. 22-23.

Betreute Abschlussarbeiten

Yüksel, B. (2022)Kritische Beurteilung des V-Modells und Scrum hinsichtlich der Erfüllung von Qualitätsmanagement-Anforderungen (Masterarbeit)
Bürgers, M. (2022)Entwicklung einer methodischen Vorgehensweise zur Identifizierung relevanter Produktions- und Fertigungsdaten sowie deren erforderlicher Datenqualität im Rahmen der digitalen Überwachung einer Produktionslinie (IPFDQ) (Masterarbeit)
Meyer, M. (2022)Digital Twin-Anwendungen in vernetzten Wertschöpfungssystemen - Potenziale, Grenzen und Erfolgsfaktoren zur Steigerung der Supply Chain Quality (Masterarbeit)
Dalgali, B. (2022)Entwicklung eines Leitfadens zur Umsetzung von exzellentem Projektmanagement für Auftragsabwicklungsprojekte im industriellen Umfeld (Masterarbeit)
Li, S. (2022)Einflussfaktoren der Führung im Qualitätsmanagement aus der Perspektive von sieben Grundsätzen des Qualitätsmanagements – eine Literaturanalyse (Masterarbeit)
Ugur, S. O. (2023)Entwicklung eines nachhaltigen integrierten Managementsystems (Masterarbeit)
Freyburg, T. (2023)Qualitätswissenschaftliche Konzeptionierung eines Wiederaufbereitungsprozesses von Waschmaschinen (Masterarbeit)
Samoumi, S. (2023)Hemmnis- und Anforderungsanalyse zu Änderungen des Verhaltens von Stromverbrauchern zur Flexibilitätssteigerung im deutschen Stromsystem (Masterarbeit)
Schorde, P. (2023)Design und Konzeption interaktiver Visualisierungen des Produktlebenszyklus zur Vermittlung von Nachhaltigkeit (Masterarbeit)
Marde, S. (2023)Systems thinking in Total Quality Management for Sustainable Development of an organization: A literature review (Master thesis)
Rosenberger, G. (2023)Analyse wissenschaftlich fundierter Führungsmodelle zur Ableitung von Rollenkriterien für die nachhaltige Organisationsentwicklung (Masterarbeit)