Lebenslauf

Ricardo Caballero studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Universidad Tecnológica de Panamá und absolvierte anschließend den Masterstudiengang Produktionstechnik an der RWTH Aachen University. Seine Masterarbeit am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen beschäftigte sich mit Wissensmanagement in kleinen und mittleren Unternehmen des Werkzeugbaus.

Von 2018 bis Anfang 2024 war er als Dozent an der Fakultät für Wirtschaftsingenieurwesen der Universidad Tecnológica de Panamá tätig. Er lehrte unter anderem Produktionsmanagement, Produktionsplanung und -steuerung, Operations Research, Arbeitswissenschaft, Statistik und angewandte Simulation. Zudem betreute er zahlreiche Bachelorarbeiten zu Digitalisierung, Prozessoptimierung, Instandhaltung und Logistik. Von 2022 bis 2024 übernahm er als Akademischer Koordinator der Fakultät am Campus Chiriquí zusätzliche Leitungs- und Koordinationsaufgaben.

Darüber hinaus engagiert er sich seit 2006 bei AFS Intercultural Programs Panama und war von 2019 bis 2024 stellvertretender Vorsitzender der Organisation. Dort übernahm er Verantwortung in der interkulturellen Bildungsarbeit, der Betreuung internationaler Teilnehmender und der Koordination von Freiwilligenprogrammen.

Seit Juni 2024 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter in der IPS-Abteilung Systemgestaltung und Planung am BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik. Seine Tätigkeit verbindet Forschung, Projektmanagement, universitäre Lehre und die Betreuung wissenschaftlicher Abschlussarbeiten mit der Gestaltung, Planung und datenbasierten Optimierung von Produktions- und Logistiksystemen.

Forschungsbereiche und -interessen

• KI-basierte Entscheidungsunterstützung in Produktion und Logistik

• Predictive Maintenance sowie Überwachung und Prognose von Maschinenzuständen

• Simulation, digitale Zwillinge und Data Analytics für Produktions- und Logistiksysteme

Aktivitäten

• Mitwirkung an der Brazilian-German Collaborative Research Initiative on Smart Connected Manufacturing (CRI-SCMfg) und an internationalen Forschungskooperationen mit Hochschulen und Industriepartnern

• Konzeption und Entwicklung KI-basierter Systeme für die Produktionsplanung und -steuerung sowie die integrierte Produktions- und Instandhaltungsplanung

• Analyse und Spezifikation von Anforderungen an Produktions- und Logistiksysteme sowie Überführung der Anforderungen in Daten-, Simulations- und Entscheidungsmodelle

• Aufbereitung und Analyse von Produktions-, Maschinenzustands- und Logistikdaten sowie Konzeption und Auswertung simulationsbasierter Experimente

Projekte

Prophecy
Auswahl von Prognosemodellen für die vorausschauende Instandhaltung und eine integrierte, auf verstärkendem Lernen basierende Produktionsplanung in dynamischen Produktionssystemen
01.02.2025 - 31.01.2027

AutoLog
Entwicklung autonomer Fahrprozesse und dynamischer Lager- und Logistikkonzepte auf Automobilterminals
01.01.2024 - 31.12.2026

AITeach
Automatische Interpretation und Erstellung von Montageprozessabläufen durch Demonstration
01.03.2023 - 28.02.2025

SYDITIL
SYstemic DIgital Twins for Industrial Logistics
01.01.2023 - 31.12.2024

EKIMuPP
Konzeption und Erforschung einer digitalen und KI-unterstützten, flexiblen Montagelinie zur Steigerung von Produkt- und Prozessinnovation
01.03.2021 - 30.06.2022

AxIoM
Gamifiziertes KI-Assistenzsystem zur Unterstützung des manuellen Montageprozesses
01.06.2019 - 31.03.2021

Publikationen

Artikel in einem Journal (referiert)

Ortega-Del-Rosario, M. D. L. A., Caballero, R., Domínguez, M. A. M., Lescure, R., Noguera, J. C., Jaén-Ortega, A. A., Castaño, C.
AI-Enhanced Manufacturing in Latin America: Opportunities, Challenges, Applications, and Regulatory Policy Frameworks for Intelligent Production Systems
In: Applied Sciences, 15(2025)20, 11056, DOI 10.3390/app152011056
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Konferenzbeitrag (referiert)

Caballero, R., Engbers, H., Schweitzer de Souza, N. L., Bremen, J. C., Frazzon, E. M., Braghirolli, L. F., Uhlmann, I., Pereira, C. E., Freitag, M.
A conceptual framework for AI-driven, integrated planning of production and predictive maintenance
In: Procedia Computer Science, 276(2026), pp. 215-222, DOI 10.1016/j.procs.2026.02.027
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Elghawar, M., Caballero, R., Freitag, M.
Machine Learning-Based Dwell Time Prediction for Storage Allocation in RoRo Terminals: A Conceptual Framework
In: Kanzari, D., Essalih, M., Madani, K., Marques, R. (eds.): Proceedings. 2025 IEEE International Conference on Advances in Data-Driven Analytics and Intelligent Systems (ADACIS). November 20th – 22nd, 2025, Marhaba Palace Hotel, Sousse, Tunisia. IEEE, Piscataway, NJ, USA, 2025, pp. 1 - 6, DOI 10.1109/ADACIS65663.2025.11436330
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Konferenzbeitrag (nicht referiert)

Hoff-Hoffmeyer-Zlotnik, M., Caballero, R., Freitag, M.
Transition of Automotive RoRo-Terminals - From Intelligent Driver Assignment to Automated Driving
In: Kartnig, G., Zrnic, N., Bosnjak, S. (eds.): XXV INTERNATIONAL CONFERENCE ON "MATERIAL HANDLING, CONSTRUCTIONS AND LOGISTICS". September 18th – 19th, 2024. TU Wien, Vienna, 2024, pp. 11-16
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