Teilebezeichnung:

Sergey
Kasatov

Fokus: Anlauf- & Qualitäts-Engineering · Lieferantenqualität · Köln, DE

17 Jahre an der Linie, und heute der Daten-Werkzeugkasten dazu.

Rohbau- und Schließsystem-Entwicklung, Anlaufmanagement und Lieferantenqualität in Ford-, General-Motors-, Opel- und Stellantis-Programmen. 2025-2026 Weiterbildung in Python, SQL, Tableau und Machine Learning. Ab sofort verfügbar für Rollen in Anlauf, Qualität, Lieferantenqualität und Fertigungs-Engineering in Deutschland sowie für Datenrollen in der Fertigung.

Berufserfahrung Kontakt

LinkedIn E-Mail KI- & Datenprofil

Zur Einstellung freigegebenab sofort verfügbar · DE

Abb. 1 · SPC-Regelkarte KW 1–24

Time-to-Close: ca. 4 → ca. 3 Wochen · Stellantis-Programm

TitelSergey Kasatov · Anlauf & Qualität

StandortKöln, DE

Projektion

RevG · 2026

StatusZur Einstellung freigegeben · ab sofort

17 Jahre Automobil-Engineering 7 Fahrzeuganläufe 20+ Lieferantenaudits 250.000 € größte Kosteneinsparung 8D · SPC · PPAP/APQP Ford · GM · Opel · Stellantis Köln, Deutschland

17J.

Automobil-Engineering: Entwicklung, Qualität, Anlauf

Fahrzeuganläufe mit Werken und Lieferanten

20+

Lieferantenaudits · PPAP/APQP für 35 Teile

250T€

größte dokumentierte Kosteneinsparung pro Initiative

Schnitt A-A · Warum dieses Profil

Die Linie, der Lieferant und das KPI-Paket

Jede Seite des Dreiecks OEM–Werk–Lieferant, und das Reporting, das die Projekte bewegt hat.

Anlaufmanagement

7 Fahrzeuganläufe mit 3 Werken und 5 Lieferanten bei Ford unterstützt, Führung eines Teams von 3 Ingenieuren. Bei Stellantis Schnittstelle Entwicklung–Serienanlauf für ca. 100 BIW-Teile und Koordination von ca. 150 Konstruktionsänderungen durch den Hochlauf.

Lieferantenqualität und Audits

20+ Lieferanten auditiert und PPAP/APQP für 35 Teile bei SOLLERS verantwortet, 8 kritische Themen vor SOP geschlossen. 8D, SPC, PPAP/APQP und Lieferantenaudits sind Arbeitsmethoden aus diesen Jahren, keine Folienüberschriften.

KPI-Reporting und Ursachenanalyse

Ein wöchentliches KPI-/Qualitäts-Trend-Reporting senkte bei Stellantis die Time-to-Close von ca. 4 auf ca. 3 Wochen und die Anlaufnacharbeit um ca. 25 %. Heute baue ich dieselben Pakete und Ursachenanalysen mit SQL, Python, Excel und Tableau.

Revisionsverlauf · Berufserfahrung

17 Jahre entlang des Fahrzeug-Lebenszyklus

Zu lesen wie der Revisionsblock einer Zeichnung, älteste zuerst. Die Detailansichten aller Revisionen stehen im Profil.

Rev	Datum	Änderungsbeschreibung	Wo
A	2007–2008	Prozessengineering: CNC-Programme, Fertigungslinien, Luftfahrt-Dokumentation	ElaS & KMPO, Russland
B	2008–2010	Senior Qualitätsingenieur Lieferantenqualität: 20+ Audits, PPAP/APQP für 35 Teile	SOLLERS · FIAT & ISUZU
C	2011–2012	Engineering-Praktika: Prototypen-Bereitschaft, UHSS-Reparaturmethoden, Simulationen	Ford & Continental, DE
D	2013–2014	Produktentwicklungsingenieur: 25 Rohbau-Teile lokalisiert, 75.000 € Einsparung	General Motors, RU
E	2014–2025	Automotive-Berater: Entwicklung, Anlauf, Qualität in Ford-, Opel-, Stellantis-Programmen	SEGULA Technologies, DE
F	2025–2026	Umschulung auf Datenanalyse: Python, SQL, Tableau, ML	Masterschool · Köln

Rev. E · Detailansicht Apr 2014 – Feb 2025

SEGULA Technologies · Automotive-Berater

Köln, Deutschland · Langzeiteinsätze bei Stellantis, Opel und Ford

Projektingenieur, BIW & Türkomponenten · Stellantis, Rüsselsheim

Jul 2022 – Feb 2025

Schnittstelle Entwicklung–Serienanlauf für ca. 100 BIW-Teile; Koordination von ca. 150 Konstruktionsänderungen durch den Hochlauf. Ein wöchentliches KPI-/Qualitäts-Trend-Reporting senkte die Time-to-Close von ca. 4 auf ca. 3 Wochen und die Anlaufnacharbeit um ca. 25 %, mit ca. 100.000 € Kosteneinsparung.

Launch Quality Specialist, TSQ · Opel Werk Eisenach

Okt 2020 – Jun 2022

Qualitätsabsicherung des Serienanlaufs Opel Grandland X Facelift: Fahrzeuge durch die Montagesequenzen begleitet, Linienprobleme analysiert und gelöst, Korrektur- und Vorbeugemaßnahmen dokumentiert.

Manufacturing Engineer, Launch & Logistics · Eisenach, Rüsselsheim, Trnava

Jul 2019 – Sep 2020

Materialflussanalyse für eine PHEV-Einführung, Optimierung von Supermarkt und E-Kanban, Montagekonzepte für die Integration neuer Modelle und Roboteranpassung für die Peugeot-208-BEV-Linie.

Teamleiter, Body Exterior & Interior · Ford, Köln

Apr 2014 – Jun 2019

7 Fahrzeuganläufe mit 3 Werken und 5 Lieferanten unterstützt, Führung eines Teams von 3 Ingenieuren. Ein wöchentliches KPI-Paket für 6 Stakeholder verfolgte die SOP-Reife von 70+ Teilen. Standardisierungs- und Lokalisierungsinitiativen brachten 250.000 € Kosteneinsparung.

KPI-ReportingAnlaufmanagementÄnderungsmanagementUrsachenanalyse

Alle Detailansichten, Ausbildung und Nachweise

Technische Spezifikation · Kompetenzen

Zwei Werkzeugkästen, ein Profil

Die Qualitätsdisziplin eines Automobilingenieurs, und der Daten-Stack, um die Zahlen direkt zu bearbeiten.

Qualität & Fertigung Spez 3/4

Ursachenanalyse · 8D SPC PPAP / APQP Lieferantenqualität & Audits Anlauf-/Hochlaufmanagement Änderungsmanagement Lean · Kaizen

Daten-Werkzeugkasten Spez 1/4

SQL Python · pandas Tableau Excel / Power Query Statistik & EDA Datenbereinigung KPI-Design & Dashboards Data Storytelling

Stückliste · Fertigungsnah

Datenarbeit in der Sprache des Werks

Drei von dreizehn Portfolio-Projekten, ausgewählt für Leser aus Werk und Qualität. Jede Kennzahl ist aus dem verlinkten Repository reproduzierbar.

Pos. 04 · Apr–Mai 2026

Horizontales Balkendiagramm der 20 wichtigsten Merkmale nach mittlerem |SHAP|-Wert; Brake_Condition dominiert mit rund 2,8, alle anderen Merkmale liegen unter 0,2 — **Abb. 04**Mittlere |SHAP|-Merkmalswichtigkeit, XGBoost · Abbildung aus dem Repository

Predictive Maintenance: Flottenrisiko & Kosten

Drei Geschäftsfragen auf einem 92.000-Zeilen-Flottendatensatz: Welche Fahrzeuge brauchen Wartung (Klassifikation), was kostet sie (Regression), wie segmentiert man die Flotte nach Risiko (Clustering). Die SHAP-Analyse identifizierte Brake_Condition als dominanten Ausfallprädiktor, genau was 17 Jahre Fahrzeugentwicklung erwarten lassen.

PR-AUC 0,902 R² 0,885 Zeilen 92T

PythonXGBoostSHAPSQLClustering

Fallstudie PS-02 Code & Notebooks

Pos. 12 · Jul 2026

PowerShell-Fenster mit sieben Berichtsdateien, jede mit Urteil PASS, der Zahl der gefundenen Lückenmarker und den markierten Abschnitten, abgeschlossen mit 7 of 7 passed — **Abb. 12**Lauf des Marker-Checkers, 7 von 7 bestanden · Screenshot aus dem Repository

IATF Quality Report Prompt

Kann man einem Sprachmodell verbieten, eine Lücke in einer gelenkten Aufzeichnung zu füllen? Ein Drei-Zonen-Prompt entwirft deutsche Qualitätsberichte nach ISO 9001 / IATF 16949 und darf keine Zahl ableiten, die nicht in den Daten steht: In einer QMS-Aufzeichnung ist eine abgeleitete Zahl eine Audit-Feststellung, auch wenn sie rechnerisch stimmt. Ein Negativkontrolltest hielt eine Zahl zurück und ließ beide Operanden als Köder stehen. Kein Lauf hat sie berechnet; die Lückenmarkierung erschien nur in 5 von 7 Läufen an beiden geforderten Stellen, und diese schwächere Zahl ist veröffentlicht wie gemessen, der Prompt bewusst nicht nachgebessert.

ohne erfundene Zahlen 7 von 7 Läufen Lücke doppelt markiert 5 von 7 eigene Defekte veröffentlicht 3

Claude Opus 5Prompt EngineeringTestdesignPython

Prompt, Test & Transkripte

Pos. 06 · Feb 2026 Live

Retail-KPI-Dashboard

Interaktives Tableau-Dashboard für Umsatz, Gewinn, Rabatt und Bestellungen mit Drill-down nach Region, Produktkategorie und Zeitraum. LOD-Ausdrücke und Dashboard-Aktionen geben nicht-technischen Nutzern Self-Service-Analyse, dieselbe Logik wie eine Qualitäts-Trendtafel im Werk.

Zeilen ca. 10T Monate 48 Bundesstaaten 49

TableauLODDashboard-Aktionen

Auf Tableau Public öffnen

Komplette Stückliste: alle 13 Projekte

Jemand gesucht, der Linie und Zahlen kennt?

Ab sofort verfügbar für Rollen in Anlauf, Qualität, Lieferantenqualität und Fertigungs-Engineering in Deutschland: vor Ort, hybrid oder remote. Ebenso offen für Daten- und Automatisierungsrollen in der Fertigung. Deutsch B2, Englisch C1, Russisch Muttersprache.

sergey@kasatov.de Auf LinkedIn vernetzen