FH Bielefeld
University of
Applied Sciences

Projekte

  • Methodenprojekt zur Entwicklung eines Werkerassistenzsystems für die Qualitätsprognose in der industriellen Fertigung („Predictive Quality“)
    Maschinelles Lernen, Data Mining, Predictive Analytics, Smart Services, Qualitätsmanagement, Prozessoptimierung, Industrie 4.0
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  • Aufbau eines humanzentrierten Smart Service Lab für das CfADS („Aufbau Smart Service Lab“)
    Intelligente Assistenzsysteme, Virtual Reality, Augmented Reality, Motion Capture, künstliche Intelligenz
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  • Human-zentriertes Smart Service Lab
    Intelligente Assistenzsysteme, Virtual Reality, Augmented Reality, Motion Capture, künstliche Intelligenz
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  • Smart Demand Forecasting: Methodenprojekt zur Entwicklung eines Smart Services für eine KI-basierte Bedarfsprognose zur Optimierung der Kunden/Lieferantenschnittstelle in der Supply Chain von mittelständischen Industriebetrieben
    KI, Bedarfsprognose, CRM (Customer Relationship Management), Data-Analytics
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  • Methodenprojekt für die Entwicklung eines Smart Services zur vorausschauenden und proaktiven Produktionsplanung und -steuerung mit Hilfe von KI-Methoden (Predictive Scheduling)
    Cyber-Physical-Production-System, Predictive Scheduling, Smart Service Lab , Industrie 4.0
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  • ITS.ML – Intelligente Technische Systeme der nächsten Generation durch Maschinelles Lernen
    Maschinelles Lernen, Deep Learning, Big Data, Predictive Maintenance, Assistenzsysteme, Kognition, Greybox Lernen, eingebettetes Lernen, Digitalisierung
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  • ML4Pro2 – Maschinelles Lernen für die Produktion und deren Produkte
    Maschinelles Lernen, Deep Learning, Lernen auf Datenströmen, Hybride Lernverfahren, Prozessoptimierung, Predictive Quality
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  • Entwicklung von prototypischen Workflows und Methoden für die IoT-geprägte Produktion
    Machine Learning, Predictive Maintenance, Prescriptive Maintenance, datenbasierte Anlagenoptimierung, kameragestütztes Kommissionieren, Condition Monitoring, IoT, IIoT
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  • Errichtung einer IoT-geprägten Produktion als heterogene Datenquelle und offene Forschungsplattform für das Center for Applied Data Science
    IoT-Produkt, IoT-Fabrik, Industrie 4.0
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  • Entwicklung von datenbasierten Methoden zur Fehlervorhersage und für einen fehlertoleranten Anlagenbetrieb unter Verwendung der IoT-geprägten Produktion als Validierungsumgebung
    Prescriptive Maintenance, Maschinelles Lernen, Cloud Computing, Diagnose, Fehlertolerante Steuerung, IoT
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  • Einrichtung einer lokalen Cloud-Plattform für die großskalige Datenanalyse innerhalb des Center for Applied Data Science Gütersloh
    Big Data, Cloud Computing, Datenanalyse, Datenaufbereitung, Datenerfassung, Hadoop-Framework, High Performance Computing (HPC), Industrie 4.0, Digitalisierung, maschinelles Lernen, Deep-Learning, Prozessoptimierung
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  • Kompetenz-, Methoden- und Infrastrukturaufbau in den Bereichen der Vernetzung und Digitalisierung von Bestandsanlagen sowie zur datenbasierten Anlagenautomatisierung und Verbrauchsreduktion
    Digitalisierung, Datenaufbereitung, Datenerfassung, Sensor, Prozessoptimierung, Datenanalyse
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  • Aufbau einer Predictive-Maintenance-Pilotinfrastruktur in der Cloud-Plattform des CfADS
    Predictive Maintenance, Digitalisierung, Cloud Computing, Prozessoptimierung, Datenanalyse
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