2018

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09MAI 2018
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Infoveranstaltung zur Qualifizierung ML@Operations
Am Mittwoch, den 30. Mai, um 14:00 Uhr findet am Lehrstuhl REP in Fürth eine Infoveranstaltung zu der im September startenden Qualifizierung ML@Operations statt. Innerhalb der Infoveranstaltung werden die Ziele, der Inhalt sowie der Ablauf der Qualifizierung vorgestellt. Zusammengefasst werden Methoden des Maschinellen Lernens anhand von produktions- bzw. qualitätsorientierten Anwendungsfällen gelehrt. Die Zielgruppe sind insbesondere […]Am Mittwoch, den 30. Mai, um 14:00 Uhr findet am Lehrstuhl REP in Fürth eine Infoveranstaltung zu der im September startenden Qualifizierung ML@Operations statt. Innerhalb der Infoveranstaltung werden die Ziele, der Inhalt sowie der Ablauf der Qualifizierung vorgestellt. Zusammengefasst werden Methoden des Maschinellen Lernens anhand von produktions- bzw. qualitätsorientierten Anwendungsfällen gelehrt. Die Zielgruppe sind insbesondere […]
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08MäRZ 2018
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Der Lehrstuhl REP wächst – studentische Hilfskräfte zur Unterstützung gesucht.
Für die Durchführung neuer Forschungsprojekte werden für die Bereiche Zerpanung wie auch Produktionssysteme studentische Hilfskräfte zur Unterstützung gesucht. Sollten Sie an einer Mitarbeit Interesse haben, finden Sie die entsprechenden Ausschreibungen auf unserer Karriereseite. Ansprechpartner Bereich Zerspanung: Ansprechpartner Bereich Produktionssysteme:
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07FEB. 2018
Laufende Forschungsprojekte
Laufendes Projekt: Green Belt ML@Operations
Die Digitalisierung birgt große Potenziale zur Steigerung der Ressourceneffizienz industrieller Produktionsprozesse. Durch Technologien im Kontext von Industrie 4.0 können produktionsnahe Daten kurzzyklisch erfasst und aggregiert werden. In Anbetracht der dadurch zunehmenden Datenkomplexität und des Datenvolumens stehen Mitarbeiter jedoch vor der Herausforderung, diese Daten zu analysieren und interpretieren sowie die Nachhaltigkeit der eingeleiteten Maßnahmen zu bewerten, […]Die Digitalisierung birgt große Potenziale zur Steigerung der Ressourceneffizienz industrieller Produktionsprozesse. Durch Technologien im Kontext von Industrie 4.0 können produktionsnahe Daten kurzzyklisch erfasst und aggregiert werden. In Anbetracht der dadurch zunehmenden Datenkomplexität und des Datenvolumens stehen Mitarbeiter jedoch vor der Herausforderung, diese Daten zu analysieren und interpretieren sowie die Nachhaltigkeit der eingeleiteten Maßnahmen zu bewerten, […]
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01FEB. 2018
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Neuer Mitarbeiter unterstützt Arbeitsgruppe Zerspanung am REP / Nicolai Ostrowicki
Nicolai Ostrowicki absolvierte ein duales Studium an der DHBW Stuttgart sowie ein Masterstudium im Studiengang Maschinenbau an der FAU Erlangen-Nürnberg. Im Rahmen seiner wissenschaftlichen Arbeiten beschäftigte er sich mit der kryogenen Bearbeitung schwer zerspanbarer Werkstoffe und der Randzonenausbildung spanend gefertigter Bauteile. Er wird ab dem 1. Februar 2018 die Arbeitsgruppe Zerspanung insbesondere bei der Entwicklung […]Nicolai Ostrowicki absolvierte ein duales Studium an der DHBW Stuttgart sowie ein Masterstudium im Studiengang Maschinenbau an der FAU Erlangen-Nürnberg. Im Rahmen seiner wissenschaftlichen Arbeiten beschäftigte er sich mit der kryogenen Bearbeitung schwer zerspanbarer Werkstoffe und der Randzonenausbildung spanend gefertigter Bauteile. Er wird ab dem 1. Februar 2018 die Arbeitsgruppe Zerspanung insbesondere bei der Entwicklung […]
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26JAN. 2018
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Förderprojekt ML@Operations am 01. November gestartet
Am 01. November startete das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt „Green Belt ML@Operations – Maschinelle Lernverfahren für spezifische Anwendungsfälle in Produktion und Qualität“. In Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik entwickelt der Lehrstuhl REP ein auf spezifischen Fragestellungen, aus den Bereichen Qualität und Produktion, basierendes Qualifizierungskonzept im Bereich Maschinelles […]Am 01. November startete das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt „Green Belt ML@Operations – Maschinelle Lernverfahren für spezifische Anwendungsfälle in Produktion und Qualität“. In Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik entwickelt der Lehrstuhl REP ein auf spezifischen Fragestellungen, aus den Bereichen Qualität und Produktion, basierendes Qualifizierungskonzept im Bereich Maschinelles […]
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