Publikationsliste (peer-reviewed)
2022
- N. E. Bances Purizaca, A. M. A. Karol, und U. Schneider, „LSTM and CNN Based IMU Sensor Fusion Approach for Human Pose Identification in Manual Handling Activities“, in Wearable Robotics: Challenges and Trends : Proceedings of the 5th International Symposium on Wearable Robotics, WeRob2020, and of WearRAcon Europe 2020, October 13-16, 2020, Cham, Schweiz, 2022, S. 461--465. doi: 10.1007/978-3-030-69547-7_74.
- I. K. Gauger, T. Nagel, und M. Huber, „Hybrides Maschinelles Lernen im Kontext der Produktion“, in Digitalisierung souverän gestalten II : Handlungsspielräume in digitalen Wertschöpfungsnetzwerken, Berlin u.a.: Springer Vieweg, 2022, S. 64--79. doi: 10.1007/978-3-662-64408-9_6.
- M. Veerappa, M. Anneken, N. Burkart, und M. Huber, „Validation of XAI Explanations for Multivariate Time Series Classification in the Maritime Domain“, Journal of Computational Science, Bd. 58, S. 10, 2022, doi: 10.1016/j.jocs.2021.101539.
- S. Dürr, R. Silbernagel, H. Bartsch, G. L. Steier, M. Huber, und G. Lanza, „A Data-Driven Approach for Option-Specific Order Freeze Points in Mass-Customized Production“, in Towards Sustainable Customization: Bridging Smart Products and Manufacturing Systems : Proceedings of the 8th Changeable, Agile, Reconfigurable and Virtual Production Conference (CARV2021) and the 10th World Mass Customization & Personalization Conference (MCPC2021), Aalborg, Denmark, October/November 2021, Cham, Schweiz, 2022, S. 620--627. doi: 10.1007/978-3-030-90700-6_70.
2021
- L. Zarco, J. Siegert, T. Schlegel, und T. Bauernhansl, „Scope and Delimitation of Game Engine Simulations for Ultra-Flexible Production Environments“, Procedia CIRP, Bd. 104, S. 792--797, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.11.133.
- C. Fries u. a., „Fluid Manufacturing Systems (FLMS) : A Novel Approach For Versatility In Production“, in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020), Wiesbaden, 2021, S. 37--44. doi: 10.1007/978-3-662-62962-85.
- D. Görzig und T. Bauernhansl, „Service Capability Ontology“, in Advances in Production Management Systems : Artificial Intelligence for Sustainable and Resilient Production Systems. IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2021, Nantes, France, September 5-9, 2021, Proceedings, Part V, Cham, 2021, S. 361--368. doi: 10.1007/978-3-030-85914-538.
- M. Kaufmann, I. Effenberger, und M. Huber, „On the Development of a Surrogate Modelling Toolbox for Virtual Assembly“, Applied Sciences, Bd. 11, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2021, doi: 10.3390/app11031181.
- D. Bauer, C. Kaymakci, T. Bauernhansl, und A. Sauer, „Intelligent Energy Systems as Enabler for Increased Resilience of Manufacturing Systems“, Procedia CIRP, Bd. 104, S. 217--222, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.11.037.
- C. Fries, M. Fechter, N. Gábor, S. Adam, und T. Bauernhansl, „First Results of a Survey on Manufacturing of the Future“, Procedia Computer Science, Bd. 180, S. 142--149, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.137.
- M. Moosmann u. a., „Separating Entangled Workpieces in Random Bin Picking using Deep Reinforcement Learning“, Procedia CIRP, Bd. 104, S. 881--886, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.11.148.
- R. Lamprecht, F. Wurst, und M. Huber, „Reinforcement Learning based Condition-oriented Maintenance Scheduling for Flow Line Systems“, in 2021 IEEE 19th International Conference on Industrial Informatics (INDIN) : 21.07.2021 - 23.07.2021, Virtual, Piscataway, NJ, USA, 2021, S. 7. doi: 10.1109/INDIN45523.2021.9557373.
- J. Siegert u. a., „Model-based Approach for the Automation and Acceleration of the CE-Conformity Process for Modular Production Systems: Future Requirements and Potentials“, in 2nd Conference on Production Systems and Logistics : 10.08.2021 ‐ 11.08.2021. Online Conference, Offenburg, 2021, S. 177--190. doi: 10.15488/11273.
- M.-A. Zöller, T.-D. Nguyen, und M. Huber, „Incremental Search Space Construction for Machine Learning Pipeline Synthesis“, in Advances in Intelligent Data Analysis XIX : 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26-28, 2021, Proceedings, Cham, 2021, S. 103--115. doi: 10.1007/978-3-030-74251-59.
- M.-A. Zöller und M. Huber, „Benchmark and Survey of Automated Machine Learning Frameworks“, Journal of Artificial Intelligence Research, Bd. 70, S. 409--472, 2021, doi: 10.1613/jair.1.11854.
- M.-A. Zöller, T.-D. Nguyen, und M. Huber, „Incremental Search Space Construction for Machine Learning Pipeline Synthesis“, in Advances in Intelligent Data Analysis XIX : 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26-28, 2021, Proceedings, Cham, 2021, S. 103--115. doi: 10.1007/978-3-030-74251-59.
- E. Westkämper, „Anwendung technischer Intelligenz in der Produktion durch Corona verzögert? : Editorial“, wt Werkstattstechnik online : Forschung und Entwicklung in der Produktion, Bd. 111, Nr. 6, Art. Nr. 6, 2021.
- T. Nagel und M. Huber, „Autoencoder-Inspired Identification of LTI Systems“, in European Control Conference : 29.06.2021 - 02.07.2021, Virtual Conference, Piscataway, NJ, USA, 2021, S. 2352--2357.
- S. Dürr, R. Lamprecht, M. Kauffmann, J. Winter, H. Alexy, und M. Huber, „Development of an Integrated Data-Driven Process to Handle Uncertainties in Multi-Variant Production and Logistics: A Survey“, in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020), Wiesbaden, 2021, S. 486--494. doi: 10.1007/978-3-662-62962-856.
- T. Bauernhansl, „End-to-End komplett neu gedacht : Editorial“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 111, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2021.
- M. Böhm, T. Bauernhansl, und S. Jeschke, „Behavior of Decision Forest Classification in Dynamic Manufacturing Systems“, Procedia CIRP, Bd. 104, S. 524--529, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.11.088.
- J. Siegert, L. Zarco, und T. Schlegel, „Adaptive Visual Concept for Controlling Cyber-Physical Production Modules based on Cognitive Associations“, Procedia CIRP, Bd. 104, S. 809--814, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.11.136.
- E. Groß, J. Siegert, B. Miljanovic, und T. Bauernhansl, „Kompetenzentwicklung in der hybriden Montage : Visuelle, auditive und haptische Gestaltung von Systeminteraktionen“, wt Werkstattstechnik online : Forschung und Entwicklung in der Produktion, Bd. 111, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2021, doi: 10.37544/1436-4980-2021-03-15.
- M.-A. Zöller und M. Huber, „Benchmark and Survey of Automated Machine Learning Frameworks“, Journal of Artificial Intelligence Research, Bd. 70, S. 409--472, 2021, doi: 10.1613/jair.1.11854.
- M. J. Kratzer, C. Buchner, P. Kübler, T. Burkert, B. Szost, und T. Bauernhansl, „Zeitpunktabhängige Prognose von Änderungsaufwänden : Zeitpunktabhängige Prognose von Änderungsaufwänden bei technischen Bauteiländerungen“, wt Werkstattstechnik online : Forschung und Entwicklung in der Produktion, Bd. 111, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2021, doi: 10.37544/1436-4980-2021-05-63.
- D. Bauer, M. Böhm, T. Bauernhansl, und A. Sauer, „Increased resilience for manufacturing systems in supply networks through data-based turbulence mitigation“, Production Engineering: Research and Development, Bd. 15, Nr. 3–4, Art. Nr. 3–4, 2021, doi: 10.1007/s11740-021-01036-4.
- M. Huber, T. Nagel, R. Lamprecht, und F. Eiling, „Potenziale von Reinforcement Learning für die Produktion“, Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft Industrieller Geschäftsprozesse, Bd. 37, Nr. 2, Art. Nr. 2, 2021, doi: 10.30844/I40M21-2S25-29.
- C. Landgraf, B. Meese, M. Pabst, G. Martius, und M. Huber, „A Reinforcement Learning Approach to View Planning for Automated Inspection Tasks“, Sensors, Bd. 21, Nr. 6, Art. Nr. 6, 2021, doi: 10.3390/s21062030.
- M. Schalk, J. Siegert, U. Schneider, und T. Bauernhansl, „Effektivität industrieller Exoskelette : Auswertung einer Expertenumfrage“, wt Werkstattstechnik online : Forschung und Entwicklung in der Produktion, Bd. 111, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2021, doi: 10.37544/1436-4980-2021-05-53.
- P. Schmidhäuser, M. Link, und D. Berner, „Gestaltung einer arbeitsplatznahen und multifunktionalen Lernumgebung : linc - der kleinste Seminarraum der Zukunft“, ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Bd. 116, Nr. 6, Art. Nr. 6, 2021, doi: 10.1515/zwf-2021-0102.
- D. Bauer, M. Böhm, T. Bauernhansl, und A. Sauer, „Increased resilience for manufacturing systems in supply networks through data-based turbulence mitigation“, Production Engineering: Research and Development, Bd. 15, Nr. 3–4, Art. Nr. 3–4, 2021, doi: 10.1007/s11740-021-01036-4.
- N. Schaaf, O. de Mitri, H. B. Kim, A. Windberger, und M. Huber, „Towards Measuring Bias in Image Classification“, in Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2021 : 30th International Conference on Artificial Neural Networks, Bratislava, Slovakia, September 14-17, 2021, Proceedings, Part III, Cham, Schweiz, 2021, S. 433--445. doi: 10.1007/978-3-030-86365-435.
- M. Kaufmann, I. Effenberger, und M. Huber, „Measurement uncertainty assessment for virtual assembly“, Journal of Sensors and Sensor Systems, Bd. 10, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2021, doi: 10.5194/jsss-10-101-2021.
- S. Kärcher und T. Bauernhansl, „Method for Data-Driven Assembly Sequence Planning“, in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020), Wiesbaden, 2021, S. 71--79. doi: 10.1007/978-3-662-62962-89.
- N. Burkart und M. Huber, „A Survey on the Explainability of Supervised Machine Learning“, Journal of Artificial Intelligence Research, Bd. 70, S. 245--317, 2021, doi: 10.1613/jair.1.12228.
- F. Eiling und M. Huber, „Automatische Programmierung von Produktionsmaschinen“, in Digitalisierung souverän gestalten : Innovative Impulse im Maschinenbau, Berlin u.a.: Springer Vieweg, 2021, S. 44--58. doi: 10.1007/978-3-662-62377-04.
- M. Trierweiler und T. Bauernhansl, „Reconfiguration of Production Equipment of Matrix Manufacturing Systems“, in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020), Wiesbaden, 2021, S. 20--27. doi: 10.1007/978-3-662-62962-83.
- T. Eusterwiemann, I. K. Gauger, F. Eiling, und A. Bildstein, „An Integration Approach of Educational Artificial Intelligence (AI) Use Cases into a Demonstration Factory“, in Proceedings of the Conference on Learning Factories, Amsterdam u.a., 2021, S. 6. doi: 10.2139/ssrn.3862399.
- M.-A. Berchtold, M. Böhm, K. Erlach, und T. Bauernhansl, „Nutzung von Standortrollen für die Fabrikkonzeptplanung : Ein Alternativansatz zur Strukturierung des strategischen Fabrikplanungsvorgehens in Produktionsnetzwerken“, ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Bd. 116, Nr. 9, Art. Nr. 9, 2021, doi: 10.1515/zwf-2021-0136.
- M. Böhm und T. Bauernhansl, „Data-based turbulence evaluation in production systems“, Procedia CIRP, Bd. 99, S. 686--691, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.03.119.
- M. Huber, T. Nagel, R. Lamprecht, und F. Eiling, „Potenziale von Reinforcement Learning für die Produktion“, Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft Industrieller Geschäftsprozesse, Bd. 37, Nr. 2, Art. Nr. 2, 2021, doi: 10.30844/I40M21-2S25-29.
- M. Böhm und T. Bauernhansl, „Data-based turbulence evaluation in production systems“, Procedia CIRP, Bd. 99, S. 686--691, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.03.119.
- C. Landgraf, K. Ernst, G. Schleth, M. Fabritius, und M. Huber, „A Hybrid Neural Network Approach for Increasing the Absolute Accuracy of Industrial Robots“, in IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering : 23.08.2021 - 27.08.2021, Lyon, France and Online, Piscataway, NJ, USA, 2021, S. 468--474. doi: 10.1109/CASE49439.2021.9551684.
- K. Kleeberger, M. Völk, R. Bormann, und M. Huber, „Investigations on Output Parameterizations of Neural Networks for Single Shot 6D Object Pose Estimation“, in 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021) : 30.05.2021 - 05.06.2021, Virtuell, Piscataway, NJ, USA, 2021, S. 13916--13922. doi: 10.1109/ICRA48506.2021.9561712.
- D. Bauer, T. Bauernhansl, und A. Sauer, „Improvement of Delivery Reliability by an Intelligent Control Loop between Supply Network and Manufacturing“, Applied Sciences, Bd. 11, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2021, doi: 10.3390/app11052205.
- D. Ranke und T. Bauernhansl, „Evaluation of Material Supply Strategies in Matrix Manufacturing Systems“, in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020), Wiesbaden, 2021, S. 80--88. doi: 10.1007/978-3-662-62962-810.
- K. Kleeberger, F. Roth, R. Bormann, und M. Huber, „Automatic Grasp Pose Generation for Parallel Jaw Grippers“, in 16th International Conference On Intelligent Autonomous Systems : 22.06.2021 - 25.06.2021. Singapore, Singapur, 2021, S. 14.
- M. Kaufmann, I. Effenberger, und M. Huber, „Selective Assembly Strategy for Quality Optimization in a Laser Welding Process“, in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020), Wiesbaden, 2021, S. 126--134. doi: 10.1007/978-3-662-62962-815.
- K. Kleeberger, J. Schnitzler, M. U. Khalid, R. Bormann, W. Kraus, und M. Huber, „Precise Object Placement with Pose Distance Estimations for Different Objects and Grippers“, in 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems : 27.09.2021 - 01.10.2021. Online, Piscataway, NJ, USA, 2021, S. 4639--4646. doi: 10.1109/IROS51168.2021.9635926.
- S. Stribick, E. Dieringer, und P. Huber, „Werkzeugeintritt beim Rührreibschweißen : Einfluss des Werkzeuges auf die Prozesskräfte und -temperaturen beim Werkzeugeintritt“, wt Werkstattstechnik online : Forschung und Entwicklung in der Produktion, Bd. 111, Nr. 11–12, Art. Nr. 11–12, 2021, doi: 10.37544/1436-4980-2021-11-12-70.
- W. Kraus und T. Bauernhansl, „Wie Automatisierung die Zukunft der Produktion verändern wird : Einordnung und Nutzen für produzierende Unternehmen“, ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Bd. 116, Nr. 10, Art. Nr. 10, 2021, doi: 10.1515/zwf-2021-0165.
- M. U. Khalid u. a., „Automatic Grasp Generation for Vacuum Grippers for Random Bin Picking“, in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020), Wiesbaden, 2021, S. 247--255. doi: 10.1007/978-3-662-62962-829.
- E. Groß, J. Siegert, B. Miljanovic, und T. Bauernhansl, „Kompetenzentwicklung in der hybriden Montage : Visuelle, auditive und haptische Gestaltung von Systeminteraktionen“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 111, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2021, doi: 10.37544/1436-4980-2021-03-15.
- J. Siegert, T. Schlegel, L. Zarco, und T. Bauernhansl, „Requirements for Human-Centric Informational Complexity Management in Production in the Context of the Matrix Fusion Factory“, in 2nd Conference on Production Systems and Logistics : 10.08.2021 ‐ 11.08.2021. Online Conference, Offenburg, 2021, S. 75--86. doi: 10.15488/11287.
- S. Schumacher, F. A. Schmid, A. Bildstein, und T. Bauernhansl, „Lean Production Systems 4.0: The Impact of the Digital Transformation on Production System Levels“, Procedia CIRP, Bd. 104, S. 259--264, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.11.044.
- S. Dürr, R. Lamprecht, M. Kauffmann, und M. Huber, „Reinforcement Learning based Optimization of Bayesian Networks for Generating Feasible Vehicle Configuration Suggestions“, in IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering : 23.08.2021 - 27.08.2021, Lyon, France and Online, Piscataway, NJ, USA, 2021, S. 16--22. doi: 10.1109/CASE49439.2021.955142.
- E. Groß, J. Siegert, B. Miljanovic, R. Tenberg, und T. Bauernhansl, „Design of multimodal interfaces in human-robot assembly for competence development“, in Proceedings of the Conference on Learning Factories, Amsterdam u.a., 2021, S. 6. doi: 10.2139/ssrn.3858769.
- C. Fries, M. Fechter, N. Gábor, S. Adam, und T. Bauernhansl, „First Results of a Survey on Manufacturing of the Future“, Procedia Computer Science, Bd. 180, S. 142--149, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.137.
2020
- K. Kleeberger und M. Huber, „Single Shot 6D Object Pose Estimation“, in 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2020) : 31 May - 31 August 2020, Virtuell, Piscataway (NJ), USA, 2020, S. 6239--6245. doi: 10.1109/ICRA40945.2020.9197207.
- M. El-Shamouty, X. Wu, S. Yang, M. Albus, und M. Huber, „Towards Safe Human-Robot Collaboration Using Deep Reinforcement Learning“, in 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2020) : 31 May - 31 August 2020, Virtuell, Piscataway (NJ), USA, 2020, S. 4899--4905. doi: 10.1109/ICRA40945.2020.9196924.
- E. Groß, S. Finkbeiner, J. Siegert, und T. Bauernhansl, „Sprachsteuerung für die Mensch-Roboter-Kollaboration in der Montage : Gestaltung von Regeln und Implementierung“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 110, Nr. 1–2, Art. Nr. 1–2, 2020.
- C. Fries, H.-H. Wiendahl, und A. Al Assadi, „Design concept for the intralogistics material supply in matrix productions“, Procedia CIRP, Bd. 91, S. 33--38, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.02.147.
- H. Reinerth und M. Lickefett, „Fabrikplanung“, in Fabrikbetriebslehre 1 : Management in der Produktion, Berlin and Heidelberg: Springer Vieweg, 2020, S. 103--127. doi: 10.1007/978-3-662-44538-94.
- J. Trommnau u. a., „Limp Component Design for Automatic Assembly - Classification Rating System and Design Rules“, Procedia CIRP, Bd. 93, S. 1139--1144, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.05.157.
- T. Bauernhansl u. a., „Semantic Structuring of Elements and Capabilities in Ultra-flexible Factories“, Procedia CIRP, Bd. 93, S. 335--340, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.04.010.
- J. Siegert, T. Schlegel, L. Zarco, B. Miljanovic, A. Meyke, und T. Bauernhansl, „Ultra-flexible Factories: An Approach to Manage Complexity“, Procedia CIRP, Bd. 93, S. 329--334, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.04.112.
- S. Schumacher, A. Bildstein, und T. Bauernhansl, „The Impact of the Digital Transformation on Lean Production Systems“, Procedia CIRP, Bd. 93, S. 783--788, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.03.066.
- J. Siegert, L. Zarco, und T. Schlegel, „Universal Accessibility Concept for Controlling Production Means in Manufacturing Systems“, in 21st IEEE International Conference on Industrial Technology : 26-28 Februar 2020, Buenos Aires, Argentinien, Piscataway, NJ, USA, 2020, S. 349--354. doi: 10.1109/ICIT45562.2020.9067194.
- J. Siegert, T. Schlegel, und T. Bauernhansl, „Verifiable Competencies for Production Technology“, Procedia Manufacturing, Bd. 45, S. 466--472, 2020, doi: 10.1016/j.promfg.2020.04.054.
- N. E. Bances Purizaca, U. Schneider, J. Siegert, und T. Bauernhansl, „Exoskeletons Towards Industrie 4.0: Benefits and Challenges of the IoT Communication Architecture“, Procedia Manufacturing, Bd. 42, S. 49--56, 2020, doi: 10.1016/j.promfg.2020.02.087.
- K. Kleeberger, R. Bormann, W. Kraus, und M. Huber, „A Survey on Learning-Based Robotic Grasping“, Current Robotics Reports, S. 11, 2020, doi: 10.1007/s43154-020-00021-6.
- M. Trierweiler, P. Foith-Förster, und T. Bauernhansl, „Changeability of Matrix Assembly Systems“, Procedia CIRP, Bd. 93, S. 1127--1132, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.04.029.
- H.-H. Wiendahl, „Auftragsmanagement“, in Fabrikbetriebslehre 1 : Management in der Produktion, Berlin and Heidelberg: Springer Vieweg, 2020, S. 193--294. doi: 10.1007/978-3-662-44538-97.
- R. E. Geitner, O. Schöllhammer, und T. Bauernhansl, „Veränderung der Industrielogik im Maschinenbau - Teil 2 : Wettbewerbsfähige Wertangebote durch Business Ecosystems“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 110, Nr. 1–2, Art. Nr. 1–2, 2020.
- V. Balzer, T. Schrodi, und H.-H. Wiendahl, „Strategien und Struktur produzierender Unternehmen“, in Fabrikbetriebslehre 1 : Management in der Produktion, Berlin and Heidelberg: Springer Vieweg, 2020, S. 35--66. doi: 10.1007/978-3-662-44538-92.
- N. Burkart, P. M. Faller, E. Peinsipp, und M. Huber, „Batch-wise Regularization of Deep Neural Networks for Interpretability“, in 2020 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems : 14-16 September 2020, virtuell, Piscataway (NJ), USA, 2020, S. 7.
- N. Burkart, M. Huber, und M. Anneken, „Supported Decision-Making by Explainable Predictions of Ship Trajectories“, in 15th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO 2020), Cham, 2020, Bd. 1268, S. 44--54. doi: 10.1007/978-3-030-57802-25.
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- M. Huber, „Einsatzpotential Künstlicher Intelligenz in der Pharmazeutischen Industrie“, in Einsatzpotenzial Künstlicher Intelligenz in der Pharmazeutischen Industrie : KI im Einsatz & Matchmaking. 22.04.2021 - Kongress/Symposium. Online, Stuttgart, 2021, S. 29Folien.
- M. Huber, „Dependable Al - Machine Learning in Safety-Critical Applications“, in Cyber Valley Entrepreneurship Series : AI in Production & Logistics. 06 May 2021. Virtual Event, Tübingen, 2021, S. 24Folien.
- M. Huber, „AI Innovation Center Learning Systems and Cognitive Robotics“, in Vortrag bei der EU-Kommission : 11 March 2021. Online, Brüssel, Belgien, 2021, S. 9Folien.
- N. Burkart und M. Huber, „A Survey on the Explainability of Supervised Machine Learning : Vorstellung des Überblickspapiers“, in Meeting bei Aggregate Intellect : 03.02.2021, Virtuell, Toronto, Kanada, 2021, S. 35Folien.
- M. Huber, „Machine Learning: From Patterns in Data to Bayes and Beyond“, in Forschungskolloquium der TU Darmstadt : Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik. 09.11.2021, Online, Darmstadt, 2021, S. 39Folien.
- M. Huber, „Manufacturing meets AI : Technology Transfer in the Cyber Valley“, in Big-Data.AI Summit : 21.04.2021 und 22.04.2021, Virtuell, Berlin, 2021, S. 21Folien.
- B. Spaeth, T. Bauernhansl, und J. Full, „Industrie 4.0: Die biologische Transformation kommt“, Forschung Leben : Das Magazin der Universität Stuttgart, Nr. 2, Art. Nr. 2, 2021.
- A. Sauer, „Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA : in Kooperation mit den Instituten EEP und IFF der Universität Stuttgart“, in Fahrerlose Transportsysteme (FTS) und mobile Roboter : Chancen, Technologien, Wirtschaftlichkeit. Fraunhofer IPA Seminar F 362. 22.09.2021, Stuttgart, Stuttgart, 2021, S. 13Folien.
- T. Bauernhansl, „Biointelligenz : Eine neue Perspektive für nachhaltige Wertschöpfung“, Biointelligenz : Gemeinsame Vortragsreihe 2021/22 der Württembergischen Landesbibliothek und der Fraunhofer-Gesellschaft, S. 33Folien, 2021.
- M. Huber, „Zuverlässige KI - Absicherung künstlicher neuronaler Netze“, in Forum Künstliche Intelligenz : 21. April 2021, virtuelle Konferenz, Haar, 2021, S. 24Folien.
- M. Huber, „Immer noch unterschätzt : Gastbeitrag zum Thema Künstliche Intelligenz“, VDMA Magazin, Nr. 8, Art. Nr. 8, 2021.
- M. Huber, „Wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning die Wertschöpfung in der Produktion steigern“, in INDUSTRY.forward EXPO 2021 : Technik, Wandel, Zukunft - Smarte Lösungen für die Industrie. 23. Februar - 16. März 2020. Virtuell, Haiger u.a., 2021, S. 25Folien.
- M. Huber, „How Artificial Intelligence Improves Robotics“, in Dresden Robotics Festival : \#inmotion. 16.-22. September. Dresden und Virtuell, Dresden, 2021, S. 25Folien.
- B. Spaeth, T. Bauernhansl, und M. Heymann, „Biointelligenz“, Magazin des Stuttgarter Maschinenbaus, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2021.
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz: Der Treiber in der Industrie 4.0“, in Industrie 4.0 in Baden-Württemberg : Themenreihe im März 2021. Thementag: 04.03.2021 - Künstliche Intelligenz. Webinar. IHK Region Stuttgart, Stuttgart, 2021, S. 32Folien.
- T. Bauernhansl, „Gründen im Bereich der Personalisierten Medizin - Chancen und Herausforderungen“, in Wie kommt das Neue in die Medizin? : Den Start-up-Hindernislauf zum ersten Nutzer bewältigen. 4. Februar 2021. Online-Eventreihe, Tübingen, 2021, S. 13Folien.
- N. Burkart und M. Huber, „A Survey on the Explainability of Supervised Machine Learning“, in QuantUniversity Winter School Speaker Series : Session 5. February 16, 2020. Online, Boston, Massachusetts, USA, 2021, S. 35 Folien.
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz für die Produktion: Grundlagen, Anwendungen und Herausforderungen“, in Fragen an KollegIn KI : Einführung in die Wissenschaftskommunikation. FÜSQ-Seminarreihe. Programmtag: 22. November 2021, Stuttgart, Stuttgart, 2021, S. 39Folien.
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz: Verstehen, Anwenden, Gestalten“, in Berufliche Bildung für eine zukunftsfähige Gesellschaft : Entwicklung von zukunftsrelevanten überfachlichen Kompetenzen. 02. -04.08.2021, Virtuell, Stuttgart, 2021, S. 41Folien.
- R. Neuhaus, „CNT-actuators for adaptive building skins - Update on potentials and limitations“, in NanoCarbon Annual Conference 2021 : Presentations - Short Pitches - Networking. March 02 and 03, 2021 Online event, Würzburg, 2021, S. 39Folien.
- M. Huber, „Uncertainty Quantification in Neural Networks: A novel Approach“, in Trustworthy Robotics: Safety, Credibility, Explainability : Workshop. 13.04.2021. European Robotics Forum, Stuttgart u.a., 2021, S. 10Folien.
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz: Lernen Maschinen wie Menschen?“, Biointelligenz : Gemeinsame Vortragsreihe 2021/22 der Württembergischen Landesbibliothek und der Fraunhofer-Gesellschaft, S. 37Folien, 2021.
- T. Bauernhansl, „Gründen im Bereich der Personalisierten Medizin - Chancen und Herausforderungen“, in Wie kommt das Neue in die Medizin? : Den Start-up-Hindernislauf zum ersten Nutzer bewältigen. 4. Februar 2021. Online-Eventreihe, Tübingen, 2021, S. 13Folien.
- M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme in der intelligenten Fabrik“, in Maschinenbautag : KI - Künstliche Intelligenz im Maschinenbau. 14.04.2021, Digital, Konstanz, 2021, S. 39Folien.
- A. Sauer, „Energieeffizienz und -flexibilität: Ausgewählte Industrienahe Forschungsaktivitäten : in Kooperation mit den Instituten EEP und IFF der Universität Stuttgart“, in Sitzung des BDI-Arbeitskreises Energieforschung und -technologien : 07.05.2021. Digital, Berlin, 2021, S. 21Folien.
- M. Huber, „KI und Technik“, in Impulse kontrovers : PODIUMSGESPRÄCHE 2021. Künstliche Intelligenz. 26. April 2021. Virtuell, Stuttgart, 2021, S. 46Folien.
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz: Der Treiber in der Industrie 4.0“, in Industrie 4.0 in Baden-Württemberg : Themenreihe im März 2021. Thementag: 04.03.2021 - Künstliche Intelligenz. Webinar. IHK Region Stuttgart, Stuttgart, 2021, S. 32Folien.
- M. Huber, „AI Innovation Center \textquotedblLearning Systems and Cognitive Robotics“, in Vortrag bei der EU-Kommission : 11.03.2021. Online, Brüssel, Belgien, 2021, S. 9Folien.
- M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme : Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz“, in Lernreise Industrie 4.0 live : Abschlussveranstaltung.18. und 19. Mai, Virtuell, Stuttgart, 2021, S. 18 Folien.
- I. K. Gauger, „Hybrides maschinelles Lernen für die Automatisierung in der Produktion“, in Vernetzungstreffen des Graduiertennetzwerks des VDI/VDE : Digitale Souveränität in der Wirtschaft. 27. Oktober, Webex-Meeting, Berlin, 2021, S. 11Folien.
- M. Huber, „Zuverlässige KI - Absicherung künstlicher neuronaler Netze“, in Forum Künstliche Intelligenz : 21. April 2021, virtuelle Konferenz, Haar, 2021, S. 24Folien.
- M. Huber, „Dependable AI - Machine Learning in Safety Critical Applications“, in Expertennetzwerk AI Circle : 12.05.2021. Online, Berlin, 2021, S. 26Folien.
- T. Bauernhansl, „Nachhaltige technologiebasierte Ressourcennutzung : Ressourcen, Daten und Dienste in zyklischen Wertschöpfungssystemen“, in InnoPuls : Vernetzung.Innovation.Wertschöpfung. 10. März 2021. Digitaler Kongress. Bundesministerium für Bildung und Forschung, Berlin u.a., 2021, S. 8Folien.
- M. Vogel, M. Huber, und S. Oppold, „Blick in die Black Box“, Forschung Leben : Das Magazin der Universität Stuttgart, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2021.
- N. Burkart und M. Huber, „A Survey on the Explainability of Supervised Machine Learning : Vorstellung des Überblickspapiers“, in Meeting bei Aggregate Intellect : 03.02.2021, Virtuell, Toronto, Kanada, 2021, S. 35Folien.
- M. Huber, „Produktionsdaten sicher und nachvollziehbar nutzen“, Digital Business Cloud : Das Expertenmagazin, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2021.
- M. Huber, „Potenziale und Grenzen des maschinellen Lernens in produzierenden Unternehmen“, in KI zwischen Mythos und Realität : Gestaltungshorizonte und Gestaltungspotenziale für algorithmische Entscheidungssysteme in Unternehmen und betrieblichen Arbeitswelten - Workshop für betriebliche Anwenderinnen und Anwender. 19.10.2021, Stuttgart, Stuttgart u.a., 2021, S. 29Folien.
- M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme: Maschinelles Lernen in der Produktion“, in 27. DFO Automobil-Tagung European Automotive Coating : 15.06.2021 - 16.06.2021, Online, Neuss, 2021, S. 24Folien.
- M. Huber, „Einsatzpotential Künstlicher Intelligenz in der Pharmazeutischen Industrie“, in Einsatzpotenzial Künstlicher Intelligenz in der Pharmazeutischen Industrie : KI im Einsatz & Matchmaking. 22. April - Kongress/Symposium. Online, Stuttgart, 2021, S. 29Folien.
- M. Huber und M. El-Shamouty, „Dependable AI - Machine Learning in Safety Critical Applications“, in Expertennetzwerk AI Circle : 12.05.2021. Online, Berlin, 2021, S. 26Folien.
- M. Huber, „Maschinelles Lernen besser verstehen : Mehr Transparenz“, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2021.
- B. Spaeth, „Künstliche Intelligenz zu vermieten : Eine neue Fraunhofer-Studie zeigt, wie kleine und mittlere Unternehmen KI nutzen können“, Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft Industrieller Geschäftsprozesse, Bd. 37, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2021.
2020
- M. Kaufmann, I. Effenberger, und M. Huber, „Measurement Uncertainty Assessment for Virtual Assembly“, in Sensor and Measurement Science International 2020 : 22-25 June 2020, 2020, S. 339--340. doi: 10.5162/SMSI2020/P4.1.
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz treibt Innovationen“, Ideen- und Innovationsmanagement, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2020.
- M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme : Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz“, in Forum Künstliche Intelligenz : 14. Mai 2020, virtuell, Haar, 2020, S. 37Folien.
- T. Bauernhansl, „Herausforderungen in der technologiegetriebenen Welt : Digitale und biologische Transformation als Chance für Baden-Württemberg“, in Club-Veranstaltung im Lions Club Remstal : 21.09.2020, Kernen-Stetten, Remstal, 2020, S. 23Folien.
- M. Huber, „Optimierungspotentiale durch Anwendung der Künstlichen Intelligenz speziell in der Pharma-Branche“, in 14. Sitzung der AG Pharmadialog Baden-Württemberg : Dienstag, 29. September 2020. Videokonferenz, Stuttgart, 2020, S. 17Folien.
- M. Huber und B. Voß, „Künstliche Intelligenz und Biointelligenz : Abgrenzung, Integration und Perspektive“, in 3. Internationaler Bioökonomiekongress Baden-Württemberg : 21. - 22. September 2020, Online, Stuttgart, 2020, S. 14Folien.
- M. Huber, „Maschinelles Lernen und Bildverarbeitung in der Fertigung und Qualitätssicherung“, in Forum Bildverarbeitung 2020 : 26.-27. November 2020. Virtuell, Karlsruhe, 2020, S. 37Folien.
- T. Bauernhansl und V. Kübler, „Transformation der Wirtschaft : Wie Technologien Industriesektoren radikal verändern“, in 34. Stuttgarter Controlling & Management Forum : Transformation und Integration von Führungsfunktionen und Unternehmenssteuerung - Gestärkt aus der Corona-Krise 22./23. September 2020, Kostenfreie Webkonferenz, Stuttgart, 2020, S. 20 Folien.
- M. Huber, C. Jauch, und M. Teschner, „Bildverarbeitung für Robotik und Qualitätssicherung : Intelligent sehen“, JavaSPEKTRUM, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2020.
- C. Hennebold, „Künstliche Intelligenz : Einführung und technische Anforderungen“, in Fraunhofertage bei NetApp : 04. März 2020, Kirchheim, Kirchheim, 2020, S. 34Folien.
- M. Huber, „KI in der Produktion“, in FabOS Kick-Off-Event : 11. Februar 2020, Stuttgart, Stuttgart, 2020, S. 40Folien.
- J. Witte und R. Neuhaus, „Gebäudehaut, die atmet“, Forschung Leben : Das Magazin der Universität Stuttgart, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2020.
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- M. Huber, „Cognitive Production Systems : Machine Learning in Production“, in Cognitive Manufacturing : Machine Learning - Big Data Analytics - Smart Manufacturing. June 29 - 30, 2020. Online, 2020, S. 32Folien.
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- M. Huber, „KI-Fortschrittszentrum \textquotedblLernende Systeme“, in Open Innovation Kongress Baden-Württemberg 2020 : Open Innovation - So spielen Sie mit. 02. März 2020, Stuttgart, Stuttgart, 2020, S. 3Folien.
- M. Huber, „Quality & Material - KI als Enabler für eine ressourceneffiziente Produktion“, in 9. Ressourceneffizienz- und Kreislaufwirtschaftskongress Baden-Württemberg : 7. und 8. Oktober 2020, Virtuell, Stuttgart, 2020, S. 13 Folien.
- M. Huber, „Artificial Intelligence“, in Technology Innovation Bootcamp : 30. März, 2020, S. 41Folien.
- M. Huber, „Innovative Arbeitswelten: KI und die Zukunft der Arbeit“, in Jahreskongress Berufliche Bildung : Lern- und Arbeitswelten zukunftsfähig gestalten. 07. / 08. Dezember 2020 Virtuell, Stuttgart, 2020, S. 29Folien.
- N. Schaaf, „Open the Black Box : Erklärbare Künstliche Intelligenz“, in Besuch von Rudolf Scharping / RSBK AG : 11. März 2020, Stuttgart, Stuttgart, 2020, S. 22 Folien.
- H. Weik und E. Colangelo, „Produktionsdaten ganz einfach auswerten : Industrie 4.0“, IndustryArena : eMagazine. Fachmagazin für Fertigungstechnik und Automatisierung, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2020.
- T. Bauernhansl, „Die technologiegetriebene Welt 2020 : Wie die digitale und biologische Transformation in Krisenzeiten die industrielle Wertschöpfungskette verändert“, in Strategiemeeting Dürr : 03.07.2020, Stuttgart, Stuttgart, 2020, S. 61Folien.
- T. Bauernhansl, „Das neue Normal\textquotedbl- Was bleibt, was kommt, was verändert sich?“, in Das neue Normal\textquotedbl - Wirtschaftsrat Vortragsreihe : 29. Mai 2020, Virtuell, Stuttgart, 2020, S. 55Folien.
- M. Huber, „What’s in forEL? Anwendungstransfer Cyber Valley - Industrie“, in Robotic & Automation Wednesday : Webinarreihe. Ab 03. Juni 2020, Stuttgart, 2020, S. 34Folien.
- T. Bauernhansl, „Biointelligence - a new Innovation Space for Sustainable Industries“, in Tomorrow : The McKinsey Berlin Conference. November 13, 2020. Remotely, Berlin, 2020, S. 14Folien.
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Produktion“, in 9. Ressourceneffizienz- und Kreislaufwirtschaftskongress Baden-Württemberg : 7. und 8. Oktober 2020, Virtuell, Stuttgart, 2020, S. 13Folien.
- G. Reinhart und T. Bauernhansl, „Industrie 4.0 - und was nun? : Editorial“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 110, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2020.
- M. Huber, „KI in der Fertigung und Qualitätssicherung der Zukunft“, in Das intelligente KMU : 24. September 2020. Virtuelle Konferenz, Berlin, 2020, S. 31Folien.
- M. Huber, „Wie wird die KI transparent? : Einführung und Methoden“, in Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Methoden : KI-Innovationswettbewerb. 10. Juni 2020, online, Berlin, 2020, S. 12Folien.
- T. Bauernhansl, „Digital Transformation in Production-Core and fields of action“, in International Production Meeting : 29.07.2020, Günzburg, Weißenhorn, 2020, S. 48Folien.
- M. Huber, „Erklärbare Künstliche Intelligenz : Eine Einführung“, in Versammlung der Jusos : 25.05.2020, virtuell, Stuttgart, 2020, S. 46Folien.
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz in der Produktion“, in Doktoranden-Kolloquium der Graduiertenschule GSaME der Universität Stuttgart : 17. Januar 2020, Stuttgart, Stuttgart, 2020, S. 44Folien.
- M. Huber, „Maschinelles Lernen besser verstehen : Mehr Transparenz für die Arbeitsweise neuronaler Netze“, AI Spektrum : Das Magazin für Künstliche Intelligenz, S. 25--27, 2020.
- N. Schaaf, „Open the Black Box - Erklärbare Künstliche Intelligenz“, in Robotic & Automation Wednesday : Webinarreihe. Ab 03. Juni 2020, Stuttgart, 2020, S. 22Folien.
- R. Butscher und M. Huber, „Interview zur Künstlichen Intelligenz: ,,Schluss mit der Black Box!“, Bild der Wissenschaft, Nr. 6, Art. Nr. 6, 2020.
- M. Huber, „KI in der Produktion und Robotik“, in Digitale Eröffnung von KI-noW : 7. Dezember 2020, online, Stuttgart, 2020, S. 13Folien.
- T. Bauernhansl, „Automating the Automation : Consistent end-to-end processes in the context of manufacturing“, in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020), Wiesbaden, 2020, S. 22Folien.
- F. Eiling, „Explainable AI: Unlock the black-box : Vortrag am 11.12.2020: KI in der Produktion“, in Future Work Talks : Online-Seminar. 16.10.2020, 11.11.2020 und 11.12.2020, Stuttgart, 2020, S. 19Folien.
2019
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz: Einführung und Anwendungen“, in Jahrestagung VDMA Batterieproduktion 2019 : Batterieproduktion: Wettbewerbsfähig und nachhaltig. 02. und 03. Dezember 2019, Ditzingen, 2019, S. 40Folien.
- M. Huber, „Artificial Intelligence Perspective on Mobile Robotics“, in Autonomous Machines World 2019 : Cognition and intelligence in industrial machines. July 1-2, 2019, Berlin, Berlin, 2019, S. 35Folien.
- M. Huber, „Machine Learning für Produktion und Robotik“, Automationspraxis, Bd. 2019, Nr. 11, Art. Nr. 11, 2019.
- T. Bauernhansl, „Biologische Transformation : Die nachhaltige Revolution der Industrie“, in YPO Gold : 06. April 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 41Folien.
- M. Huber und N. Schaaf, „Extraktion von Erklärungen zu Produktionsprozessen aus künstlichen Neuronalen Netzen“, in Blick in die Blackbox : Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen in der Praxis, Berlin, 2019, S. 62--72.
- M. Huber, „xAI: Erklärbarkeit von KI“, in Fokus: Zukunft : Unser Leben 2050. 28. November 2019, Karlsruhe, Karlsruhe, 2019, S. 10Folien.
- M. Huber, „Deep Learning und Reinforcement Learning in der Automation“, in Forum Mensch Roboter 2019 : Stuttgart, 23.-24. Oktober 2019, Stuttgart, 2019, S. 43Folien.
- T. Bauernhansl, „Industrie 4.0 - Key Enabling Technologies“, in ABB Distribution Solutions Innovation Day 2019 : June 18-19, 2019, Frankfurt, Germany, Zürich, 2019, S. 40Folien.
- T. Bauernhansl, „Mass Personalization - Mit kognitiven Produktionssystemen die Stückzahl 1 entwickeln und produzieren“, in Fastems Open House : Losgrößenunabhängige Fertigung - so wird’s gemacht!. 05. und 06. Juni 2019, St. Ingbert, Göppingen, 2019, S. 40Folien.
- M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme - Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz“, in Künstliche Intelligenz im Produktionsumfeld : ERFA-Veranstaltung des VDMA Baden-Württemberg, 12. März 2019, Kornwestheim, Frankfurt am Main, 2019, S. 30Folien.
- T. Nagel, „Grundlagen des Maschinellen Lernens: Vorgehensmodell“, in Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 25. und 26. November 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 39Folien.
- R. Neuhaus u. a., „Ionic CNT Actuators and Arrays - towards Cost-Efficient Manufacturing through Scalable Dispersions and Printing Processes“, in 2019 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics : July 8-12 2019, Hong Kong, China, Piscataway, NJ, 2019, S. 47 Folien.
- T. Bauernhansl, „The Future of Industrie 4.0“, in The 3rd COMAC International Science and Technology Innovation Week : September 2-6, 2019, Shanghai, China, Shanghai, 2019, S. 23Folien.
- A. Mayer-Grenu und M. Huber, „Selbstoptimierung in der Fabrikhalle“, Forschung Leben : Das Magazin der Universität Stuttgart, Nr. 12, Art. Nr. 12, 2019.
- M. Huber, „Einführung in die Künstliche Intelligenz und Nutzung in der Produktion“, in IZS Open Campus Day : Jubiläumsfest 70 Jahre Fraunhofer auf dem Fraunhofer IZS-Gelände. 16.Juli 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 40Folien.
- R. Miehe, J. Full, T. Bauernhansl, und A. Sauer, „Biointelligenz : Neue Chancen für eine nachhaltige industrielle Wertschöpfung“, Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft Industrieller Geschäftsprozesse, Bd. 35, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2019.
- T. Bauernhansl, „Künstliche Intelligenz als nächster Hype nach Industrie 4.0? Was bedeutet das für zukünftige Montage-Konzepte?“, in Montage 2019 : 18. Management Circle Jahrestagung. 19. und 20. Februar 2019, München, Eschborn, 2019, S. 49 Folien.
- M. Huber, „Einführung und Überblick: Was ist Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz?“, in Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 25. und 26. November 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 51Folien.
- T. Bauernhansl, „Cognitive Production Systems - Technologies and Business Impacts“, in NEXCON : First International Virtual Congress on Smart Manufacturing. February 28th, 2019, online only, Stuttgart, 2019, S. 42Folien.
- M. Huber und N. Schaaf, „Extracting Explanations from Deep Neural Networks“, in European Robotics Forum : 20-22 March 2019, Bucharest, Romania, Brüssel, 2019, S. 9Folien.
- T. Bauernhansl, E. Groß, und J. Siegert, „Learning Factory AIE at IFF, University of Stuttgart, Germany“, in Learning Factories : Concepts, Guidelines, Best-Practice Examples, Cham, Schweiz: Springer Nature, 2019, S. 383--388.
- M. Huber, „Chancen und Grenzen der Künstlichen Intelligenz“, in Exkursion zum Future Work Lab des Fraunhofer IPA : Besuch der Exkursionsgruppe des Jahreskongress Berufliche Bildung jakobb. 06. Dezember 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 36Folien.
- T. Bauernhansl, „Die digitale Transformation - Herausforderungen für Baden-Württemberg“, in Transformationskonferenz der IG Metall Baden-Württemberg : 21. Februar 2019, Ludwigsburg, Stuttgart, 2019, S. 42Folien.
- M. Huber, „Künstliche Intelligenz - Was ist das eigentlich?“, in Netzwerktreffen Allianz Industrie 4.0 \textquotedblKünstliche Intelligenz in der Produktion\textquotedbl : 12. Dezember 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 49Folien.
- K. Kleeberger, M. Huber, und A. Wolf, „Mit Simulationen schneller zur Anwendung“, Fabriksoftware : Die digitale Fabrik realisieren, Nr. 2, Art. Nr. 2, 2019.
- M. Schleef und M. Huber, „Artificial Intelligence and Machine Learning in Production“, in Productronica 2019 : Accelerating Innovation. Weltleitmesse für Entwicklung und Fertigung von Elektronik. 12.-15. November 2019, München, München, 2019, S. 35Folien.
- M. Huber, Hrsg., „Data are the key“, in Automatica 2020 : The Leading Exhibition for Smart Automation and Robotics, München, 2019, S. 2.
- T. Bauernhansl, „Digitalisierung trifft auf Biologisierung : Biologische Transformation der industriellen Wertschöpfung“, Automationspraxis, Bd. 14, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2019.
- T. Bauernhansl, „Die digitale Transformation - Wohin geht die Reise?“, in Network of Excellence der ebm-papst Mulfingen GmbH & Co. KG : 06. Juni 2019, Mulfingen, Mulfingen, 2019, S. 46Folien.
- M. Huber, „Reinforcement Learning“, in Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 25. und 26. November 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 36Folien.
- R. Neuhaus, T. Bauernhansl, I. Kolaric, und C. Glanz, „Ionic EAP actuators and arrays - towards cost-efficient manufacturing & integration“, in Advances and Challenges in Transferring EAP Technology Into Industry : 2nd International EAP-Seminar. 04 July 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 74Folien.
- M. Huber, „Artificial Intelligence : Introduction and Industrial Application“, in 10. Future Lab der Boehringer Ingelheim GmbH : 06. November 2019, Biberach, Biberach, 2019, S. 35Folien.
- C. Fries u. a., „Fluide Fahrzeugproduktion : BMBF-geförderter Forschungscampus für die Mobilität der Zukunft“, VDI-Z : Integrierte Produktion, Bd. 161, Nr. 12, Art. Nr. 12, 2019.
- T. Bauernhansl und G. Reinhart, „Innovationssprünge durch Industrie 4.0 ermöglichen eine nachhaltige Produktion : Editorial“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 109, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2019.
- M. Huber, „Center for Cyber Cognitive Intelligence“, in Global Challenges Science Week : International interdisciplinary days of Grenoble Alpes. 3 to 6 June 2019, Grenoble, France, Grenoble, 2019, S. 43Folien.
- K. Pfeiffer und M. Huber, „Mobile Robotik, KI und die Cloud : Eine gemeinsame Betrachtung“, Automationspraxis, Nr. 8, Art. Nr. 8, 2019.
- T. Bauernhansl, „Biologische Transformation - Die nachhaltige Revolution der Wertschöpfung?!“, in Herbstsitzung des Wirtschaftsbeirats der Stadt Ingolstadt : 08. Oktober 2019, Ingolstadt, Ingolstadt, 2019, S. 30Folien.
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- M. S. Dillmann, „Automation assessment for intralogistics : A Fast Selection Fethod for Finding the First-choice Automation Projects“, in Capturing Value from Digitalization of Logistics : Learn from innovation leaders how to apply best practices of Logistics 4.0 in your business. Seminar, 24.-25. Januar, 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 29Folien.
- P. Schwanzer, K. Schmid, und M. Metzner, „Selektive Verchromung von rotationssymmetrischen Bauteilen mit automatisierter Brushtechnik“, WOMag : Kompetenz in Werkstoff und funktioneller Oberfläche, Bd. 6, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2018.
- R. Neuhaus, T. Bauernhansl, I. Kolaric, und C. Glanz, „Smarte Materialien und Oberflächen : Raumkonditionierung der Zukunft“, in Leichtbau im urbanen System : Architektur, Engineering, Forschung. Symposium, 18. Juli 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 43Folien.
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- T. Bauernhansl, „Hochleistungsnetzwerke“, in 3. Spitzentreffen \textquotedblIndustrie 4.0 Live\textquotedbl : 22. November 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 9Folien.
- T. Bauernhansl, „Digital Transformation : Perspectives and Changes“, in Bühler Motor Führungskräftetreffen : 05.Juli 2018, Bamberg, 2018, S. 51Folien.
- M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme : Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz“, in Roboter in der Automobilindustrie : 4. Fachkonferenz, 14. und 15. November 2018, Dresden, Landsberg am Lech, 2018, S. 28Folien.
- T. Bauernhansl, „Neue Geschäftsmodelle - Industrie 4.0 : Aktueller Stand und Ausblick“, in Lernreise Industrie 4.0 live : Auftaktveranstaltung. 18. und 19. Oktober 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 37Folien.
- S. Kölle und A. Leiden, „Neue Ansätze zur Prozessüberwachung und -steuerung durch Verknüpfung von Material-/Energieflussdaten mit chemischen Analyseverfahren in der \textquotedblGalvanik 4.0\textquotedbl : Teil 1: Galvanotechnische Betrachtung“, in eiffo:tag : Innovation und Effizienz - Industrie 4.0 und Energietechnik in der Praxis der Oberflächentechnik. 25. Oktober 2018, Karlsruhe, Ostfildern, 2018, S. 10Folien.
- T. Bauernhansl, „Cyber-physische Architekturen - Paradigmenwechsel auf allen Ebenen?!“, in VDE Tec Summit 2018 : 13.-14. November 2018, Berlin, Frankfurt am Main, 2018, S. 25 Folien.
- U. Schneider, O. Röhrle, E. Ramasamy, und J. Eckstein, „Forschungspotentiale für aktive prothetische und orthetische Systeme für die obere Extremität“, in 49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft der Plastischen, Rekonstruktiven und Ästhetischen Chirurgen (DGPRÄC) : 50 Jahre Plastische Chirurgie - Tradition und Moderne. 13.-15. September 2018, Bochum, Berlin, 2018, S. 25Folien.
- M. Huber, „AI Technologies“, in Smart Systems - Basics of AI : Seminar, 13. November 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 58Folien.
- T. Bauernhansl, „Biologische Transformation : Die nachhaltige Revolution der Industrie“, in AmCham Germany Business After Hours : 18. September 2018, Stuttgart, Frankfurt / Berlin, 2018, S. 39Folien.
- T. Bauernhansl, „Digital Transformation : Status and Future Perspectives“, in Operations and Technology Conference 2018 : 30. Oktober 2018, Mainz, Mainz, 2018, S. 33Folien.
- U. Schneider, F. Blab, E. Ramasamy, B. Dorow, O. Avci, und O. Röhrle, „Personalisierung und 3D-Druck in der Orthopädietechnik“, in Auditorenfortbildung der mdc : Fortbildungskongress, 19.09.2018, Stuttgart, Berlin / Stuttgart / Wien, 2018, S. 58Folien.
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- M. Huber, „Robotics and Autonomous Systems“, in Smart Systems - Basics of AI : Seminar, 13. November 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 55Folien.
- T. Bauernhansl, „Maschinenbau zwischen Digitalisierung und Protektionismus : Wie kann die Industriepolitik gegensteuern?“, in Transformationskongress der IG Metall 2018 : Miteinander für Morgen. 29. und 30. Oktober 2018, Bonn, Frankfurt am Main, 2018, S. 40Folien.
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- M. Huber, „AI Basics“, in Application of Cyber Physical Systems (CPS) in Production : Schulungsprogramm, 22-31. Oktober 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 52Folien.
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- M. S. Dillmann und P. Kübler, „Automation Assessment for Intralogistics : A Fast Felection Method for Finding the First-choice Automation Projects“, in Capturing Value from Digitalization of Logistics : Learn from Innovation Leaders how to Apply Best Practises of Logistics 4.0 in your Business. Seminar SPA 437, 10. April 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 29 Folien.
- T. Bauernhansl, „Industrie 4.0 - Wie die digitale Transformation die Wandlungsfähigkeit der Produktion verbessert“, in IDEEN-FORUM+ : Impulse für Technik, Wirtschaft, Wissenschaft. 26. April 2018, Besigheim, 2018, S. 31Folien.

Tessa Niedermaier
B. A.Bibliothek