Publikationen des IFF

Hier finden Sie Publikationen, die am IFF entstanden sind.

Publikationsliste (peer-reviewed)

  1. 2021

    1. 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.
    2. 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.
    3. T. Bauernhansl, „End-to-End komplett neu gedacht : Editorial“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 111, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2021.
    4. 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.
    5. 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.
    6. 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.
    7. 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.
    8. 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.
    9. 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.
    10. 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.
    11. 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.
    12. 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.
    13. 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.
    14. 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.
  2. 2020

    1. 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.
    2. 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.
    3. 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.
    4. 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.
    5. 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.
    6. 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.
    7. 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.
    8. 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.
    9. 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.
    10. 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.
    11. 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.
    12. 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.
    13. 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.
    14. 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.
    15. 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.
    16. 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.
    17. 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.
    18. 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.
    19. 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.
    20. P. Holtewert und H.-H. Wiendahl, „Fertigungs- und Montagesysteme“, in Fabrikbetriebslehre 1 : Management in der Produktion, Berlin and Heidelberg: Springer Vieweg, 2020, S. 129--164. doi: 10.1007/978-3-662-44538-95.
    21. T. Pschybilla und H. Alex, „Evaluation of end-to-end process and information flow analyses through digital transformation in mechanical engineering“, Procedia CIRP, Bd. 93, S. 298--303, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.04.070.
    22. H.-H. Wiendahl und T. Denner, „Arbeitsplanung“, in Fabrikbetriebslehre 1 : Management in der Produktion, Berlin and Heidelberg: Springer Vieweg, 2020, S. 165--191. doi: 10.1007/978-3-662-44538-96.
    23. M. Huber, „Lernen aus der Black Box : Cognitive Deep Learning soll neuronale Netze und Wissensverarbeitung kombinieren“, Physik Journal, Bd. 19, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2020.
    24. M. Huber und U. Eberl, „Schwerpunkt Künstliche Intelligenz (Rezensionen)“, Physik Journal, Bd. 19, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2020.
    25. L. Zarco, J. Siegert, T. Schlegel, und T. Bauernhansl, „Determining and Evaluating Trajectories of a Modular Machine End-Effector in a Manufacturing Environment using a Game Engine“, Procedia CIRP, Bd. 93, S. 1079--1084, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.04.120.
    26. M. Röhm, H.-H. Wiendahl, T. Denner, und O. Schöllhammer, „Ganzheitliche Produktionssysteme“, in Fabrikbetriebslehre 1 : Management in der Produktion, Berlin and Heidelberg: Springer Vieweg, 2020, S. 295--343. doi: 10.1007/978-3-662-44538-98.
    27. M. Kaufmann, I. Effenberger, und M. Huber, „Computed Tomography enabling Virtual Assembly“, The Web’s Largest Open Access Database of Nondestructive Testing (NDT), S. 10+16Folien, 2020.
    28. D. Ranke, A. Aichele, D. Görzig, M. Luckert, J. Siegert, und T. Bauernhansl, „Analysis of SMEs as a target group for research institute services“, Procedia Manufacturing, Bd. 42, S. 356--361, 2020, doi: 10.1016/j.promfg.2020.02.065.
    29. T. Bauernhansl und R. Miehe, „Industrielle Produktion - Historie, Treiber und Ausblick“, in Fabrikbetriebslehre 1 : Management in der Produktion, Berlin and Heidelberg: Springer Vieweg, 2020, S. 1--33. doi: 10.1007/978-3-662-44538-91.
    30. R. Neuhaus u. a., „Integrating Ionic Electroactive Polymer Actuators and Sensors Into Adaptive Building Skins - Potentials and Limitations“, Frontiers in Built Environment, Bd. 6, S. 22, 2020, doi: 10.3389/fbuil.2020.00095.
    31. J. Siegert, L. Zarco, T. Schlegel, und T. Bauernhansl, „Software Control System Requirements for Ultra-Flexible Learning Factories“, Procedia Manufacturing, Bd. 45, S. 442--447, 2020, doi: 10.1016/j.promfg.2020.04.050.
    32. N. Gábor u. a., „Intelligent Production of The Future - First Results of A Survey“, in 17th IMEKO TC 10 and EUROLAB Virtual Conference : Global trends in Testing, Diagnostics & Inspection for 2030. 20 - 22 October 2020, Online, Budapest, Ungarn, 2020, S. 402--407.
    33. P. Kübler, C. Glock, und T. Bauernhansl, „A new iterative method for solving the joint dynamic storage location assignment, order batching and picker routing problem in manual picker-to-parts warehouses“, Computers & Industrial Engineering, Bd. 147, S. 20, 2020, doi: 10.1016/j.cie.2020.106645.
    34. T. Schlegel, J. Siegert, T. Mahr, L. Zarco, F. Herbrig, und T. Bauernhansl, „Metrological PPC: Determination of added-value driven module process graphs“, Procedia CIRP, Bd. 93, S. 634--639, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.04.123.
    35. P. Humbeck, J. P. Jaeckle, J. Duwe, und T. Bauernhansl, „The Business Ecosystem Management Canvas“, in 2020 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Mangement : 14-17 December, Virtuell, Piscataway, NJ, USA, 2020, S. 249--254. doi: 10.1109/IEEM45057.2020.9309731.
    36. A. Al Assadi u. a., „User-friendly, requirement based assistance for production workforce using an asset administration shell design“, Procedia CIRP, Bd. 91, S. 402--406, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.02.192.
    37. K. Kleeberger u. a., „Transferring Experience from Simulation to the Real World for Precise Pick-And-Place Tasks in Highly Cluttered Scenes“, in 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems : Consumer Robotics and Our Future. October 25 - November 25, 2020. On-Demand Conference, Piscataway, NJ, USA, 2020, S. 9681--9688.
    38. J. Trommnau, A. Frommknecht, J. Siegert, J. Wößner, und T. Bauernhansl, „Design for Automatic Assembly: A new Approach to Classify Limp Components“, Procedia CIRP, Bd. 91, S. 49--54, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.01.136.
    39. M. Huber, „Bayesian Perceptron: Towards fully Bayesian Neural Networks“, in 59th IEEE Conference on Decision and Control : December 14th-18th 2020, Virtuell, Piscataway, NJ, USA, 2020, S. 3179--3186. doi: 10.1109/CDC42340.2020.
    40. N. Burkart, M. Franz, und M. Huber, „Explanation Framework for Intrusion Detection“, in Machine Learning for Cyber Physical Systems : Selected papers from the International Conference ML4CPS 2020. March 12-13, 2020, Berlin, Berlin u.a., 2020, S. 83--91. doi: 10.1007/978-3-662-62746-4.
    41. T. Bauernhansl, „Soviel KI war selten“, VDI-Z : Integrierte Produktion, Bd. 162, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2020.
    42. M. Link, P. Schmidhäuser, und A. Fehrle, „Konzeption und Gestaltung von Learningstreams : Blended-Learning-Konzept zur anwendungsorientierten Weiterbildung im Innovationslabor Future Work Lab“, Zeitschrift für wirtschaftliche Fertigung ZWF, Bd. 115, Nr. 10, Art. Nr. 10, 2020, doi: 10.3139/104.112422.
    43. N. Burkart, S. Robert, und M. Huber, „Are you sure? Prediction revision in automated decisionmaking“, Expert Systems, S. 19, 2020, doi: 10.1111/exsy.12577.
    44. S. Schumacher, B. Pokorni, H. Himmelstoß, und T. Bauernhansl, „Conceptualization of a Framework for the Design of Production Systems and Industrial Workplaces“, Procedia CIRP, Bd. 91, S. 176--181, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.02.165.
    45. A. Kluth, M. Schiffer, C. Fries, und J. König, „Influencing factors of the digital transformation on the supply chain complexity dimensions“, Journal of Production Systems and Logistics, Bd. 1, S. 1--11, 2020, doi: 10.15488/9916.
    46. J. Siegert, T. Schlegel, L. Zarco, und T. Bauernhansl, „Order-Oriented Learning Factories: Why and How Learning Factories Have to Adapt“, Procedia Manufacturing, Bd. 45, S. 460--465, 2020, doi: 10.1016/j.promfg.2020.04.053.
  3. 2019

    1. J. Trommnau, J. Kühnle, J. Siegert, R. Inderka, und T. Bauernhansl, „Overview of the State of the Art in the Production Process of Automotive Wire Harnesses, Current Research and Future Trends“, Procedia CIRP, Bd. 81, S. 387--392, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.03.067.
    2. S. Kärcher, D. Görzig, P. Foith-Förster, und T. Bauernhansl, „Das Applikationszentrum Industrie 4.0 : Vorgehen, Planung und Erfolgsfaktoren“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 109, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2019.
    3. N. El Bekri, J. Kling, und M. Huber, „A Study on Trust in Black Box Models and Post-Hoc Explanations“, in 14th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO 2019) : Proceedings. 13-15 May 2019, Seville, Spain, Cham, 2019, S. 12.
    4. K. Kleeberger, C. Landgraf, und M. Huber, „Large-scale 6D Object Pose Estimation Dataset for Industrial Bin-Picking“, in 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. November 4-8, 2019, Macau, China, Piscataway, NJ, USA, 2019, S. 2573--2578.
    5. T. Schlegel, J. Siegert, und T. Bauernhansl, „Metrological Production Control for Ultra-flexible Factories“, Procedia CIRP, Bd. 81, S. 1313--1318, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.04.019.
    6. E. Groß, L. Solf, T. Rossmeissl, J. Siegert, und T. Bauernhansl, „Konzeption eines Co-Designs für kundenindividuelle Produkte : Gestaltung eines Mockups“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 109, Nr. 6, Art. Nr. 6, 2019.
    7. D. Görzig, M. Luckert, A. Aichele, und T. Bauernhansl, „Approaches for the Development of Digital Products in Small and Medium-sized Enterprises“, in Advances in Production Research : Proceedings of the 8th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), November 19-20, 2018, Cham, 2019, S. 574--583.
    8. R. E. Geitner, O. Schöllhammer, und T. Bauernhansl, „Veränderung der Industrielogik im Maschinenbau - Teil 1 : Wettbewerbsfähige Wertangebote durch Business Ecosystems“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 109, Nr. 11–12, Art. Nr. 11–12, 2019.
    9. S. Hesping, V. Jelschow, O. Schöllhammer, und T. Bauernhansl, „Strategisches Programm für Industrie 4.0 : Exemplarische Entwicklung eines angepassten Vorgehensmodells für den mittelständischen Maschinenbau“, ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Bd. 114, Nr. 12, Art. Nr. 12, 2019, doi: 10.3139/104.112220.
    10. D. Bauer, T. Bauernhansl, und A. Sauer, „Enhanced Classification of Events for Manufacturing Companies in Supply Networks“, Procedia CIRP, Bd. 81, S. 87--92, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.03.016.
    11. P. Foith-Förster und T. Bauernhansl, „Generic Production System Model of Personalized Production“, MATEC Web of Conferences, Bd. 301, S. 1--14, 2019, doi: 10.1051/matecconf/201930100019.
    12. M. Huber, „Fallstudie: Predictive Maintenance“, in Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen, Heidelberg: dpunkt.verlag, 2019, S. 225--244.
    13. D. Görzig, M. Luckert, und T. Bauernhansl, „Nutzung von Industrie 4.0-Testumgebungen durch kleine und mittlere Unternehmen : Analyse der Zusammenarbeit zwischen Forschungseinrichtungen und KMU in Digitalisierungsvorhaben“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 109, Nr. 6, Art. Nr. 6, 2019.
    14. M. El-Shamouty, K. Kleeberger, A. Lämmle, und M. Huber, „Simulation-driven machine learning for robotics and automation“, TM Technisches Messen : Plattform für Methoden, Systeme und Anwendungen in der Messtechnik, Nr. |TOnline31.08.2019, Art. Nr. |TOnline31.08.2019, 2019, doi: 10.1515/teme-2019-0072.
    15. U. Schleinkofer, K. Klöpfer, M. Schneider, und T. Bauernhansl, „Cyber-physical Systems as Part of Frugal Manufacturing Systems“, Procedia CIRP, Bd. 81, S. 264--269, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.03.046.
    16. S. Poeschl, F. Wirth, und T. Bauernhansl, „Strategic Process Planning for Commissioning Processes in Mechanical Engineering“, International Journal of Production Research, Bd. 57, Nr. 21, Art. Nr. 21, 2019, doi: 10.1080/00207543.2018.1556408.
    17. E. Colangelo, T. Bauernhansl, S. Hartleif, und T. Kröger, „A Service-Oriented Approach for the Cognitive Factory - A Position Paper“, in The 1st International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication : February 11-13, 2019, Okinawa, Japan, Piscataway, NJ, USA, 2019, S. 540--542. doi: 10.1109/ICAIIC.2019.8668990.
    18. U. Schleinkofer, T. Herrmann, I. Maier, T. Bauernhansl, D. Roth, und D. Spath, „Development and Evaluation of a Design Thinking Process Adapted to Frugal Production Systems for Emerging Markets“, Procedia Manufacturing, Bd. 39, S. 609--617, 2019, doi: 10.1016/j.promfg.2020.01.429.
    19. M. U. Khalid, J. Hager, W. Kraus, M. Huber, und M. Toussaint, „Deep Workpiece Region Segmentation for Bin Picking“, in IEEE CASE 2019 : 15th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering. 22 to 26 August 2019, Vancouver, Canada, Piscataway, NJ, USA, 2019, S. 1138--1144. doi: 10.1109/COASE.2019.8843050.
    20. L. Zarco, J. Siegert, und T. Bauernhansl, „Software Model Requirements Applied to a Cyber-Physical Modular Robot in a Production Environment“, Procedia CIRP, Bd. 81, S. 352--357, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.03.061.
    21. U. Schleinkofer, M. Dazer, K. Lucan, O. Mannuß, B. Bertsche, und T. Bauernhansl, „Framework for Robust Design and Reliability Methods to Develop Frugal Manufacturing Systems“, Procedia CIRP, Bd. 81, S. 518--523, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.03.148.
    22. R. Geitner und T. Bauernhansl, „Identifikation und Auswahl von Business Ecosystems : Grundsätzliches Vorgehen sowie strategische und operative Einbindung in Industrieunternehmen“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 109, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2019.
    23. A. Bruns, T. Schlegel, M. Lickefett, und J. Siegert, „Echtzeitnahe Simulation mit in-situ Visualisierung : Betriebsparallele Simulation zur Prognose von Störauswirkungen“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 109, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2019.
    24. N. Burkart, P. M. Faller, und M. Huber, „Forcing Interpretability for Deep Neural Networks through Rule-based Regularization“, in 18th International Conference on Machine Learning and Applications : December 16-19, Boca Raton, Florida, USA, Boca Raton, 2019, S. 700--705. doi: 10.1109/ICMLA.2019.00126.
    25. N. Schaaf, J. Maucher, und M. Huber, „Enhancing Decision Tree based Interpretation of Deep Neural Networks through L1-Orthogonal Regularization“, in 18th International Conference on Machine Learning and Applications : December 16-19, Boca Raton, Florida, USA, Boca Raton, 2019, S. 42--49. doi: 10.1109/ICMLA.2019.00016.
    26. U. Schleinkofer, D. Moz, T. Bauernhansl, und A. Lang, „Knowledge Acquisition in Product Planning of Frugal Manufacturing Systems for Emerging Markets“, Procedia CIRP, Bd. 81, S. 246--251, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.03.043.
    27. T. Rossmeissl, E. Groß, M. Tzempetonidou, und J. Siegert, „Living Learning Environments“, Procedia Manufacturing, Bd. 31, S. 20--25, 2019, doi: 10.1016/j.promfg.2019.03.004.
    28. A. Bildstein, J. Feng, und T. Bauernhansl, „Combining Channel Theory and Semantic Web Technology to build up a Production Capability Matching Framework“, Procedia CIRP, Bd. 81, S. 139--144, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.03.025.
    29. K. Daxhammer, M. Luckert, D. M. Dörr, und T. Bauernhansl, „Development of a Strategic Business Model Framework for Multi-Sided Platforms to Ensure Sustainable Innovation in Small and Medium-Sized Enterprises“, Procedia Manufacturing, Bd. 39, S. 1354--1362, 2019, doi: 10.1016/j.promfg.2020.01.322.
    30. R. Neuhaus u. a., „Ionic CNT actuators and arrays - towards cost-efficient manufacturing through scalable dispersion and printing processes“, in 2019 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics : July 8-12 2019, Hong Kong, China, Piscataway, NJ, 2019, S. 56--61. doi: 10.1109/AIM.2019.8868428.
    31. P. Dunau, M. Huber, und J. Beyerer, „Gaussian Process based Dynamic Facial Emotion Tracking“, in 2019 IEEE International Conference on Industrial Cyber Physical Systems : Proceedings. 06-09 May, 2019, Taipei, Taiwan, 2019, S. 248--253. doi: 10.1109/ICPHYS.2019.8780338.
    32. S. Kärcher, D. Görzig, und T. Bauernhansl, „Modeling Manual Assembly System to Derive Best Practice from Actual Data“, in Advances in Production Management Systems : Towards Smart Production Management Systems. IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2019, Austin, TX, USA, September 1-5, 2019, Proceedings, Part II, Cham, 2019, S. 431--438. doi: 10.1007/978-3-030-29996-550.
    33. D. Görzig, S. Kärcher, und T. Bauernhansl, „Capability-Based Implementation of Digital Service Innovation in SMEs“, in Advances in Production Management Systems : Towards Smart Production Management Systems. IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2019, Austin, TX, USA, September 1-5, 2019, Proceedings, Part II, Cham, 2019, S. 502--509. doi: 10.1007/978-3-030-30000-562.
    34. D. Görzig, S. Kärcher, und T. Bauernhansl, „Capability-based Planning of Digital Innovations in Small- and Medium-sized Enterprises“, in 21st IEEE Conference on Business Informatics : July 15-17, 2019, Mocow, Russia, Piscataway, NJ, USA, 2019, S. 495--503. doi: 10.1109/CBI.2019.00064.
    35. T. Rossmeissl, E. Groß, L. Zarco, T. Schlegel, J. Siegert, und T. Bauernhansl, „Approach for Extending Evaluation Criteria for Scalable and Modular Industrial Robots“, Procedia CIRP, Bd. 81, S. 1022--1027, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.03.245.
    36. E. Groß, L. Gadermann, T. Rossmeissl, und T. Bauernhansl, „Konzeption eines formalisierten und wertschöpfungsintegrierten Lernsystems : Strukturierte Weiterbildung während der Wertschöpfung“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 109, Nr. 7/8, Art. Nr. 7/8, 2019.
    37. R. Neuhaus, C. Glanz, I. Kolaric, J. Siegert, und T. Bauernhansl, „Manufacturing, optimization and design of electroactive CNT-actuators for adaptive building envelopes“, in Advances in Engineering Materials, Structures and Systems: Innovations, Mechanics and Applications : Proceedings of the 7th International Conference on Structural Engineering, Mechanics and Computation. September September 2-4, 2019, Cape Town, South Africa, London, 2019, S. 6.
  4. 2018

    1. E. Groß, J. Siegert, und T. Bauernhansl, „Different Competence Areas of Workers in Combination with Technical Assistance as an Enabler for Mass Personalization Products“, Procedia Manufacturing, Bd. 23, S. 195--200, 2018, doi: 10.1016/j.promfg.2018.04.016.
    2. M. Kraemer, P. Middendorf, und T. Bauernhansl, „Investigation on the Influence of Humidity on the Topography of Surfaces of Polymeric Class A Carbon Fiber Reinforced Plastics“, Journal of composite materials, Bd. 52, Nr. 30, Art. Nr. 30, 2018, doi: 10.1177/0021998318778891.
    3. T. Bauernhansl, M. Tzempetonidou, T. Rossmeissl, E. Groß, und J. Siegert, „Requirements for Designing a Cyber-Physical System for Competence Development“, Procedia Manufacturing, Bd. 23, S. 201--206, 2018, doi: 10.1016/j.promfg.2018.04.017.
    4. M. Luckert, D. M. Dörr, und L. Beer, „Beitrag zur Entwicklung eines Bewertungsmodells für die Erfolgschance plattformorientierter Geschäftsmodelle auf Basis digitaler Plattformen bei kleinen und mittleren Unternehmen“, in Vorausschau und Technologieplanung : 14. Symposium für Vorausschau und Technologieplanung. 08. und 09. November 2018, Berlin, Paderborn, 2018, S. 143--159.
    5. S. Ploypech, M. Metzner, C. B. dos Santos, P. Jearanaisilawong, und Y. Boonyongmaneerat, „Effects of Crack Density on Wettability and Mechanical Properties of Hard Chrome Coatings“, Transactions of the Indian Institute of Metals, Bd. 72, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2018, doi: 10.1007/s12666-018-01553-4.
    6. S. Kärcher u. a., „Sensor-driven Analysis of Manual Assembly Systems“, Procedia CIRP, Bd. 72, S. 1142--1147, 2018, doi: 10.1016/j.procir.2018.03.241.
    7. P. Kübler und T. Bauernhansl, „Was bedeutet Industrie 4.0 für die Kommissionierung? : Herausforderungen der personalisierten Produktion meistern“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 108, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2018.
    8. A. Bildstein, J. Feng, und T. Bauernhansl, „Information Flow-based Capability Matching Service for Smart Manufacturing“, Procedia CIRP, Bd. 72, S. 1015--1021, 2018, doi: 10.1016/j.procir.2018.03.147.
    9. U. Schleinkofer, F. Laufer, M. Zimmermann, D. Roth, und T. Bauernhansl, „Resource-Efficient Manufacturing Systems through Lightweight Construction by Using a Combined Development Approach“, Procedia CIRP, Bd. 72, S. 856--861, 2018, doi: 10.1016/j.procir.2018.03.123.
    10. E. Colangelo, T. Kröger, und T. Bauernhansl, „Substitution and Complementation of Production Management Functions with Data Analytics“, Procedia CIRP, Bd. 72, S. 191--196, 2018, doi: 10.1016/j.procir.2018.03.145.
    11. M. Kraemer, T. Dauser, P. Middendorf, und T. Bauernhansl, „Correlation Between Subjective Perception and Objective Parameters for the Characterisation of Fibre Print-through on Surfaces of Class A Carbon Fibre Reinforced Plastics via Multidimensional Scaling“, Composites Part A : Applied science and manufacturing, Bd. 115, Nr. 12, Art. Nr. 12, 2018, doi: 10.1016/j.compositesa.2018.09.025.
    12. P. Dunau, M. Huber, und J. Beyerer, „Comparison of Angle and Size Features with Deep Learning for Emotion Recognition“, in Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications : 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. November 19-22, 2018, Madrid, Spain, Cham, 2018, S. 602--610. doi: 10.1007/978-3-030-13469-370.
    13. A. Kluth und P. Kübler, „Transparenzmessung in der Produktionslogistik : Ergebnisse des AiF-geförderten Forschungsprojekts Evidentia“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 108, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2018.
    14. J. Siegert, T. Schlegel, und T. Bauernhansl, „Matrix Fusion Factory“, Procedia Manufacturing, Bd. 23, S. 177--182, 2018, doi: 10.1016/j.promfg.2018.04.013.
    15. D. Görzig und T. Bauernhansl, „Enterprise Architectures for the Digital Transformation in Small and Medium-sized Enterprises“, Procedia CIRP, Bd. 67, S. 540--545, 2018, doi: 10.1016/j.procir.2017.12.257.
    16. A. Issa, S. Schumacher, B. Hatiboglu, E. Groß, und T. Bauernhansl, „Open Innovation in the Workplace : Future Work Lab as a Living Lab“, Procedia CIRP, Bd. 72, S. 629--634, 2018, doi: 10.1016/j.procir.2018.03.149.

Publikationsliste (nicht peer reviewed)

  1. 2021

    1. M. Huber, W. Kraus, M. Peissner, und T. Renner, „KI-Fortschrittszentrum Lernende Systeme und Kognitive Robotik“, in Virtuelles S-TEC Spitzentreffen: KI - Made im Ländle : 25. Februar 2021, Digital, Stuttgart, 2021, S. 21Folien.
    2. 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.
    3. 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.
    4. M. Huber, „Manufacturing meets AI : Technology Transfer in the Cyber Valley“, in Big-Data.AI Summit : 21. und 22. April 2021. Virtuell, Berlin, 2021, S. 21Folien.
    5. M. Huber, „Zuverlässige KI - Absicherung künstlicher neuronaler Netze“, in Forum Künstliche Intelligenz : 21. April 2021, virtuelle Konferenz, Haar, 2021, S. 24Folien.
    6. 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.
    7. 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.
    8. 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.
    9. M. Huber, „Uncertainty Quantification in Neural Networks: A novel Approach“, in Trustworthy Robotics: Safety, Credibility, Explainability : Workshop. 13 April 2021. European Robotics Forum, Stuttgart u.a., 2021, S. 10Folien.
    10. 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.
    11. M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme in der intelligenten Fabrik“, in Maschinenbautag : KI - Künstliche Intelligenz im Maschinenbau. 14.4.2021, Digital, Konstanz, 2021, S. 39Folien.
    12. M. Huber, „KI und Technik“, in Impulse kontrovers : PODIUMSGESPRÄCHE 2021. Künstliche Intelligenz. 26. April 2021. Virtuell, Stuttgart, 2021, S. 46Folien.
    13. 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.
    14. 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.
    15. M. Huber, „Dependable AI - Machine Learning in Safety Critical Applications“, in Expertennetzwerk AI Circle : 12.05.2021. Online, Berlin, 2021, S. 26Folien.
    16. 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.
    17. 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.
    18. 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.
    19. M. Huber, „Produktionsdaten sicher und nachvollziehbar nutzen“, Digital Business Cloud : Das Expertenmagazin, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2021.
    20. 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.
  2. 2020

    1. 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.
    2. M. Huber, „Künstliche Intelligenz treibt Innovationen“, Ideen- und Innovationsmanagement, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2020.
    3. M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme : Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz“, in Forum Künstliche Intelligenz : 14. Mai 2020, virtuell, Haar, 2020, S. 37Folien.
    4. 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.
    5. 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.
    6. 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.
    7. M. Huber, „Maschinelles Lernen und Bildverarbeitung in der Fertigung und Qualitätssicherung“, in Forum Bildverarbeitung 2020 : 26.-27. November 2020. Virtuell, Karlsruhe, 2020, S. 37Folien.
    8. 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.
    9. M. Huber, C. Jauch, und M. Teschner, „Bildverarbeitung für Robotik und Qualitätssicherung : Intelligent sehen“, JavaSPEKTRUM, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2020.
    10. C. Hennebold, „Künstliche Intelligenz : Einführung und technische Anforderungen“, in Fraunhofertage bei NetApp : 04. März 2020, Kirchheim, Kirchheim, 2020, S. 34Folien.
    11. M. Huber, „KI in der Produktion“, in FabOS Kick-Off-Event : 11. Februar 2020, Stuttgart, Stuttgart, 2020, S. 40Folien.
    12. J. Witte und R. Neuhaus, „Gebäudehaut, die atmet“, Forschung Leben : Das Magazin der Universität Stuttgart, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2020.
    13. M. Huber, „Mehr Autonomie wagen: Deep Learning und Reinforcement Learning in der Robotik“, Berlin, 2020.
    14. 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.
    15. S. Hintermayr, J. Siegert, T. Schlegel, und S. Bogenrieder, „Corona-Schutz, made im Ländle : Face-Shields der Uni Stuttgart“, Stuttgarter Nachrichten : süddeutsche Tageszeitung, Nr. |TErschienenam28.05.2020, Art. Nr. |TErschienenam28.05.2020, 2020.
    16. T. Bauernhansl, „Wirtschaft 2025 : Profitiert die regionale Wirtschaft von den globalen Megatrends“, in Neujahrsempfang 2020 der IHK Bezirkskammer Esslingen-Nürtingen  : 06.01.2020, Wernau, Stuttgart, 2020, S. 38Folien.
    17. 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.
    18. 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.
    19. M. Huber, „Artificial Intelligence“, in Technology Innovation Bootcamp : 30. März, 2020, S. 41Folien.
    20. 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.
    21. 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.
    22. 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.
    23. 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.
    24. 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.
    25. M. Huber, „What’s in forEL? Anwendungstransfer Cyber Valley - Industrie“, in Robotic & Automation Wednesday : Webinarreihe. Ab 03. Juni 2020, Stuttgart, 2020, S. 34Folien.
    26. T. Bauernhansl, „Biointelligence - a new Innovation Space for Sustainable Industries“, in Tomorrow : The McKinsey Berlin Conference. November 13, 2020. Remotely, Berlin, 2020, S. 14Folien.
    27. 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.
    28. G. Reinhart und T. Bauernhansl, „Industrie 4.0 - und was nun? : Editorial“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 110, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2020.
    29. M. Huber, „KI in der Fertigung und Qualitätssicherung der Zukunft“, in Das intelligente KMU : 24. September 2020. Virtuelle Konferenz, Berlin, 2020, S. 31Folien.
    30. 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.
    31. T. Bauernhansl, „Digital Transformation in Production-Core and fields of action“, in International Production Meeting  : 29.07.2020, Günzburg, Weißenhorn, 2020, S. 48Folien.
    32. M. Huber, „Erklärbare Künstliche Intelligenz : Eine Einführung“, in Versammlung der Jusos : 25.05.2020, virtuell, Stuttgart, 2020, S. 46Folien.
    33. M. Huber, „Künstliche Intelligenz in der Produktion“, in Doktoranden-Kolloquium der Graduiertenschule GSaME der Universität Stuttgart : 17. Januar 2020, Stuttgart, Stuttgart, 2020, S. 44Folien.
    34. M. Huber, „Maschinelles Lernen besser verstehen : Mehr Transparenz für die Arbeitsweise neuronaler Netze“, AI Spektrum : Das Magazin für Künstliche Intelligenz, S. 25--27, 2020.
    35. N. Schaaf, „Open the Black Box - Erklärbare Künstliche Intelligenz“, in Robotic & Automation Wednesday : Webinarreihe. Ab 03. Juni 2020, Stuttgart, 2020, S. 22Folien.
    36. R. Butscher und M. Huber, „Interview zur Künstlichen Intelligenz: ,,Schluss mit der Black Box!“, Bild der Wissenschaft, Nr. 6, Art. Nr. 6, 2020.
    37. M. Huber, „KI in der Produktion und Robotik“, in Digitale Eröffnung von KI-noW : 7. Dezember 2020, online, Stuttgart, 2020, S. 13Folien.
    38. 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.
    39. 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.
  3. 2019

    1. 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.
    2. 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.
    3. M. Huber, „Machine Learning für Produktion und Robotik“, Automationspraxis, Bd. 2019, Nr. 11, Art. Nr. 11, 2019.
    4. T. Bauernhansl, „Biologische Transformation : Die nachhaltige Revolution der Industrie“, in YPO Gold : 06. April 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 41Folien.
    5. 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.
    6. M. Huber, „xAI: Erklärbarkeit von KI“, in Fokus: Zukunft : Unser Leben 2050. 28. November 2019, Karlsruhe, Karlsruhe, 2019, S. 10Folien.
    7. M. Huber, „Deep Learning und Reinforcement Learning in der Automation“, in Forum Mensch Roboter 2019 : Stuttgart, 23.-24. Oktober 2019, Stuttgart, 2019, S. 43Folien.
    8. 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.
    9. 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.
    10. 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.
    11. 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.
    12. 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.
    13. 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.
    14. A. Mayer-Grenu und M. Huber, „Selbstoptimierung in der Fabrikhalle“, Forschung Leben : Das Magazin der Universität Stuttgart, Nr. 12, Art. Nr. 12, 2019.
    15. 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.
    16. 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.
    17. 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.
    18. 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.
    19. 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.
    20. 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.
    21. 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.
    22. 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.
    23. T. Bauernhansl, „Die digitale Transformation - Herausforderungen für Baden-Württemberg“, in Transformationskonferenz der IG Metall Baden-Württemberg : 21. Februar 2019, Ludwigsburg, Stuttgart, 2019, S. 42Folien.
    24. 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.
    25. K. Kleeberger, M. Huber, und A. Wolf, „Mit Simulationen schneller zur Anwendung“, Fabriksoftware : Die digitale Fabrik realisieren, Nr. 2, Art. Nr. 2, 2019.
    26. 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.
    27. M. Huber, Hrsg., „Data are the key“, in Automatica 2020 : The Leading Exhibition for Smart Automation and Robotics, München, 2019, S. 2.
    28. T. Bauernhansl, „Digitalisierung trifft auf Biologisierung : Biologische Transformation der industriellen Wertschöpfung“, Automationspraxis, Bd. 14, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2019.
    29. 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.
    30. M. Huber, „Reinforcement Learning“, in Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 25. und 26. November 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 36Folien.
    31. 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.
    32. M. Huber, „Artificial Intelligence : Introduction and Industrial Application“, in 10. Future Lab der Boehringer Ingelheim GmbH : 06. November 2019, Biberach, Biberach, 2019, S. 35Folien.
    33. 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.
    34. 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.
    35. 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.
    36. K. Pfeiffer und M. Huber, „Mobile Robotik, KI und die Cloud : Eine gemeinsame Betrachtung“, Automationspraxis, Nr. 8, Art. Nr. 8, 2019.
    37. T. Bauernhansl, „Biologische Transformation - Die nachhaltige Revolution der Wertschöpfung?!“, in Herbstsitzung des Wirtschaftsbeirats der Stadt Ingolstadt : 08. Oktober 2019, Ingolstadt, Ingolstadt, 2019, S. 30Folien.
    38. M. Huber, „Künstliche Intelligenz in der Produktion der Zukunft“, in Nokia Innovation Days : 26. und 27. November 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 33Folien.
    39. M. Huber, „Open the Black Box : Erklärbarkeit maschineller Lernverfahren“, in Kundenveranstaltung der Frankfurter Inkasso GmbH : 24. Oktober 2019, Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, 2019, S. 37Folien.
    40. M. Huber, „Von den Daten zum Geschäftsmodell“, in KI & Plattformökonomie: Potenzial erkennen und nutzen  : 17. Oktober 2019, Ludwigsburg, Stuttgart, 2019, S. 29Folien.
    41. T. Bauernhansl, D. Görzig, G. Hoßfeld, und J. Siegert, „Industrie 4.0-Testumgebungen in Deutschland : Fördermaßnahme des BMBF für die Digitalisierung von KMU - eine Bestandsaufnahme“, VDI-Z : Integrierte Produktion, Bd. 161, Nr. 7–8, Art. Nr. 7–8, 2019.
    42. M. Huber, M. El-Shamouty, K. Kleeberger, und A. Lämmle, „Simulationsbasiertes maschinelles Lernen in der Automatisierung“, in Trends in der industriellen Mess- und Automatisierungstechnik : Von der Messung zur Information. VDI-Expertenforum. 28.-29. November 2019, Karlsruhe, Düsseldorf, 2019, S. 41Folien.
    43. M. Huber, „Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Produktion“, in Technologietag 2019 : Datenbasierte Produktion - Mehrwerte smarter Algorithmen & Services. 05. und 06. Februar 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 28Folien.
    44. T. Bauernhansl, „Mechanical Engineering in Technology-Driven Societies“, in IndustriALL Global Union : Weltkonferenz Maschinenbau. 11.-13. September 2019, Stuttgart, Genf, 2019, S. 47Folien.
    45. M. Huber, „Einführung in die Künstliche Intelligenz und das Maschinelle Lernen in der Produktion“, in 2. Open Lab Day am Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence (ZCCI) : 17. Januar 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 31Folien.
    46. M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme : KI im industriellen Einsatz“, in Vorstandssitzung des VDMA Baden-Württemberg : 16. Juli 2019, Baden-Baden, Stuttgart, 2019, S. 36Folien.
    47. T. Bauernhansl, „Die digitale Transformation der Fabriken - Wunsch und Wirklichkeit“, in Smarte Maschinen im Einsatz : Künstliche Intelligenz im Unternehmen. 15. Oktober 2019, Stuttgart, Leinfelden-Echterdingen, 2019, S. 35Folien.
    48. M. Huber, „Grundlagen des Maschinellen Lernens: Algorithmen“, in Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 25. und 26. November 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 53Folien.
    49. T. Nagel, „Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz in der Produktion“, in GSaME Kernprogramm : Grundprogramm \textquotedblKI in der Produktion\textquotedbl. 26. März 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 27Folien.
    50. T. Bauernhansl, „Digitale und biologische Transformation der Industrie“, in SensoPart Innovation Day 2019 : 27. Juni 2019, Gottenheim, Wieden, 2019, S. 40Folien.
    51. M. Schleef und M. Huber, „Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Produktion“, in ZVEI Mitgliederversammlung : Mitgliederversammlung des Zentralverband Elektrotechnik und Elektronikindustrie e.V.. 25. September 2019, Weimar, Frankfurt am Main, 2019, S. 31Folien.
    52. T. Bauernhansl, „Machine Learning mit CPPS : Use Cases und Potentiale“, in 27. Fabrik des Jahres : 20.-22. März 2019, Ludwigsburg, München, 2019, S. 40Folien.
    53. R. Neuhaus, „Electroactive CNT-Polymer-Actuators : Electroactive CNT-Polymer-Actuators. Pitch“, in NanoCarbon : Annual Conference, February 26 and 27, Würzburg, Würzburg, 2019, S. 26Folien.
    54. M. Huber, „Daten als Schlüssel für maschinelles Lernen : Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence (CCI) am Fraunhofer IPA hilft beim Einstieg“, Automationspraxis, Nr. 1–2, Art. Nr. 1–2, 2019.
    55. M. Huber, „Spielerisch besser“, in A&D Kompendium 2019/2020 : Die Macher der Automation, München: Publish-Industry Verlag, 2019, S. 214--215.
    56. M. Huber, „Künstliche Intelligenz : Einführung und industrielle Nutzung“, in S-TEC Spitzentreffen Künstliche Intelligenz : Inklusive der Fachforen \textquotedblKognitive Produktionssysteme für eine intelligente, wettbewerbsfähige Fabrikund \textquotedblQuantensprung in der Robotik und Automatisierungstechnik durch KI\textquotedbl. 07. November 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 23 Folien.
    57. T. Bauernhansl, „Wandlungsfähige Automobilproduktion der Zukunft : Digitale Wertschöpfungssysteme und Gestaltungsrichtlinien auf dem Weg zu einer smarten Automobilproduktion“, in 1. Stuttgarter Tagung zur Zukunft der Automobilproduktion : Der Weg zur wandlungsfähigen Produktion. 26. September 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 36 Folien.
    58. M. Huber, „Künstliche Intelligenz : Einführung und industrielle Nutzung“, in 8. Technologieforum Fahrerlose Transportsysteme und mobile Roboter des Fraunhofer IPA : Chancen, Technologien, Wirtschaftlichkeit. 18. September 2019, Leinfelden-Echterdingen, Stuttgart, 2019, S. 30Folien.
    59. S. Kölle, C. Mock, K. Schmid, und C. B. dos Santos, „Von der Industrie 4.0 zu Galvanik 4.1 - Elektrolytführung neu gedacht“, WOMag : Kompetenz in Werkstoff und funktioneller Oberfläche, Bd. 7, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2019.
    60. R. Neuhaus, „Polymeraktoren : Integration künstlicher Muskeln in Textilfassaden“, in Symposium SFB 1244 : Adaptive Hüllen und Strukturen für die gebaute Umwelt von morgen. 20. September 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 74Folien.
    61. M. Huber, „Cognitive Production Systems“, in Knorr-Bremse Digital Days : 07. November 2019, München, 2019, S. 34Folien.
    62. M. Huber, „Explainable AI - Introduction and Application to Neural Networks“, in AI-Monday des Cyber Valley : 18. November 2019, Tübingen, Tübingen, 2019, S. 31Folien.
    63. M. Huber, „Simulation-driven Reinforcement Learning in Robotics“, in European Robotics Forum : 20-22 March 2019, Bucharest, Romania, Brüssel, 2019, S. 11Folien.
    64. R. Neuhaus, C. Glanz, I. Kolaric, und T. Bauernhansl, „Electroactive CNT-Polymer-Actuators : State of Science and Technology and their slow Approach into Architectural Applications“, in NanoCarbon : Annual Conference, February 26 and 27, Würzburg, Würzburg, 2019, S. 1Poster.
    65. T. Bauernhansl, „Digital Transformation in Automotive Industry : Consequences for Body in White Production“, in 6th International Automotive Conference : Joining Smart Technologies. 08.-09. Mai 2019, Sattledt, Austria, Neuhof-Dorfborn, 2019, S. 42Folien.
    66. T. Bauernhansl, „Produktion der Zukunft : Was geht davon heute schon?“, in Fast Ramp-Up Challenge und MindSphere Ecosystem : 21. März 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 38Folien.
    67. P. Dunau, M. Huber, und J. Beyerer, „Gaussian Process based Dynamic Facial Emotion Tracking.“, in 2019 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI 2019) : May 6-9, 2019, Taipei, Taiwan, Piscataway, NJ, USA, 2019, S. 14 Folien.
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    71. A. Schlicht und T. Bauernhansl, „Industrie 4.0: Die Zeit des Herumspielens ist vorbei“, finanzen.de : Einfach gut beraten, Nr. |TOnline08.07.2019, Art. Nr. |TOnline08.07.2019, 2019.
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    74. M. Huber, „Artificial Intelligence / Machine Learning in Production“, in DÜRR Senior Management Group Meeting : 14. März 2019, Bietigheim-Bissingen, Bietigheim-Bissingen, 2019, S. 38Folien.
    75. M. Huber, „Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence“, in Arena 2036 for You : 17. April 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 19Folien.
    76. M. Huber, „Daten sind der Schlüssel für maschinelles Lernen : Künstliche Intelligenz ermöglicht vorausschauende Wartung und neue datenbasierte Dienstleistungen“, mav : Innovation in der spanenden Fertigung, 2019.
    77. T. Bauernhansl und M. Wolperdinger, „Producing Sustainability with Biointelligent Systems : The Biological Transformation of Value Adding in the Context of the Bioeconomy“, in Biointelligente Produkte und Produktion : Die nachhaltige Revolution der Industrie. 15.-19. Mai 2019, Stuttgart u.a., 2019, S. 19Folien.
    78. E. Westkämper, „Industrie 4.0 - Vernetzung informationsverarbeitender Prozesse : Editorial“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 109, Nr. 6, Art. Nr. 6, 2019.
    79. N. Schaaf, „KI in der Produktion einsetzen? Quick Checks geben die Antwort!“, in S-TEC Spitzentreffen Künstliche Intelligenz : Inklusive der Fachforen \textquotedblKognitive Produktionssysteme für eine intelligente, wettbewerbsfähige Fabrik\textquotedbl und \textquotedblQuantensprung in der Robotik und Automatisierungstechnik durch KI\textquotedbl. 07. November 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 22Folien.
    80. M. Huber, „Innovationstreiber Künstliche Intelligenz : Möglichkeiten und Grenzen“, in Forschung als Innovationstreiber : Chancen und Grenzen Künstlicher Intelligenz. 30. April 2019, Stuttgart, Stuttgart, 2019, S. 33 Folien.
    81. M. Huber, „Explainable Artificial Intelligence : Introduction and Application to Neural Networks“, in State of Technology and Research in Industrial AI : KEX AG Workshop. 01. Oktober 2019, Aachen, Aachen, 2019, S. 39Folien.
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    84. W. Kraus, B. Winkler, und M. Huber, „Maschinelle Lernverfahren für Roboteranwendungen“, atp magazin : Transforming Automation, Nr. 1–2, Art. Nr. 1–2, 2019.
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  4. 2018

    1. G. Reinhart und T. Bauernhansl, „Von der Digitalen zur Biologischen Transformation“, wt Werkstattstechnik online, S. 107, 2018.
    2. M. Huber, „Recommendation Engines“, in Smart Systems - Basics of AI : Seminar, 13. November 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 26Folien.
    3. T. Bauernhansl, „Future Enabling Technologies and Digital Transformation“, 2018.
    4. C. Glanz, M. Entenmann, R. Neuhaus, L. Boonen, und I. Kolaric, „Smart Surfaces with Nanocarbon Materials“, in Future World with Nano-Carbon Materials : Seminar SPA, 05. Juni 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 32Folien.
    5. T. Bauernhansl, „Industrie 4.0 - Es muss nicht immer teuer sein!“, in Sinfosy Jahresveranstaltung 2018 : 13.-14. September 2018,  Wildau, Wildau, 2018, S. 39Folien.
    6. H.-H. Wiendahl, A. Kluth, und R. Kipp, „MES-Auswahl - sicher und nachvollziehbar“, Plastverarbeiter : Neue Technologien, Kosteneffizienz, Erhöhte Marktchancen, Bd. 69, Nr. 2, Art. Nr. 2, 2018.
    7. S. Schumacher, „Future Work Lab : Innovation Lab for Work, People and Technology“, 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. 16Folien.
    8. 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.
    9. 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.
    10. 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.
    11. M. Huber, „Artificial Intelligence in the Life Sciences“, in Roche Technology Innovation Bootcamp : 06.November 2018, Basel, Schweiz, 2018, S. 33Folien.
    12. T. Bauernhansl, „Personalisierung von (Luxus-)Produkten und Anforderungen an die Infrastruktur“, in Disruptive Technologien und die Luxusgüterindustrie : 19. Oktober 2018, Wimsheim, Wimsheim, 2018, S. 107Folien.
    13. T. Bauernhansl, „Hochleistungsnetzwerke“, in 3. Spitzentreffen  \textquotedblIndustrie 4.0 Live\textquotedbl : 22. November 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 9Folien.
    14. T. Bauernhansl, „Digital Transformation : Perspectives and Changes“, in Bühler Motor Führungskräftetreffen : 05.Juli 2018, Bamberg, 2018, S. 51Folien.
    15. 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.
    16. 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.
    17. 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.
    18. 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.
    19. 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.
    20. M. Huber, „AI Technologies“, in Smart Systems - Basics of AI : Seminar, 13. November 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 58Folien.
    21. T. Bauernhansl, „Biologische Transformation : Die nachhaltige Revolution der Industrie“, in AmCham Germany Business After Hours : 18. September 2018, Stuttgart, Frankfurt / Berlin, 2018, S. 39Folien.
    22. T. Bauernhansl, „Digital Transformation : Status and Future Perspectives“, in Operations and Technology Conference 2018 : 30. Oktober 2018, Mainz, Mainz, 2018, S. 33Folien.
    23. 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.
    24. T. Bauernhansl, „Automobilindustrie 4.0 - personalisiert und smart“, in 4. Automotive Photonics : 7. und 8. Februar 2018, Ditzingen, Ditzingen, 2018, S. 38Folien.
    25. T. Bauernhansl, „Wertschöpfung der Zukunft : Chancen & Risiken“, in NEXCON : Der erste voll-digitale Kongress zum Thema Sm@rt Factory im deutschsprachigen Raum. 02. März 2018, online only, Stuttgart, 2018, S. 37 Folien.
    26. M. Huber, „Robotics and Autonomous Systems“, in Smart Systems - Basics of AI : Seminar, 13. November 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 55Folien.
    27. 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.
    28. M. Huber, „Reinforcement Learning“, in Application of Cyber Physical Systems (CPS) in Production : Schulungsprogramm, 22-31. Oktober 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 37 Folien.
    29. Y. Boonyongmaneerat, M. Metzner, und K. Schmid, „TEPNET: An Industry Cluster Initiative for Advancement of  Electroplating Activities in Thailand“, WOMag : Kompetenz in Werkstoff und funktioneller Oberfläche, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2018.
    30. T. Bauernhansl, „The next Generation of Technologies for Industrie 4.0“, in La prossima generazione di tecnologie per le strategie 4.0 : 31 gennaio 2018, Bologna, Bologna, 2018, S. 90 Folien.
    31. H.-H. Wiendahl und A. Kluth, „Vielfältige Planungs- und Steuerungswerkzeuge : SCM-, MES- und APS-Lösungen“, IT-Matchmaker.guide, Nr. Industrie4.0-Lösungen, Art. Nr. Industrie4.0-Lösungen, 2018.
    32. C. Dierolf, „Smart Service durch maschinelles Lernen : Wie aus Energiedaten Wissen entsteht“, in Lernreise Industrie 4.0 live : Ansätze für ein Produktionssystem der Zukunft. Forschung für die Industrie 4.0. Abschlussveranstaltung. 27. und 28. Juni 2018, Stuttgart, 2018, S. 6Folien.
    33. T. Bauernhansl, „Digitale Transformation der Produktion : Von der Plattform zum Betriebssystem“, in Secure Exchange Fachtagung : Wie Mittelstand und IoT SICHER zueinander finden. 11. September 2018, Offenbach am Main, Frankfurt am Main, 2018, S. 42Folien.
    34. M. Huber, „AI Basics“, in Application of Cyber Physical Systems (CPS) in Production : Schulungsprogramm, 22-31. Oktober 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 52Folien.
    35. T. Bauernhansl, „Arbeitswelt der Zukunft : Technik treibt den Fortschritt - der Mensch macht den Unterschied“, in Erfolgsfaktoren für eine wirksame Führung im Zeitalter der Digitalisierung : ARENA 2036, 8. März 2018, Stuttgart, Stuttgart, 2018, S. 39 Folien.
    36. M. Tzempetonidou, „Mit Fördermaßnahmen zur Industrie-4.0-Anwendung“, MM MaschinenMarkt : Das IndustrieMagazin, Bd. 124, Nr. 21, Art. Nr. 21, 2018.
    37. L. Boonen, P. Kitzler, C. Glanz, und I. Kolaric, „Digitalization in Electrode Manufacturing : Towards More Efficiency in Joined Research and Small Lot Size Production“, in NanoCarbon : Annual Conference, February 27th and 28th, Würzburg, Würzburg, 2018, S. 24 Folien.
    38. P. Kübler, „Warehousing and Order Picking 4.0“, 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. 62Folien.
    39. 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.
    40. 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.
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B. A.

Tessa Niedermaier

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