Publikationen des IFF

Hier finden Sie Publikationen, die am IFF entstanden sind.

Publikationsliste (peer-reviewed)

  1. 2022

    1. I. K. Gauger, T. Nagel, und M. Huber, „Hybrides Maschinelles Lernen im Kontext der Produktion“, in Digitalisierung souverän gestalten II : Handlungsspielräume in digitalen Wertschöpfungsnetzwerken, 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.
    2. 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, 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: Springer, 2022, S. 461--465. doi: 10.1007/978-3-030-69547-7_74.
    3. 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, 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: Springer Nature, 2022, S. 620--627. doi: 10.1007/978-3-030-90700-6_70.
    4. 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.

  2. 2021

    1. 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, in 2nd Conference on Production Systems and Logistics : 10.08.2021 ‐ 11.08.2021. Online Conference. Offenburg: publish-Ing, 2021, S. 177--190. doi: 10.15488/11273.
    2. 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, in 2021 IEEE 19th International Conference on Industrial Informatics (INDIN) : 21.07.2021 - 23.07.2021, Virtual. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press, 2021, S. 7. doi: 10.1109/INDIN45523.2021.9557373.
    3. 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, 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.
    4. 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, in 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021) : 30.05.2021 - 05.06.2021, Virtuell. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press, 2021, S. 13916--13922. doi: 10.1109/ICRA48506.2021.9561712.
    5. 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.
    6. 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, in Proceedings of the Conference on Learning Factories. Amsterdam u.a.: Elsevier, 2021, S. 6. doi: 10.2139/ssrn.3858769.
    7. 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, in Advances in Intelligent Data Analysis XIX : 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26-28, 2021, Proceedings. Cham: Springer Nature, 2021, S. 103--115. doi: 10.1007/978-3-030-74251-59.
    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. 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, 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: Springer Nature, 2021, S. 361--368. doi: 10.1007/978-3-030-85914-538.
    10. 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.
    11. 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, in IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering : 23.08.2021 - 27.08.2021, Lyon, France and Online. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press, 2021, S. 16--22. doi: 10.1109/CASE49439.2021.955142.
    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. 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.
    14. 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.
    15. 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.
    16. 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.
    17. F. Eiling und M. Huber, „Automatische Programmierung von Produktionsmaschinen“, in Digitalisierung souverän gestalten : Innovative Impulse im Maschinenbau, 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.
    18. 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.
    19. T. Bauernhansl, „End-to-End komplett neu gedacht : Editorial“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 111, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2021.
    20. 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.
    21. 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.
    22. 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, in Proceedings of the Conference on Learning Factories. Amsterdam u.a.: Elsevier, 2021, S. 6. doi: 10.2139/ssrn.3862399.
    23. 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.
    24. 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.
    25. 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.
    26. 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.
    27. 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, in Advances in Intelligent Data Analysis XIX : 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26-28, 2021, Proceedings. Cham: Springer Nature, 2021, S. 103--115. doi: 10.1007/978-3-030-74251-59.
    28. 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.
    29. 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), in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2021, S. 486--494. doi: 10.1007/978-3-662-62962-856.
    30. 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), in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2021, S. 20--27. doi: 10.1007/978-3-662-62962-83.
    31. 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, in IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering : 23.08.2021 - 27.08.2021, Lyon, France and Online. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press, 2021, S. 468--474. doi: 10.1109/CASE49439.2021.9551684.
    32. 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.
    33. 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), in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2021, S. 80--88. doi: 10.1007/978-3-662-62962-810.
    34. 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.
    35. 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.
    36. 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.
    37. 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, in 16th International Conference On Intelligent Autonomous Systems : 22.06.2021 - 25.06.2021. Singapore. Singapur, 2021, S. 14.
    38. 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.
    39. T. Nagel und M. Huber, „Autoencoder-Inspired Identification of LTI Systems“, in European Control Conference : 29.06.2021 - 02.07.2021, Virtual Conference, in European Control Conference : 29.06.2021 - 02.07.2021, Virtual Conference. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press, 2021, S. 2352--2357.
    40. 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), in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2021, S. 247--255. doi: 10.1007/978-3-662-62962-829.
    41. 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, in 2nd Conference on Production Systems and Logistics : 10.08.2021 ‐ 11.08.2021. Online Conference. Offenburg: publish-Ing, 2021, S. 75--86. doi: 10.15488/11287.
    42. 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, 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: Springer Nature, 2021, S. 433--445. doi: 10.1007/978-3-030-86365-435.
    43. 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.
    44. 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.
    45. 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.
    46. 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), in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2021, S. 71--79. doi: 10.1007/978-3-662-62962-89.
    47. 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.
    48. 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.
    49. 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.
    50. 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.
    51. 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.
    52. 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), in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2021, S. 37--44. doi: 10.1007/978-3-662-62962-85.
    53. 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), in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2021, S. 126--134. doi: 10.1007/978-3-662-62962-815.
    54. 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.

  3. 2020

    1. 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, 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.
    2. H.-H. Wiendahl, „Auftragsmanagement“, in Fabrikbetriebslehre 1 : Management in der Produktion, in Fabrikbetriebslehre 1 : Management in der Produktion. , Berlin and Heidelberg: Springer Vieweg, 2020, S. 193--294. doi: 10.1007/978-3-662-44538-97.
    3. 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), in 15th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO 2020), vol. 1268. Cham: Springer, 2020, S. 44--54. doi: 10.1007/978-3-030-57802-25.
    4. 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.
    5. 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.
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    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, in 2019 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics : July 8-12 2019, Hong Kong, China. Piscataway, NJ: IEEE Operations Center, 2019, S. 56--61. doi: 10.1109/AIM.2019.8868428.
    31. 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.
    32. 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, in 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. November 4-8, 2019, Macau, China. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press, 2019, S. 2573--2578.
    33. 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.
    34. 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.
    35. 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.
    36. 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, in IEEE CASE 2019 : 15th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering. 22 to 26 August 2019, Vancouver, Canada. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press, 2019, S. 1138--1144. doi: 10.1109/COASE.2019.8843050.
    37. M. Huber, „Fallstudie: Predictive Maintenance“, in Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen, in Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen. , Heidelberg: dpunkt.verlag, 2019, S. 225--244.

  5. 2018

    1. 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.
    2. 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.
    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. 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.
    5. 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, in Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications : 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. November 19-22, 2018, Madrid, Spain. Cham: Springer Nature, 2018, S. 602--610. doi: 10.1007/978-3-030-13469-370.
    6. 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, in Vorausschau und Technologieplanung : 14. Symposium für Vorausschau und Technologieplanung. 08. und 09. November 2018, Berlin. Paderborn, 2018, S. 143--159.
    7. 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.
    8. 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.
    9. 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.
    10. 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.
    11. 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.
    12. 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.
    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. 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.
    15. 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.
    16. 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.

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 : 25.02.2021, Digital, in Virtuelles S-TEC Spitzentreffen: KI - Made im Ländle : 25.02.2021, Digital. Stuttgart, 2021, S. 21Folien.
    2. M. Huber, „Maschinelles Lernen besser verstehen : Mehr Transparenz“, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2021.
    3. T. Bauernhansl, „Biointelligenz : Eine neue Perspektive für nachhaltige Wertschöpfung“, Biointelligenz : Gemeinsame Vortragsreihe 2021/22 der Württembergischen Landesbibliothek und der Fraunhofer-Gesellschaft, S. 33Folien, 2021.
    4. 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, in Vernetzungstreffen des Graduiertennetzwerks des VDI/VDE : Digitale Souveränität in der Wirtschaft. 27. Oktober, Webex-Meeting. Berlin, 2021, S. 11Folien.
    5. M. Huber, „Künstliche Intelligenz: Verstehen, Anwenden, Gestalten“, in Berufliche Bildung für eine zukunftsfähige Gesellschaft : Entwicklung von zukunftsrelevanten überfachlichen Kompetenzen. 02. -04.08.2021, Virtuell, in Berufliche Bildung für eine zukunftsfähige Gesellschaft : Entwicklung von zukunftsrelevanten überfachlichen Kompetenzen. 02. -04.08.2021, Virtuell. Stuttgart, 2021, S. 41Folien.
    6. M. Huber, „KI und Technik“, in Impulse kontrovers : PODIUMSGESPRÄCHE 2021. Künstliche Intelligenz. 26. April 2021. Virtuell, in Impulse kontrovers : PODIUMSGESPRÄCHE 2021. Künstliche Intelligenz. 26. April 2021. Virtuell. Stuttgart, 2021, S. 46Folien.
    7. M. Huber, „Zuverlässige KI - Absicherung künstlicher neuronaler Netze“, in Forum Künstliche Intelligenz : 21. April 2021, virtuelle Konferenz, in Forum Künstliche Intelligenz : 21. April 2021, virtuelle Konferenz. Haar, 2021, S. 24Folien.
    8. 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, in Einsatzpotenzial Künstlicher Intelligenz in der Pharmazeutischen Industrie : KI im Einsatz & Matchmaking. 22. April - Kongress/Symposium. Online. Stuttgart, 2021, S. 29Folien.
    9. 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, in Sitzung des BDI-Arbeitskreises Energieforschung und -technologien : 07.05.2021. Digital. Berlin, 2021, S. 21Folien.
    10. 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, 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.
    11. 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, in QuantUniversity Winter School Speaker Series : Session 5. February 16, 2020. Online. Boston, Massachusetts, USA, 2021, S. 35 Folien.
    12. M. Huber, „Uncertainty Quantification in Neural Networks: A novel Approach“, in Trustworthy Robotics: Safety, Credibility, Explainability : Workshop. 13.04.2021. European Robotics Forum, in Trustworthy Robotics: Safety, Credibility, Explainability : Workshop. 13.04.2021. European Robotics Forum. Stuttgart u.a., 2021, S. 10Folien.
    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, 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, „AI Innovation Center \textquotedblLearning Systems and Cognitive Robotics“, in Vortrag bei der EU-Kommission : 11.03.2021. Online, in Vortrag bei der EU-Kommission : 11.03.2021. Online. Brüssel, Belgien, 2021, S. 9Folien.
    15. 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, in Einsatzpotenzial Künstlicher Intelligenz in der Pharmazeutischen Industrie : KI im Einsatz & Matchmaking. 22.04.2021 - Kongress/Symposium. Online. Stuttgart, 2021, S. 29Folien.
    16. M. Huber, „Produktionsdaten sicher und nachvollziehbar nutzen“, Digital Business Cloud : Das Expertenmagazin, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2021.
    17. 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, 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.
    18. M. Huber, „Dependable Al - Machine Learning in Safety-Critical Applications“, in Cyber Valley Entrepreneurship Series : AI in Production & Logistics. 06 May 2021. Virtual Event, in Cyber Valley Entrepreneurship Series : AI in Production & Logistics. 06 May 2021. Virtual Event. Tübingen, 2021, S. 24Folien.
    19. 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, 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.
    20. M. Huber, „Zuverlässige KI - Absicherung künstlicher neuronaler Netze“, in Forum Künstliche Intelligenz : 21. April 2021, virtuelle Konferenz, in Forum Künstliche Intelligenz : 21. April 2021, virtuelle Konferenz. Haar, 2021, S. 24Folien.
    21. 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, in InnoPuls : Vernetzung.Innovation.Wertschöpfung. 10. März 2021. Digitaler Kongress. Bundesministerium für Bildung und Forschung. Berlin u.a., 2021, S. 8Folien.
    22. M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme : Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz“, in Lernreise Industrie 4.0 live : Abschlussveranstaltung.18. und 19. Mai, Virtuell, in Lernreise Industrie 4.0 live : Abschlussveranstaltung.18. und 19. Mai, Virtuell. Stuttgart, 2021, S. 18 Folien.
    23. 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, 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.
    24. 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.
    25. B. Spaeth, T. Bauernhansl, und M. Heymann, „Biointelligenz“, Magazin des Stuttgarter Maschinenbaus, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2021.
    26. M. Huber, „Immer noch unterschätzt : Gastbeitrag zum Thema Künstliche Intelligenz“, VDMA Magazin, Nr. 8, Art. Nr. 8, 2021.
    27. 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, in Fahrerlose Transportsysteme (FTS) und mobile Roboter : Chancen, Technologien, Wirtschaftlichkeit. Fraunhofer IPA Seminar F 362. 22.09.2021, Stuttgart. Stuttgart, 2021, S. 13Folien.
    28. M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme: Maschinelles Lernen in der Produktion“, in 27. DFO Automobil-Tagung European Automotive Coating : 15.06.2021 - 16.06.2021, Online, in 27. DFO Automobil-Tagung European Automotive Coating : 15.06.2021 - 16.06.2021, Online. Neuss, 2021, S. 24Folien.
    29. 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.
    30. T. Bauernhansl, „Nachhaltige technologiebasierte Ressourcennutzung : Ressourcen, Daten und Dienste in zyklischen Wertschöpfungssystemen“, in InnoPuls : Vernetzung.Innovation.Wertschöpfung. 10.03.2021. Digitaler Kongress. Bundesministerium für Bildung und Forschung, in InnoPuls : Vernetzung.Innovation.Wertschöpfung. 10.03.2021. Digitaler Kongress. Bundesministerium für Bildung und Forschung. Berlin u.a., 2021, S. 8Folien.
    31. M. Huber, „AI Innovation Center Learning Systems and Cognitive Robotics“, in Vortrag bei der EU-Kommission : 11 March 2021. Online, in Vortrag bei der EU-Kommission : 11 March 2021. Online. Brüssel, Belgien, 2021, S. 9Folien.
    32. 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, in Meeting bei Aggregate Intellect : 03.02.2021, Virtuell. Toronto, Kanada, 2021, S. 35Folien.
    33. M. Huber, „Dependable AI - Machine Learning in Safety Critical Applications“, in Expertennetzwerk AI Circle : 12.05.2021. Online, in Expertennetzwerk AI Circle : 12.05.2021. Online. Berlin, 2021, S. 26Folien.
    34. 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. 23.02.2021 - 16.03.2021. Virtuell, in INDUSTRY.forward EXPO 2021 : Technik, Wandel, Zukunft - Smarte Lösungen für die Industrie. 23.02.2021 - 16.03.2021. Virtuell. Haiger u.a., 2021, S. 25Folien.
    35. 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, in Meeting bei Aggregate Intellect : 03.02.2021, Virtuell. Toronto, Kanada, 2021, S. 35Folien.
    36. M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme in der intelligenten Fabrik“, in Maschinenbautag : KI - Künstliche Intelligenz im Maschinenbau. 14.04.2021, Digital, in Maschinenbautag : KI - Künstliche Intelligenz im Maschinenbau. 14.04.2021, Digital. Konstanz, 2021, S. 39Folien.
    37. M. Huber, „KI für die Produktion? Aber sicher!“, in 63. Treffen des Arbeitskreises \textquotedblTechnik\textquotedbl des FV Holzbearbeitungsmaschinen : 20.10.2021, MS Teams-Besprechung, in 63. Treffen des Arbeitskreises \textquotedblTechnik\textquotedbl des FV Holzbearbeitungsmaschinen : 20.10.2021, MS Teams-Besprechung. Frankfurt am Main, 2021, S. 18Folien.
    38. M. Huber, „Manufacturing meets AI : Technology Transfer in the Cyber Valley“, in Big-Data.AI Summit : 21.04.2021 und 22.04.2021, Virtuell, in Big-Data.AI Summit : 21.04.2021 und 22.04.2021, Virtuell. Berlin, 2021, S. 21Folien.
    39. B. Reckter, U. Schneider, und V. Kopp, „Muskelkraftverstärker“, VDI Nachrichten : Technik, Wirtschaft, Gesellschaft, Nr. 42, Art. Nr. 42, 2021.
    40. 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, 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.
    41. M. Huber, „How Artificial Intelligence Improves Robotics“, in Dresden Robotics Festival : \#inmotion. 16.-22. September. Dresden und Virtuell, in Dresden Robotics Festival : \#inmotion. 16.-22. September. Dresden und Virtuell. Dresden, 2021, S. 25Folien.
    42. 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, in Forschungskolloquium der TU Darmstadt : Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik. 09.11.2021, Online. Darmstadt, 2021, S. 39Folien.
    43. M. Huber und M. El-Shamouty, „Dependable AI - Machine Learning in Safety Critical Applications“, in Expertennetzwerk AI Circle : 12.05.2021. Online, in Expertennetzwerk AI Circle : 12.05.2021. Online. Berlin, 2021, S. 26Folien.
    44. 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, in NanoCarbon Annual Conference 2021 : Presentations - Short Pitches - Networking. March 02 and 03, 2021 Online event. Würzburg, 2021, S. 39Folien.
    45. 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, in Fragen an KollegIn KI : Einführung in die Wissenschaftskommunikation. FÜSQ-Seminarreihe. Programmtag: 22. November 2021, Stuttgart. Stuttgart, 2021, S. 39Folien.
    46. M. Huber, „Künstliche Intelligenz: Lernen Maschinen wie Menschen?“, Biointelligenz : Gemeinsame Vortragsreihe 2021/22 der Württembergischen Landesbibliothek und der Fraunhofer-Gesellschaft, S. 37Folien, 2021.
    47. 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.

  2. 2020

    1. T. Bauernhansl, „Wirtschaft 2025 : Profitiert die regionale Wirtschaft von den globalen Megatrends“, in Neujahrsempfang 2020 der IHK Bezirkskammer Esslingen-Nürtingen  : 06.01.2020, Wernau, in Neujahrsempfang 2020 der IHK Bezirkskammer Esslingen-Nürtingen  : 06.01.2020, Wernau. Stuttgart, 2020, S. 38Folien.
    2. 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, in Club-Veranstaltung im Lions Club Remstal : 21.09.2020, Kernen-Stetten. Remstal, 2020, S. 23Folien.
    3. 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, in Future Work Talks : Online-Seminar. 16.10.2020, 11.11.2020 und 11.12.2020. Stuttgart, 2020, S. 19Folien.
    4. C. Hennebold, „Künstliche Intelligenz : Einführung und technische Anforderungen“, in Fraunhofertage bei NetApp : 04. März 2020, Kirchheim, in Fraunhofertage bei NetApp : 04. März 2020, Kirchheim. Kirchheim, 2020, S. 34Folien.
    5. 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, 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.
    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, in 3. Internationaler Bioökonomiekongress Baden-Württemberg : 21. - 22. September 2020, Online. Stuttgart, 2020, S. 14Folien.
    7. M. Huber, „KI in der Produktion und Robotik“, in Digitale Eröffnung von KI-noW : 7. Dezember 2020, online, in Digitale Eröffnung von KI-noW : 7. Dezember 2020, online. Stuttgart, 2020, S. 13Folien.
    8. M. Huber, „Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Produktion“, in 9. Ressourceneffizienz- und Kreislaufwirtschaftskongress Baden-Württemberg : 7. und 8. Oktober 2020, Virtuell, in 9. Ressourceneffizienz- und Kreislaufwirtschaftskongress Baden-Württemberg : 7. und 8. Oktober 2020, Virtuell. Stuttgart, 2020, S. 13Folien.
    9. 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, in 14. Sitzung der AG Pharmadialog  Baden-Württemberg : Dienstag, 29. September 2020. Videokonferenz. Stuttgart, 2020, S. 17Folien.
    10. M. Huber, „Künstliche Intelligenz in der Produktion“, in Doktoranden-Kolloquium der Graduiertenschule GSaME der Universität Stuttgart : 17. Januar 2020, Stuttgart, in Doktoranden-Kolloquium der Graduiertenschule GSaME der Universität Stuttgart : 17. Januar 2020, Stuttgart. Stuttgart, 2020, S. 44Folien.
    11. M. Huber, C. Jauch, und M. Teschner, „Bildverarbeitung für Robotik und Qualitätssicherung : Intelligent sehen“, JavaSPEKTRUM, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2020.
    12. M. Huber, „Cognitive Production Systems : Machine Learning in Production“, in Cognitive Manufacturing : Machine Learning - Big Data Analytics - Smart Manufacturing. June 29 - 30, 2020. Online, in Cognitive Manufacturing : Machine Learning - Big Data Analytics - Smart Manufacturing. June 29 - 30, 2020. Online. 2020, S. 32Folien.
    13. T. Bauernhansl, „Das neue Normal\textquotedbl- Was bleibt, was kommt, was verändert sich?“, in Das neue Normal\textquotedbl - Wirtschaftsrat Vortragsreihe : 29. Mai 2020, Virtuell, in Das neue Normal\textquotedbl - Wirtschaftsrat Vortragsreihe : 29. Mai 2020, Virtuell. Stuttgart, 2020, S. 55Folien.
    14. N. Schaaf, „Open the Black Box - Erklärbare Künstliche Intelligenz“, in Robotic & Automation Wednesday : Webinarreihe. Ab 03. Juni 2020, in Robotic & Automation Wednesday : Webinarreihe. Ab 03. Juni 2020. Stuttgart, 2020, S. 22Folien.
    15. 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, in Strategiemeeting Dürr  : 03.07.2020, Stuttgart. Stuttgart, 2020, S. 61Folien.
    16. M. Huber, „Quality & Material - KI als Enabler für eine ressourceneffiziente Produktion“, in 9. Ressourceneffizienz- und Kreislaufwirtschaftskongress Baden-Württemberg : 7. und 8. Oktober 2020, Virtuell, in 9. Ressourceneffizienz- und Kreislaufwirtschaftskongress Baden-Württemberg : 7. und 8. Oktober 2020, Virtuell. Stuttgart, 2020, S. 13 Folien.
    17. M. Huber, „Kognitive Produktionssysteme : Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz“, in Forum Künstliche Intelligenz : 14. Mai 2020, virtuell, in Forum Künstliche Intelligenz : 14. Mai 2020, virtuell. Haar, 2020, S. 37Folien.
    18. M. Huber, „Wie wird die KI transparent? : Einführung und Methoden“, in Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Methoden : KI-Innovationswettbewerb. 10. Juni 2020, online, in Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Methoden : KI-Innovationswettbewerb. 10. Juni 2020, online. Berlin, 2020, S. 12Folien.
    19. M. Huber, „Erklärbare Künstliche Intelligenz : Eine Einführung“, in Versammlung der Jusos : 25.05.2020, virtuell, in Versammlung der Jusos : 25.05.2020, virtuell. Stuttgart, 2020, S. 46Folien.
    20. M. Huber, „KI in der Fertigung und Qualitätssicherung der Zukunft“, in Das intelligente KMU : 24. September 2020. Virtuelle Konferenz, in Das intelligente KMU : 24. September 2020. Virtuelle Konferenz. Berlin, 2020, S. 31Folien.
    21. M. Huber, „KI-Fortschrittszentrum \textquotedblLernende Systeme“, in Open Innovation Kongress Baden-Württemberg 2020 : Open Innovation - So spielen Sie mit. 02. März 2020, Stuttgart, in Open Innovation Kongress Baden-Württemberg 2020 : Open Innovation - So spielen Sie mit. 02. März 2020, Stuttgart. Stuttgart, 2020, S. 3Folien.
    22. 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.
    23. M. Huber, „Mehr Autonomie wagen: Deep Learning und Reinforcement Learning in der Robotik“, in 5. Fachkonferenz Maschinelles Lernen in der Produktion : Machine Learning for Cyber Physical Systems. 12.-13. März 2020, Berlin, in 5. Fachkonferenz Maschinelles Lernen in der Produktion : Machine Learning for Cyber Physical Systems. 12.-13. März 2020, Berlin. Berlin, 2020.
    24. G. Reinhart und T. Bauernhansl, „Industrie 4.0 - und was nun? : Editorial“, wt Werkstattstechnik online, Bd. 110, Nr. 3, Art. Nr. 3, 2020.
    25. T. Bauernhansl, „Biointelligence - a new Innovation Space for Sustainable Industries“, in Tomorrow : The McKinsey Berlin Conference. November 13, 2020. Remotely, in Tomorrow : The McKinsey Berlin Conference. November 13, 2020. Remotely. Berlin, 2020, S. 14Folien.
    26. 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), in Advances in Automotive Production Technology - Theory and Application : Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2020, S. 22Folien.
    27. J. Witte und R. Neuhaus, „Gebäudehaut, die atmet“, Forschung Leben : Das Magazin der Universität Stuttgart, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2020.
    28. M. Huber, „Artificial Intelligence“, in Technology Innovation Bootcamp : 30. März, in Technology Innovation Bootcamp : 30. März. 2020, S. 41Folien.
    29. M. Huber, „KI in der Produktion“, in FabOS Kick-Off-Event : 11. Februar 2020, Stuttgart, in FabOS Kick-Off-Event : 11. Februar 2020, Stuttgart. Stuttgart, 2020, S. 40Folien.
    30. N. Schaaf, „Open the Black Box : Erklärbare Künstliche Intelligenz“, in Besuch von Rudolf Scharping / RSBK AG : 11. März 2020, Stuttgart, in Besuch von Rudolf Scharping / RSBK AG : 11. März 2020, Stuttgart. Stuttgart, 2020, S. 22 Folien.
    31. M. Huber, „Künstliche Intelligenz treibt Innovationen“, Ideen- und Innovationsmanagement, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2020.
    32. R. Butscher und M. Huber, „Interview zur Künstlichen Intelligenz: ,,Schluss mit der Black Box!“, Bild der Wissenschaft, Nr. 6, Art. Nr. 6, 2020.
    33. M. Huber, „Maschinelles Lernen besser verstehen : Mehr Transparenz für die Arbeitsweise neuronaler Netze“, AI Spektrum : Das Magazin für Künstliche Intelligenz, S. 25--27, 2020.
    34. 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.
    35. T. Bauernhansl, „Digital Transformation in Production-Core and fields of action“, in International Production Meeting  : 29.07.2020, Günzburg, in International Production Meeting  : 29.07.2020, Günzburg. Weißenhorn, 2020, S. 48Folien.
    36. M. Kaufmann, I. Effenberger, und M. Huber, „Measurement Uncertainty Assessment for Virtual Assembly“, in Sensor and Measurement Science International 2020 : 22-25 June 2020, in Sensor and Measurement Science International 2020 : 22-25 June 2020. 2020, S. 339--340. doi: 10.5162/SMSI2020/P4.1.
    37. M. Huber, „Maschinelles Lernen und Bildverarbeitung in der Fertigung und Qualitätssicherung“, in Forum Bildverarbeitung 2020 : 26.-27. November 2020. Virtuell, in Forum Bildverarbeitung 2020 : 26.-27. November 2020. Virtuell. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing, 2020, S. 37Folien.
    38. M. Huber, „Innovative Arbeitswelten: KI und die Zukunft der Arbeit“, in Jahreskongress Berufliche Bildung : Lern- und Arbeitswelten zukunftsfähig gestalten. 07. / 08. Dezember 2020 Virtuell, in Jahreskongress Berufliche Bildung : Lern- und Arbeitswelten zukunftsfähig gestalten. 07. / 08. Dezember 2020 Virtuell. Stuttgart, 2020, S. 29Folien.
    39. M. Huber, „What’s in forEL? Anwendungstransfer Cyber Valley - Industrie“, in Robotic & Automation Wednesday : Webinarreihe. Ab 03. Juni 2020, in Robotic & Automation Wednesday : Webinarreihe. Ab 03. Juni 2020. Stuttgart, 2020, S. 34Folien.

  3. 2019

    1. 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.
    2. T. Nagel, „Grundlagen des Maschinellen Lernens: Vorgehensmodell“, in Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 25. und 26. November 2019, Stuttgart, in Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 25. und 26. November 2019, Stuttgart. Stuttgart, 2019, S. 39Folien.
    3. T. Bauernhansl, E. Groß, und J. Siegert, „Learning Factory AIE at IFF, University of Stuttgart, Germany“, in Learning Factories : Concepts, Guidelines, Best-Practice Examples, in Learning Factories : Concepts, Guidelines, Best-Practice Examples. , Cham, Schweiz: Springer Nature, 2019, S. 383--388.
    4. 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.
    5. M. Huber, „Artificial Intelligence : Introduction and Industrial Application“, in 10. Future Lab der Boehringer Ingelheim GmbH : 06. November 2019, Biberach, in 10. Future Lab der Boehringer Ingelheim GmbH : 06. November 2019, Biberach. Biberach, 2019, S. 35Folien.
    6. 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, in Advances and Challenges in Transferring EAP Technology Into Industry : 2nd International EAP-Seminar. 04 July 2019, Stuttgart. Stuttgart, 2019, S. 74Folien.
    7. T. Bauernhansl, „The Future of Industrie 4.0“, in The 3rd COMAC International Science and Technology Innovation Week : September 2-6, 2019, Shanghai, China, in The 3rd COMAC International Science and Technology Innovation Week : September 2-6, 2019, Shanghai, China. Shanghai, 2019, S. 23Folien.
    8. T. Bauernhansl, „Biologische Transformation - Die nachhaltige Revolution der Wertschöpfung?!“, in Herbstsitzung des Wirtschaftsbeirats der Stadt Ingolstadt : 08. Oktober 2019, Ingolstadt, in Herbstsitzung des Wirtschaftsbeirats der Stadt Ingolstadt : 08. Oktober 2019, Ingolstadt. Ingolstadt, 2019, S. 30Folien.
    9. R. Neuhaus, „Electroactive CNT-Polymer-Actuators : Electroactive CNT-Polymer-Actuators. Pitch“, in NanoCarbon : Annual Conference, February 26 and 27, Würzburg, in NanoCarbon : Annual Conference, February 26 and 27, Würzburg. Würzburg, 2019, S. 26Folien.
    10. M. Huber, „Artificial Intelligence Perspective on Mobile Robotics“, in Autonomous Machines World 2019 : Cognition and intelligence in industrial machines. July 1-2, 2019, Berlin, in Autonomous Machines World 2019 : Cognition and intelligence in industrial machines. July 1-2, 2019, Berlin. Berlin, 2019, S. 35Folien.
    11. T. Bauernhansl, „Die digitale Transformation der Fabriken - Wunsch und Wirklichkeit“, in Smarte Maschinen im Einsatz : Künstliche Intelligenz im Unternehmen. 15. Oktober 2019, Stuttgart, in Smarte Maschinen im Einsatz : Künstliche Intelligenz im Unternehmen. 15. Oktober 2019, Stuttgart. Leinfelden-Echterdingen: Konradin Verlag R. Kohlhammer, 2019, S. 35Folien.
    12. A. Mayer-Grenu und M. Huber, „Selbstoptimierung in der Fabrikhalle“, Forschung Leben : Das Magazin der Universität Stuttgart, Nr. 12, Art. Nr. 12, 2019.
    13. M. Huber, „Artificial Intelligence / Machine Learning Production“, in Entwicklertag der Bosch Packaging Technology GmbH : 26. Februar 2019, Waiblingen, in Entwicklertag der Bosch Packaging Technology GmbH : 26. Februar 2019, Waiblingen. , Waiblingen, 2019, S. 37Folien.
    14. M. Huber, „xAI: Nachvollziehbarkeit maschineller Lernverfahren am Beispiel neuronaler Netze“, in Bitkom AI Research Network : E-Lecture, 19. Juli 2019, in Bitkom AI Research Network : E-Lecture, 19. Juli 2019. Berlin, 2019, S. 42Folien.
    15. M. Huber, „xAI: Erklärbarkeit von KI“, in Fokus: Zukunft : Unser Leben 2050. 28. November 2019, Karlsruhe, in Fokus: Zukunft : Unser Leben 2050. 28. November 2019, Karlsruhe. Karlsruhe, 2019, S. 10Folien.
    16. 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.
    17. M. Huber, „Machine Learning für Produktion und Robotik“, Automationspraxis, Bd. 2019, Nr. 11, Art. Nr. 11, 2019.
    18. 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, in Blick in die Blackbox : Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen in der Praxis. , Berlin, 2019, S. 62--72.
    19. 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, in ZVEI Mitgliederversammlung : Mitgliederversammlung des Zentralverband Elektrotechnik und Elektronikindustrie e.V.. 25. September 2019, Weimar. Frankfurt am Main, 2019, S. 31Folien.
    20. 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, in 2. Open Lab Day am Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence (ZCCI) : 17. Januar 2019, Stuttgart. Stuttgart, 2019, S. 31Folien.
    21. 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, in Trends in der industriellen Mess- und Automatisierungstechnik : Von der Messung zur Information. VDI-Expertenforum. 28.-29. November 2019, Karlsruhe. Düsseldorf, 2019, S. 41Folien.
    22. 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, in Biointelligente Produkte und Produktion : Die nachhaltige Revolution der Industrie. 15.-19. Mai 2019. Stuttgart u.a., 2019, S. 19Folien.
    23. T. Bauernhansl, „Industrie 4.0 - Key Enabling Technologies“, in ABB Distribution Solutions Innovation Day 2019 : June 18-19, 2019, Frankfurt, Germany, in ABB Distribution Solutions Innovation Day 2019 : June 18-19, 2019, Frankfurt, Germany. Zürich, 2019, S. 40Folien.
    24. 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.
    25. 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, in Fastems Open House : Losgrößenunabhängige Fertigung - so wird’s gemacht!. 05. und 06. Juni 2019, St. Ingbert. , Göppingen, 2019, S. 40Folien.
    26. M. Huber, „Explainable AI - Introduction and Application to Neural Networks“, in AI-Monday des Cyber Valley : 18. November 2019, Tübingen, in AI-Monday des Cyber Valley : 18. November 2019, Tübingen. Tübingen, 2019, S. 31Folien.
    27. T. Bauernhansl, „Cognitive Production Systems - Technologies and Business Impacts“, in NEXCON : First International Virtual Congress on Smart Manufacturing. February 28th, 2019, online only, in NEXCON : First International Virtual Congress on Smart Manufacturing. February 28th, 2019, online only. Stuttgart, 2019, S. 42Folien.
    28. K. Kleeberger, M. Huber, und A. Wolf, „Mit Simulationen schneller zur Anwendung“, Fabriksoftware : Die digitale Fabrik realisieren, Nr. 2, Art. Nr. 2, 2019.
    29. 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, in 1. Stuttgarter Tagung zur Zukunft der Automobilproduktion : Der Weg zur wandlungsfähigen Produktion. 26. September 2019, Stuttgart. Stuttgart, 2019, S. 36 Folien.
    30. T. Bauernhansl, „Die digitale Transformation - Wohin geht die Reise?“, in Network of Excellence der ebm-papst Mulfingen GmbH & Co. KG : 06. Juni 2019, Mulfingen, in Network of Excellence der ebm-papst Mulfingen GmbH & Co. KG : 06. Juni 2019, Mulfingen. Mulfingen, 2019, S. 46Folien.
    31. 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, in 2019 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics : July 8-12 2019, Hong Kong, China. Piscataway, NJ: IEEE Operations Center, 2019, S. 47 Folien.
    32. 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, in 2019 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI 2019) : May 6-9, 2019, Taipei, Taiwan. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press, 2019, S. 14 Folien.
    33. M. Huber, „Grundlagen des Maschinellen Lernens: Algorithmen“, in Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 25. und 26. November 2019, Stuttgart, in Kognitive Produktionssysteme : Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 25. und 26. November 2019, Stuttgart. Stuttgart, 2019, S. 53Folien.
    34. 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.
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    36. M. Huber, „Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence“, in Arena 2036 for You : 17. April 2019, Stuttgart, in Arena 2036 for You : 17. April 2019, Stuttgart. Stuttgart, 2019, S. 19Folien.
    37. M. Huber, „Künstliche Intelligenz - Was ist das eigentlich?“, in Netzwerktreffen Allianz Industrie 4.0 \textquotedblKünstliche Intelligenz in der Produktion\textquotedbl : 12. Dezember 2019, Stuttgart, in Netzwerktreffen Allianz Industrie 4.0 \textquotedblKünstliche Intelligenz in der Produktion\textquotedbl : 12. Dezember 2019, Stuttgart. Stuttgart, 2019, S. 49Folien.
    38. M. Huber, „Künstliche Intelligenz: Einführung und Anwendungen“, in Jahrestagung VDMA Batterieproduktion 2019 : Batterieproduktion: Wettbewerbsfähig und nachhaltig. 02. und 03. Dezember 2019, Ditzingen, in Jahrestagung VDMA Batterieproduktion 2019 : Batterieproduktion: Wettbewerbsfähig und nachhaltig. 02. und 03. Dezember 2019, Ditzingen. 2019, S. 40Folien.
    39. M. Huber, Hrsg., „Data are the key“, in Automatica 2020 : The Leading Exhibition for Smart Automation and Robotics, in Automatica 2020 : The Leading Exhibition for Smart Automation and Robotics. München, 2019, S. 2.
    40. M. Huber, „Cognitive Production Systems : AI in Production“, in Seminar am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme : 09. Juli 2019, Stuttgart, in Seminar am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme : 09. Juli 2019, Stuttgart. Stuttgart, 2019, S. 49Folien.
    41. 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, in 6th International Automotive Conference : Joining Smart Technologies. 08.-09. Mai 2019, Sattledt, Austria. Neuhof-Dorfborn, 2019, S. 42Folien.
    42. M. Huber, „Spielerisch besser“, in A&D Kompendium 2019/2020 : Die Macher der Automation, in A&D Kompendium 2019/2020 : Die Macher der Automation. , München: Publish-Industry Verlag, 2019, S. 214--215.
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    36. 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, 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.
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    38. T. Bauernhansl, „Future Enabling Technologies and Digital Transformation“, in INDEX TRAUB Open House 2018 : 24.-27. April 2018, Reichenbach, in INDEX TRAUB Open House 2018 : 24.-27. April 2018, Reichenbach. 2018.
    39. M. Huber, „Robotics and Autonomous Systems“, in Smart Systems - Basics of AI : Seminar, 13. November 2018, Stuttgart, in Smart Systems - Basics of AI : Seminar, 13. November 2018, Stuttgart. Stuttgart, 2018, S. 55Folien.
    40. M. Huber, „Artificial Intelligence in the Life Sciences“, in Roche Technology Innovation Bootcamp : 06.November 2018, in Roche Technology Innovation Bootcamp : 06.November 2018. , Basel, Schweiz, 2018, S. 33Folien.
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Tessa Niedermaier

B. A.

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