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Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation


Herr Univ.-Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen

Industrial Sensory Data Analytics

Eine Folge der digitalen Transformation für die fertigende Industrie ist die Vernetzung von Produktionsmaschinen und der Erhebung von Sensordaten zur Regelung und Zustandsüberwachung der Maschinen während ihres Betriebs. Die erhobenen Sensordaten bergen großes Potential für Daten-getriebene Analysen, beispielsweise in Szenarien wie Predictive Maintenance oder Predictive Quality.

Unsere anwendungsnahe Forschung zur prädiktiven Analyse von industriellen Sensordaten verwendet Methoden aus dem Bereich der Signalverarbeitung und kombiniert diese mit modernen Verfahren aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning. Im Fokus stehen Analysen

  1. zur Klassifikation von Fehlerbildern aus historischen Daten,
  2. für Vorhersagen von Fehlerbildern auf Basis von Anomalien in den Sensordaten,
  3. zum Forecasting von Signalverläufen für die prädiktive Zustandsbestimmung und vorausschauenden Regelungen von Maschinen und
  4. zur Entwicklung von KI-basierten Soft-Sensoren für die Rekonstruktion von physischen Sensoren in einem virtuellen Softwaresensor. 

 

Ansprechpartner

Richard Meyes, M.Sc.

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Ausgewählte relevante Publikationen

Referenzen
Richard Meyes; Johanna Donauer; Andre Schmeing; Tobias Meisen
A Recurrent Neural Network Architecture for Failure Prediction in Deep Drawing Sensory Time Series Data
Procedia Manufacturing, 34:789--797
2019
ISSN: 2351-9789

Schlüsselwörter: sensory-data

Richard Meyes; Hasan Tercan; Tobias Meisen
Artificial Intelligence in Automotive Production
Mobility in a Globalised World 2018, 22:308--324
2019

Schlüsselwörter: applied-ai;sensory-data

Marc Haßler; André Pomp; Christian Kohlschein; Tobias Meisen
STIDes Revisited-Tackling Global Time Shifts and Scaling
2018 International Conference on Innovations in Information Technology (IIT),
2018

Schlüsselwörter: sensory-data

Marc Haßler; Sabina Jeschke; Tobias Meisen
Similarity Analysis of Time Interval Data Sets Regarding Time Shifts and Rescaling
Proceedings International work-conference on Time Series, (2):995--1006
2017

Schlüsselwörter: sensory-data

Marc Haßler; Christian Kohlschein; Tobias Meisen
Similarity Analysis of Time Interval Data Sets---A Graph Theory Approach
ITISE 2017: Time Series Analysis and Forecasting, :159--171
2017

Schlüsselwörter: sensory-data

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