Institut für Produktionstechnik und –systeme
Organisation: Institut
- Professur für Fertigungstechnik - Innovative Fertigungstechnologien
- Professur für Ingenieurwissenschaften, Modellierung und Simulation technischer Systeme und Prozesse
- Professur für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, insbesondere von Magnesiumwerkstoffen
- Professur für Produktentwicklung und Konstruktionslehre
- Professur für Produktionsmanagement
- Professur für Prozessmesstechnik/Intelligente Systeme
- Professur für Regelungs- und Antriebstechnik
- Professur für Werkstoffmechanik
- Professur für Werkzeugmaschinen
Organisationsprofil
Die Mitglieder des Institutes für Produktionstechnik und -systeme arbeiten an einer Vielzahl von ingenieurwissenschaftlichen Fragestellungen. Thematisch beschäftigen sich die Mitglieder des Institutes mit Themen des Supply Chain Management und Produktionsmanagement sowie der Mess-, Regelungs-, Fertigungs- und Werkstofftechnik. In diesen Themenfeldern arbeiten wir sowohl experimentell, aber auch mittels digitaler Modellierung an der Beantwortung aktueller wissenschaftlicher Fragestellungen. Übergeordnetes Ziel ist es, bessere Lösungsstrategien für komplexe Problemstellungen in den Ingenieurwissenschaften bereitzustellen.
Themen
Die Forschungsschwerpunkte des IPTS liegen im Bereich neuer Produktionstechnologien und Produktionssysteme. Dazu gehören nicht nur neue Technologien für Produktinnovationen, sondern auch die Entwicklung von Prozessen, Systemen, Komponenten, Ausrüstungen und Dienstleistungen.
Forschungsziele sind unter anderem die Optimierung der wertschöpfenden Prozessschritte und Minderung indirekter Arbeitsschritte wie Transport, Handhabungsschritte, Nacharbeit und Qualitätsüberprüfung.
Ein wichtiger Aspekt ist dabei immer der schonende Umgang mit den weltweit knapper werdenden Ressourcen. Innovative, effizient gestaltete Produktions- und Servicesysteme bilden einen weiteren Forschungschwerpunkt. Von besonderer Relevanz für die Forschung in der Produktion ist die ganzheitliche Bewertung von Lebenszykluskosten bei der Produktionsplanung.
- Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Short-arc measurement and fitting based on the bidirectional prediction of observed data
Fei, Z., Xu, X. & Georgiadis, A., 05.01.2016, in: Measurement Science and Technology. 27, 2, 19 S., 025013.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Simple relay non-linear PD control for faster and high-precision motion systems with friction
Zheng, C., Su, Y. & Mercorelli, P., 27.11.2018, in: IET Control Theory and Applications. 12, 17, S. 2302-2308 7 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Simple saturated relay non-linear PD control for uncertain motion systems with friction and actuator constraint
Zheng, C., Su, Y. & Mercorelli, P., 13.08.2019, in: IET Control Theory and Applications. 13, 12, S. 1920-1928 9 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Single Robust Proportional-Derivative Control for Friction Compensation in Fast and Precise Motion Systems With Actuator Constraint
Zheng, C., Su, Y. & Mercorelli, P., 01.11.2020, in: Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control. 142, 11, 10 S., 114505.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Sliding mode and model predictive control for inverse pendulum
Schwab, K. C., Schräder, L., Mercorelli, P. & Lassen, J. T., 01.01.2019, in: WSEAS Transactions on Systems and Control. 14, S. 190-195 6 S., 23.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Sliding Mode Control for a Vertical Dynamics in the Presence of Nonlinear Friction
Ferch, T. & Mercorelli, P., 2019, in: WSEAS Transactions on Circuits and Systems. 18, S. 102-112 11 S., 17.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Smarte Anpassung von Presslinienparametern: Bildgebende Sensorik und maschinelles Lernen für robustere Blechumformprozesse im Automobilbau
Heger, J., Voß, T. & Selent, M., 04.2018, in: Industrie 4.0 Management. 34, 4, S. 53-56 4 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
SPS steuern Assistenzsysteme in der Digitalen Fabrik: Integration eines Laser-Assistenzsystems zur Werkerführung in die Steuerungsebene der Digitalen Fabrik
Müller-Polyzou, R., Meier, N., Berwanger, F. & Georgiadis, A., 13.08.2019, in: Industrie 4.0 Management. 35, 4, S. 13-16 4 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Stability analysis of a linear model predictive control and its application in a water recovery process
Mercorelli, P., 01.01.2019, in: Advances in Science, Technology and Engineering Systems. 4, 5, S. 314-320 7 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Strategisches Supply-Chain-Risikomanagement: Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Big Data zur Unterstützung des strategischen Supply-Chain-Risikomanagements
Kramer, K., Mousavi, D. & Schmidt, M., 30.05.2022, in: ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. 117, 5, S. 349-353 5 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet