1. //
  2. Start
  3. //
  4. Organisationen
  5. //
  6. Professur für Modellierung und Simulatio...
  7. //
  8. Projekte
  9. //

Professur für Modellierung und Simulation technischer Systeme und Prozesse

Organisation: Professur

Organisationsprofil anzeigen

Forschungsschwerpunkte

Durch die Kombination von Methoden aus der Informatik und dem Operations Research werden Abläufe in der Produktion effizienter gestaltet. Die Anwendung der Algorithmen kann im eigenen Labor auf Demonstratoren entwickelt und getestet werden.

Reihenfolgeplanung und Rüstzeitoptimierung können ebenso simuliert werden wie Instandhaltungspläne oder Ressourcenzuweisung. Die Verwendung von autonome Robotern sowie die Entwicklung effizienter Dispositionsstrategien für Fahrzeuge können simulativ evaluiert werden. Parameterstudien & Sensitivitätsanalysen sind dank vielfältiger Schnittstellen möglich.

Methoden des maschinellen Lernens, wie Gaußsche Prozesse & Neuronale Netze, prognostizieren Kennzahlen basierend auf der Systemauslastung. Das ermöglicht u.a. die dynamische Auswahl von Steuerungsregeln. Weiterhin können die Wirkzusammenhänge in Prozessen sowie die Korrelationen zwischen (Eingabe-) Parametern und Prozessauswirkungen ausgewertet werden.

Typische Problemstellungen sind z.B. die Optimierung der Installation und Wartung von Windkraftanlagen, die Optimierung des Umgangs mit Chef-Aufträgen im Produktionsbetrieb, die Optimierung der Intralogistik am Beispiel der Warenbereitstellung im Einzelhandel, die dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung u.v.m.

Erweiterte Suchoptionen
Erweiterte Suchoptionen

Zurücksetzen

Bis
1 - 10 von 23Seitengröße: 10
sortieren: Titel

  1. EVOLVE5G: 5G basierte Prozessoptimierung in KMU

    Heger, J. (Wissenschaftliche Projektleitung), Prüfer, O. C. (Projektmitarbeiter*in), Drews, P. (Wissenschaftliche Projektleitung) & Richter, K. (Projektmitarbeiter*in)

    01.01.25 → 31.12.26

    Projekt: Forschung

  2. Entwicklung eines datengetriebenen Modells zur Bewertung und Verbesserung der Prozessrobustheit bei der Wirkflächenauslegung von Tiefziehwerkzeugen

    Heger, J. (Wissenschaftliche Projektleitung) & Wollschläger, L. (Projektmitarbeiter*in)

    01.02.23 → 31.03.26

    Projekt: Forschung

  3. Franatec Untersuchung installierter Sensoren

    Heger, J. (Wissenschaftliche Projektleitung)

    01.06.22 → 31.05.23

    Projekt: Forschung

  4. Herstellung eines Simulationsmodells zur Evaluierung des geplanten Fabriklayouts GT

    Heger, J. (Wissenschaftliche Projektleitung) & Müller, K. (Projektmitarbeiter*in)

    22.03.23 → 30.06.23

    Projekt: Transfer (Wissenschaftliche Dienstleistung)

  5. Herstellung von kombinierten konvex-konkaven Formelementen mittels wirkmediengestützter inkrementeller Blechumformung

    Heger, J. (Wissenschaftliche Projektleitung) & Zein El Abdine, M. (Projektmitarbeiter*in)

    01.01.23 → 30.06.24

    Projekt: Forschung

  6. Herstellung von kombinierten konvex-konkaven Formelementen mittels wirkmediengestützter inkrementeller Blechumformung (2. Förderphase)

    Ben Khalifa, N. (Wissenschaftliche Projektleitung), Heger, J. (Wissenschaftliche Projektleitung), Thiery, S. (Projektmitarbeiter*in) & Zein El Abdine, M. (Wissenschaftliche Projektleitung)

    Deutsche Forschungsgemeinschaft

    01.04.23 → 30.09.24

    Projekt: Forschung

  7. IFIPro: Intelligente Fabrik für individualisierte Produktion & Logistik

    Georgiadis, A. (Wissenschaftliche Projektleitung), Meier, N. (Wissenschaftliche Projektleitung) & Voß, T. (Wissenschaftliche Projektleitung)

    01.02.18 → 01.08.18

    Projekt: Lehre und Studium

  8. International Spring School for Logistics and Supply Chain Management (ESC Rennes - Leuphana)

    Heger, J. (Wissenschaftliche Projektleitung) & Koch, S. (Wissenschaftliche Projektleitung)

    01.10.15 → 31.12.18

    Projekt: Lehre und Studium

  9. Leuphana Lernfabrik

    Wagner, C. (Wissenschaftliche Projektleitung), Heger, J. (Wissenschaftliche Projektleitung) & Voß, T. (Projektmitarbeiter*in)

    01.04.17 → 30.09.17

    Projekt: Lehre und Studium

  10. MLab: ML-basierte Absatzprognose anhand von in- und externen Metadaten

    Heger, J. (Wissenschaftliche Projektleitung), Rokoss, A. (Projektmitarbeiter*in) & Wolter, F. (Projektmitarbeiter*in)

    01.07.24 → 30.06.26

    Projekt: Forschung

Vorherige 1 2 3 Nächste