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Matthias Schmidt

Prof. Dr.-Ing. habil.

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Prof. Dr.-Ing. habil. Matthias Schmidt

    Fachgebiete

  • Ingenieurwissenschaften - Produktionsmanagement, Supply Chain Management, Lean Production, Produktionsplanung und -steuerung, Fabrikplanung
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  1. Erschienen

    Analysis of the relevance of models, influencing factors and the point in time of the forecast on the prediction quality in order-related delivery time determination using machine learning

    Rokoss, A., Popkes, L. & Schmidt, M., 2024, Proceedings of the CPSL 2024. Herberger, D. & Hübner, M. (Hrsg.). Hannover: publish-Ing., S. 415-431 17 S. (Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics; Band 2024).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  2. Analyse und Gestaltung von Fabriklebenszyklen

    Schmidt, C., Nielsen, L., Thiede, S., Schmidt, M., Herrmann, C. & Nyhuis, P., 28.06.2016, in: ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. 111, 6, S. 333-336 4 S.

    Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung

  3. Erschienen

    A learning factory approach on machine learning in production companies: How a learning factory approach can help to increase the understanding of the application of machine learning on production planning and control tasks

    Rokoss, A., Kramer, K. & Schmidt, M., 2021, Competence development and learning assistance systems for the data-driven future. Sihn, W. & Schlund, S. (Hrsg.). Berlin: GITO mbH Verlag, S. 125-142 18 S. (Schriftenreihe der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Arbeits- und Betriebsorganisation (WGAB) e.V.).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Sammelwerken › Forschung › begutachtet

  4. Erschienen

    A Genetic Algorithm for the Dynamic Management of Cellular Reconfigurable Manufacturing Systems

    Maier, J. T., Schmidt, M., Galizia, F. G., Bortolini, M. & Ferrari, E., 01.01.2023, Sustainable Design and Manufacturing: Proceedings of the 9th International Conference on Sustainable Design and Manufacturing (SDM 2022). Scholz, S. G., Howlett, R. J. & Setchi, R. (Hrsg.). Springer Singapur, S. 21-32 12 S. (Smart Innovation, Systems and Technologies; Band 338).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  5. A genetic algorithm for a self-learning parameterization of an aerodynamic part feeding system for high-speed assembly

    Busch, J., Quirico, M., Richter, L., Schmidt, M., Raatz, A. & Nyhuis, P., 2015, in: CIRP Annals - Manufacturing Technology. 64, 1, S. 5-8 4 S.

    Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet

  6. Advances in Computer Science and Engineering

    Schmidt, M. (Herausgeber*in), 22.03.2011, Rijeka: InTech Open Access Publisher. 472 S. (Advances in Intelligent and Soft Computing)

    Publikation: Bücher und Anthologien › Sammelwerke und Anthologien › Forschung

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