Matthias Schmidt
Prof. Dr.-Ing. habil.
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Prof. Dr.-Ing. habil. Matthias Schmidt
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Research areas
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Case study on delivery time determination using a machine learning approach in small batch production companies
Rokoss, A., Syberg, M., Tomidei, L., Hülsing, C., Deuse, J. & Schmidt, M., 12.2024, In: Journal of Intelligent Manufacturing. 35, 8, p. 3937-3958 22 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research › peer-review
Beeinflussung logistischer Zielgrößen in der unternehmensinternen Lieferkette durch die Produktionsplanung und -steuerung und das Produktionscontrolling
Schmidt, M., 2018, Hannover: PZH Verlag. 322 p.Research output: Books and anthologies › Post-doctoral dissertations
Bauteilgetrieben Montagesteuerung und Fabrikstrukturierung durch Nutzung Gentelligenter Technologie
Nyhuis, P., Schulze, C. P., Hartmann, W., Schmidt, M. & Herde, F., 2009, In: Industrie Management. 25, 2, p. 13-16 4 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research
Bauteilgetriebene Planung und Steuerung entlang der Lieferkette
Schmidt, M., Fronia, P., Fisser, F. & Nyhuis, P., 2008, In: PPS Management. 13, 1, p. 51-54 4 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research
Bauteile als Informationsträger verändern zukünftige Fabriken
Nyhuis, P., Fisser, F. & Schmidt, M., 2006, In: Industrie Management. 22, 1, p. 19-22 4 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research › peer-review
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Auslegung der Auftragsabwicklungsstrategie: Modellbasierte Entscheidungsunterstützung zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen
Heuer, T., Maier, J. T., Seitz, M., Schmidt, M. & Nyhuis, P., 06.2020, In: ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. 115, 6, p. 399-404 6 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research › peer-review
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A Systematic Literature Review Of Machine Learning Approaches For The Prediction Of Delivery Dates
Maier, J. T., Rokoss, A., Green, T., Brkovic, N. & Schmidt, M., 2022, Conference on Production Systems and Logistics: International Conference, CPSL 2022, hosted at the University of British Columbia in Vancouver, Canada, 17th May 2022 – 20th May 2022, Proceedings. Herberger, D. & Hübner, M. (eds.). Hannover: publish-Ing., p. 121-130 10 p. (Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics; vol. 3).Research output: Contributions to collected editions/works › Article in conference proceedings › Research › peer-review
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Application of Machine Learning on Transport Spot Rate Prediction In the Recycling Industry
Green, T., Rokoss, A., Kramer, K. & Schmidt, M., 2022, Conference on Production Systems and Logistics: International Conference, CPSL 2022, hosted at the University of British Columbia in Vancouver, Canada, 17th May 2022 – 20th May 2022, Proceedings. Herberger, D. & Hübner, M. (eds.). Hannover: publish-Ing., p. 554-563 10 p. (Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics; vol. 3).Research output: Contributions to collected editions/works › Article in conference proceedings › Research › peer-review
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Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion aus Auftrags- und Produktsicht: Ein Überblick
Denkena, B., Dittrich, M.-A., Noske, H., Kramer, K. & Schmidt, M., 19.05.2021, In: ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. 116, 5, p. 358-362 5 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research
A New Framework for Production Planning and Control to Support the Positioning in Fields of Tension Created by Opposing Logistic Objectives
Schmidt, M. & Schäfer, P., 07.2017, In: Modern Economy. 8, 7, p. 910-920 11 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research › peer-review