Jahr: 2018

Am 15.05.2018 fand die erste Übung der Veranstaltung Effizienz im Fabrikbetrieb und operative Exzellenz bei Schaeffler Technologies AG & Co. KG in Schweinfurt statt. An der Veranstaltung nahmen vormittags und nachmittags jeweils ca. 20 Studierende teil. Die Studierenden konnten unter realen Bedingungen praktische Erfahrungen erwerben und nebenbei die besten Lernerfolge für ihr Studium erzielen.

In hochdynamischen Bearbeitungsprozessen können Oberschwingungen einen wesentlichen Anteil des Energieverbrauchs darstellen, da schnelle Beschleunigungs- und Bremsvorgänge zur Sicherstellung einer hohen Produktivität notwendig sind. Nichtlineare Elemente im Regelkreis wie bspw. Gleichrichter etc. erzeugen dann ungewollte Oberschwingungen, die aufwendig aktiv oder passiv minimiert werden müssen. Aus diesem Grund wird es versucht, die Oberschwingungseffekte durch optimierte Anregelstrategien zu reduzieren.

Am Mittwoch, den 30. Mai, um 14:00 Uhr findet am Lehrstuhl REP in Fürth eine Infoveranstaltung zu der im September startenden Qualifizierung ML@Operations statt. Innerhalb der Infoveranstaltung werden die Ziele, der Inhalt sowie der Ablauf der Qualifizierung vorgestellt. Zusammengefasst werden Metho...

Für die Durchführung neuer Forschungsprojekte werden für die Bereiche Zerpanung wie auch Produktionssysteme studentische Hilfskräfte zur Unterstützung gesucht. Sollten Sie an einer Mitarbeit Interesse haben, finden Sie die entsprechenden Ausschreibungen auf unserer Karriereseite.   Anspre...

Die Digitalisierung birgt große Potenziale zur Steigerung der Ressourceneffizienz industrieller Produktionsprozesse. Durch Technologien im Kontext von Industrie 4.0 können produktionsnahe Daten kurzzyklisch erfasst und aggregiert werden. In Anbetracht der dadurch zunehmenden Datenkomplexität und des...

Nicolai Ostrowicki absolvierte ein duales Studium an der DHBW Stuttgart sowie ein Masterstudium im Studiengang Maschinenbau an der FAU Erlangen-Nürnberg. Im Rahmen seiner wissenschaftlichen Arbeiten beschäftigte er sich mit der kryogenen Bearbeitung schwer zerspanbarer Werkstoffe und der Randzonenau...

Am 01. November startete das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt „Green Belt ML@Operations - Maschinelle Lernverfahren für spezifische Anwendungsfälle in Produktion und Qualität“. In Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik entwickelt ...