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Innovative Modeling Approaches for Production Systems to raise validatable efficiency

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Publications

A flexible architecture for data mining from heterogeneous data sources in automated production systems

Auteurs: Emanuel Trunzer, Iris Kirchen, Jens Folmer, Gennadiy Koltun, Birgit Vogel-Heuser
Publié dans: 2017 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), Numéro 22-25 March 2017, 2017, Page(s) 1106-1111, ISBN 978-1-5090-5320-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ICIT.2017.7915517

Making Implicit Knowledge Explicit – Acquisition of Plant Staff’s Mental Models as a Basis for Developing a Decision Support System

Auteurs: Dorothea Pantförder, Julia Schaupp, Birgit Vogel-Heuser
Publié dans: HCI International 2017 – Posters' Extended Abstracts, Numéro Vol. 713, 2017, Page(s) 358-365, ISBN 978-3-319-58749-3
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-58750-9_50

Detection of regime switching points in non-stationary sequences using stochastic learning based weak estimation method

Auteurs: Ezdin Aslanci, Kutalmis Coskun, Peter Schuller, Borahan Tumer
Publié dans: 2017 IEEE 15th International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Numéro 24-26 July 2017, 2017, Page(s) 787-792, ISBN 978-1-5386-0837-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/INDIN.2017.8104873

Unsupervised mode detection in cyber-physical systems using variable order Markov models

Auteurs: Bans Gun Surmeli, Feyza Eksen, Bilal Dinc, Peter Schuller, Borahan Tumer
Publié dans: 2017 IEEE 15th International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Numéro 24-26 July 2017, 2017, Page(s) 841-846, ISBN 978-1-5386-0837-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/INDIN.2017.8104881

LSTM for Model-Based Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems

Auteurs: Benedikt Eiteneuer; Oliver Niggemann
Publié dans: DX18 29th International Workshop on Principles of Diagnostics, Numéro 1, 2018
Éditeur: DX
DOI: 10.5281/zenodo.1409641

Using self-organizing maps to learn hybrid timed automata in absence of discrete events

Auteurs: Alexander von Birgelen, Oliver Niggemann
Publié dans: 2017 22nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Numéro 12-15 September 2017, 2017, Page(s) 1-8, ISBN 978-1-5090-6505-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ETFA.2017.8247695

Simulation and optimisation of production lines in the framework of the IMPROVE project

Auteurs: Claudio Santo Longo, Cesare Fantuzzi
Publié dans: 2017 22nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 2017, Page(s) 1-8, ISBN 978-1-5090-6505-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ETFA.2017.8247582

Defining and validating similarity measures for industrial alarm flood analysis

Auteurs: Marta Fullen, Peter Schuller, Oliver Niggemann
Publié dans: 2017 IEEE 15th International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Numéro 24-26 July 2017, 2017, Page(s) 781-786, ISBN 978-1-5386-0837-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/INDIN.2017.8104872

A Survey of Internet of Things and Big Data Integrated Solutions for Industrie 4.0

Auteurs: Khaled Al-Gumaei, Kornelia Schuba, Andrej Friesen, Sascha Heymann, Carsten Pieper, Florian Pethig, and Sebastian Schriegel
Publié dans: 2018 IEEE 23rd International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, Numéro 1536098400, 2018
Éditeur: IEEE
DOI: 10.5281/zenodo.1446427

Applications of non-monotonic reasoning to automotive product configuration using answer set programming

Auteurs: Eray Gençay, Peter Schüller, Esra Erdem
Publié dans: Journal of Intelligent Manufacturing, 2017, Page(s) 1-16, ISSN 0956-5515
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10845-017-1333-3

IMPROVE - Innovative Modelling Approaches for Production Systems to Raise Validatable Efficiency - Intelligent Methods for the Factory of the Future

Auteurs: Oliver Niggemann, Peter Schüller
Publié dans: Technologien für die intelligente Automation, 2018, ISBN 978-3-662-57805-6
Éditeur: Springer Berlin Heidelberg
DOI: 10.1007/978-3-662-57805-6

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