Verschiedene Themen im Bereich Instandhaltung 4.0, die sich auf menschenzentrierte und datengetriebene Ansätze konzentrieren, werden vom PIM-Team betreut.

SS2023

  • Erklärbarkeit von Transformatormodellen
    Vollständiger Titel: Erklärbarkeit von Transformatormodellen für Anwendungen der Ereignisextraktion in der industriellen Instandhaltung
  • Große Sprachmodelle für Chatbos
    Vollständiger Titel: Auf großen Sprachmodellen basierende Chatbots in der industriellen Instandhaltung

WS 2022

  • Assistenzsysteme in der Instandhaltung
    Vollständiger Titel: Eine Analyse des Einsatzes von Assistenzsystemen in der Instandhaltung
  • Opportunistische Strategien der Instandhaltung
    Vollständiger Titel: Optimierung opportunistischer Strategien der Instandhaltung unter Nutzung von Virtual Reality Technologien

SS 2022

  • Nachhaltiger Digitaler Zwilling
    Vollständiger Titel:  Der Einsatz der Morphologie des Digitalen Zwillings für eine nachhaltigere Instandhaltung 
  • Künstliche Intelligenz in ressourcenschonenden Supply Chains
    Vollständiger Titel:  Entwicklung einer Road Map für Künstlichen Intelligenz zur Resilienz von Supply Chains am Beispiel der industriellen Instandhaltung
  • Hyperautomatisierung für die Optimierung von Lernprozessen
    Vollständiger Titel: Design and Implementation of an Integrated Data Pipeline for Combining Process- and Text-Mining towards Optimizing Human Learning in Business Processes

WS 2021

  • Morhologie der vorausschauenden Instandhaltung
    Vollständiger Titel: Eine Klassifizierung von Anwendungen der vorausschauenden Instandhaltung in der Industrie 4.0

SS2021

  • Morphologie der vorausschauenden Instandhaltung
    Vollständiger Titel: Eine Klassifizierung von Predictive-Maintenance-Anwendungen in der Industrie 4.0

WS2020

  • Analyse von Stellenprofilen zur Kompetenzbewertung
    Vollständiger Titel: Textuelle Analyse von Stellenbeschreibungen zur Bewertung der Kompetenzentwicklung in der industriellen Instandhaltung
  • Instandhaltung Textdaten für Kostenfaktoren
    Vollständiger Titel: Entwurf und Entwicklung eines Prototyps zur Umwandlung von Instandhaltungstextdaten in Kostenfaktoren

SS2020

  • Prozessanalyse mit Process Mining
    Vollständiger Titel: Analyse von Process-Mining-Methoden und verwandten Anwendungen mit Unterstützung von Machine Learning
  • Gamification in der Instandhaltung
    Vollständiger Titel: Entwurf eines Vorgehensmodells zur Extraktion und Spezifikation von Anforderungen an Gamification-Tools und -Funktionen in der industriellen Instandhaltung

WS 2019

  • Künstliche Intelligenz und Enterprise Resource Planning (ERP) in Zusammenarbeit mit BRP Rotax
    Vollständiger Titel: Mögliche Einsatzfelder von KI-Methoden und -Technologien im Bereich der Lieferantenqualität bei einem internationalen Motorenhersteller
  • Blockchain für Smart Manufacturing
    Vollständiger Titel: Unternehmen Blockchain für Smart Manufacturing Unternehmen
  • Instandhaltungs-Wissensmanagement in der Metallindustrie in Zusammenarbeit mit Primetals
    Vollständiger Titel: Wissensmanagement in der Instandhaltung in der Metallindustrie
  • Wissensentdeckung aus Text in der Industrie 4.0
    Vollständiger Titel: Wissensentdeckung aus textuellen Daten im Kontext von Smart Factories für Industrie 4.0
  • Learning Scorecard Modell für intelligente Fabriken
    Vollständiger Titel: Entwurf eines Learning Scorecard Modells zur Bewertung der menschlichen und maschinellen Produktivität in Cyber Physical Social Production Systems
  • Root Cause Analysis in der vorausschauenden Instandhaltung in Zusammenarbeit mit Infineon
    Vollständiger Titel: Der Weg zur Root Cause Prediction mit einem bestehenden Predictive Maintenance Modell und dessen Auswirkung auf Wartungs- und Produktions-KPI's

SS 2018

  • Wissen aus Wartungsberichten extrahieren
    Vollständiger Titel: Ein prozedurales Modell zur Extraktion von Wissen aus industriellen Wartungsberichten
  • Bayes'sche Netze in der Instandhaltung
    Vollständiger Titel: Dynamisches Bayes'sches Netz für die vorausschauende Instandhaltung
  • Nicht-stationäre Bayes'sche Netze für die vorausschauende Instandhaltung
    Vollständiger Titel: Nicht-stationäre dynamische Bayes'sche Netze für die vorausschauende Instandhaltung: Theoretische Grundlagen und Anwendungsszenarien