JahrTitelAutorPublikationswegZugang
2024A Comparative Study of Machine Learning Approaches for Anomaly Detection in Industrial Screw Driving DataNikolai West, Jochen DeuseProceedings of the 57th Hawaii International Conference on System SciencesLink
2023Unsupervised anomaly detection in unbalanced time series data from screw driving processes using k-means clusteringNikolai West, Thomas Schlegl, Jochen Deuse56th CIRP Conference on Manufacturing Systems, CIRP CMS ‘23, South AfricaDOI

Die Abteilung Arbeits- und Produktionssysteme vom RIF Institut für Forschung und Transfer e.V. aus Dortmund unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Jochen Deuse verfügt über umfassende Datenkompetenzen durch eine lange Historie heterogener ML-Umsetzungen in der produzierenden Industrie.

Das Fachgebiet Kunststofftechnik des Instituts für Werkstofftechnik der Univsersität Kassel unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Hans-Peter Heim beschäftigt sich unter anderem mit der Verknüpfung von Prozessparametern in der Kunststoffverarbeitung und den resultierenden Prüfkörpereigenschaften.