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Heinz Nixdorf Institut - Universität Paderborn, Fraunhofer IEM, it's OWL

Wissenschafts- und Industrieforum
Intelligente Technische Systeme
11. und 12. Mai 2017 | Paderborn | #WIF17

Themenfelder

Innovationen für die Produktion der Zukunft

Das Wissenschaftsforum Intelligente Technische Systeme (WInTeSys) beleuchtete im Jahr 2017 die Potentiale von Intelligenten Technischen Systemen im Kontext von Industrie 4.0. Das Themenspektrum reicht von Technologien über Entwicklungsmethoden, Industrial Data Science und Mensch-Maschine-Interaktion hin zu Einführungsstrategien und Geschäftsmodellen. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler stellen Beiträge zu ihren aktuellen Forschungsergebnissen im Wissenschaftsforum vor. Zu den folgenden Themenschwerpunkten konnten im Rahmen des Call for Papers Beiträge eingereicht werden.


Call for Papers

Technologien für intelligente Produkte und Produktionssysteme
  • Intelligente Sensor- und Aktorsysteme
  • Autonomie und Self-X-Eigenschaften (Selbstoptimierung, Selbstheilung, Selbstkonfiguration, etc.)
  • Vernetzung und Kommunikation technischer Systeme(insb. M2M, Internet of Things)
  • Intelligente Regelungen
Mensch-Maschine-Interaktion
  • Kollaborative Robotiklösungen
  • Datenvisualisierung
  • Arbeit 4.0, Veränderung von Prozessen, Anforderungsprofilen und Strukturen
Entwicklungsmethodik, Systems Engineering
  • Durchgängige Modellierung und Analyse von komplexen, verteilten Systemen (Produkte und Services)
  • Neue Methoden des (Model-Based) Systems Engineerings
  • X by Design“-Ansätze (Security, Safety, Usability, Resilience, etc.)
Digitale Transformation
  • Einführungsstrategien, Reifegradmodelle
  • Digitale, global verteilte Wertschöpfungsnetze
  • Datenbasierte Geschäftsmodelle
Virtualisierung der Produktentstehung
  • Echtzeit-Simulation, Co-Simulation, Virtuelle Inbetriebnahme
  • Augmented und Virtual Reality Lösungen
  • IT-Backbone (inkl. PDM-, PLM-, ALM-Integration)
Fertigungstechnologien für Industrie 4.0
  • Additive Fertigung
  • Molded Interconnect Devices
  • Smart Materials in der Produktentwicklung
Industrial Data Science
  • Maschinelles Lernen, Data Analytics und Prognosemodelle
  • Intelligente Assistenzsysteme
  • Big Data, Cloud Computing
  • Industrial Data Space

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