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Metamodell zur daten- und zielgetriebenen Steuerung zeitdynamischer logistischer Anwendungen

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Entscheidungssituationen entlang einer Logistikkette sind von dynamischer Natur und mit einem hohen Grad an Unsicherheit versehen. Um die Entscheidungsfindung in einem solchen Umfeld zu automatisieren, müssen zu jedem Entscheidungszeitpunkt Daten erhoben, integriert...
Künstliche Intelligenz und automatisierte Entscheidungen im Führungskontext

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Towards creating an Auto Decide pipeline generation framework for production and logistics

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Kontakt: daniel.scholtyssek@tu-dortmund.de
Architektur heterarchisch organisierter Digitaler Zwillinge für Anwendungen von AGVs in der Logistik

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Der digitale Zwilling gilt als vielversprechender Ansatz für intelligente Fabriken, die sich durch ein höheres Maß an Integration von intelligenten Maschinen (wie z. B. autonomen Robotern) und einen tieferen Einblick in Daten auszeichnen. Das Dissertationsvorhaben...
Algorithmische Bewertung und Entscheidungsunterstützung agiler Fabrikplanung aus dem Blickwinkel der EU-Taxonomie mittels BIM-Methode

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gefördert durch:

Sprecher des GRK 2193
Prof. Dr. Jakob Rehof
Fakultät für Informatik
(+49) 231 755 7951

Ansprechpartner
Daniel Müller
Fakultät Maschinenbau
(+49) 231 755 7326
mueller@lfo.tu-dortmund.de

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