#Smart Manufacturing

Durch die Digitalisierung und das Internet der Dinge verändern sich in der Industrie 4.0 die Produktionsweisen und das Verhältnis von Menschen und Maschinen. Forschung zu Smart Manufacturing untersucht den Einsatz und die Entwicklung der neuen Technologien.

Projekte

Josef Ressel Zentrum Industrial Data Lab

Josef Ressel-Zentrum für wissensgestützte visuelle Datenanalyse in der industriellen Produktion.

DIHOST 2.0

Eine Plattform, die kleinen und mittleren Unternehmen in Ostösterreich digitale Innovationen näherbringt.

Institut für Creative\Media/Technologies

TrustAI - Eine Plattform für interaktive und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz

Erklärbare und vertrauenswürdige AI-Lösungen in einer einfach zu bedienenden Plattform.

ABC - Austrian Blockchain Center

K1-Kompetenzzentrum mit dem Ziel der wissenschaftlich fundierten Weiterentwicklung der Blockchain-Technologie und deren Anwendung in verschiedenen Wirtschaftsbereichen. Diese reichen von Industrie 4.0...

ECO-TCO

Optimierung von Produktdesign und -konfiguration für einen Ökodesign-konformen Total Cost of Ownership Ansatz.

DPP4E

Digital Product-Pass für Elektronik.

Institute for Innovation Systems

DPP4Food – Digitaler Produktpass für Nahrungsmittel

Tracking und Tracing entlang der Nahrungsmittellieferkette – Der Sojafall

LogiTRAAK

Asset Tracking, um Abläufe innerhalb von Unternehmen und entlang der Lieferkette zu optimieren.

MVPF- Visual Monitoring of Crop Production Systems: A multimodal Approach

Neue Verfahren, um landwirtschaftliche Produktionsprozesse zu überwachen.

Ergo4All – Ergonomie für Alle

Eine App, um Arbeitsabläufen zu analysieren und sie nach ergonomischen Kriterien zu verbessern.

Publikationen

Rind, A., Blasinger, A., Enge, K., Grassinger, F., Oliveira, V. A. de. J., & Zauchinger, M. (2024, May 24). Wie können wir Daten erlebbar machen? [Demo & Poster]. Lange Nacht der Forschung 2024, St. Pölten. https://langenachtderforschung.at/station/1213

Wagner, M., Böck, A., Größbacher, S., & Rind, A. (2024, May 16). Industrial Data Lab [Poster]. Digitech Corner/AIMS 5.0 General Asssembly, St. Pölten.

Bibtex

Digital Product Pass Concept for a Soy Supply Chain: Solution Design and Data Usage Perceptions. (2024). [Abstract, oral presentation]. 6th IConCMT, FH St. Pölten. https://iconcmt.fhstp.ac.at/

Taurer, F., Widhalm, M., Girsule, B., Rottermanner, G., & Jandl, C. (2023, April). User-Centered Design Guidelines for developing single-purpose apps in an industrial context. 16. Forschungsforum der Österreichischen Fachhochschulen, St. Pölten (Austria). http://ffhoarep.fh-ooe.at/handle/123456789/1736

Baumann, C., & Schlager, A. (2022, June 23). Immersive Storytelling as Knowledge Production in Virtual and Augmented Reality [Präsentation]. Epistemic Media: Atlas, Archive, NetworkNECS 2022 Conference, Bukarest. https://necs.org/conference/

Husinsky, M., Schlager, A., Jalaeefar, A., Schumach, M., & Jacheck, M. (2022, December 3). Situated Visualization of IIoT Data on the Hololens 2. 1st International Workshop on EXtended Reality for Industrial and Occupational Supports (XRIOS). IEEEVR, Online Event.

Bibtex

Wintersberger, M., Baumann, C., Jachek, M., Munk, C., Nagl, A., & Vogt, G. (2021, December 31). Intermedia Motion Tracking in AR/VR – On Immersive Storytelling and Choreographic Patterns. ISSN: 2436-0503 – The Kyoto Conference on Arts, Media & Culture 2021: Official Conference Proceedings. The Kyoto Conference on Arts, Media & Culture 2021, Kyoto, Japan. https://papers.iafor.org/submission61349/

Nurgazina, J., & Felberbauer, T. (2021, November 19). InnoFIT – Information Technologies for Novel Forecasting Tools [Project presentation at the R&D projects dissemination event]. 3rd International Conference on Industry 4.0 and Smart Manufacturing, Online. http://www.msc-les.org/ism2021/program/

Wintersberger, M., & Munk, C. (2021, October 11). Intermedia Motion Tracking in AR/VR – On Immersive Storytelling and Choreographic Patterns. The 2nd Kyoto Conference on Arts, Media & Culture (KAMC2021) [Vortrag mit Diskussion ONLINE]. https://kyoto-amc.iafor.org/

Girsule, B., Rottermanner, G., Jandl, C., & Moser, T. (2021). Machine Learning Support for Repetitive Tasks in Metal Processing SMEs. 2021 IEEE 19th International Conference on Industrial Informatics (INDIN), 1–6. https://doi.org/10/gnhmb2

News

03.10.2024