Forschungsbereich Intelligente Produktions- und Logistiksysteme (IPS) am BIBA
Grundlagenforschung
Entwicklung von Prognoseverfahren für die Produktionsprogrammplanung auf Basis von Vorhersagemodellen der Nichtlinearen Dynamik (PROGNOSE_NLD)
Entwicklung einer Methode zur Objekterkennung von universellen Stückgütern für die automatische Entladung von Standardladungsträgern aus 3D Laserscandaten (EMOSES)
Learning and Self-Organization in Production Planning and Control (LSO-Pro)
Einsatz von Methoden der Nichtlinearen Dynamik zur Strukturierung und Dimensionierung des Logistiksystems in Werkstattfertigungen (NLD_Werkstatt)
Stabilität, Robustheit und Approximation großskaliger dynamischer Netzwerke – Theorie und Anwendungen in logistischen Netzwerken (LSLN)
Sensorsysteme zur selbststeuernden Lagerverwaltung (SFB637 - T3)
Erweiterte Methoden des Organisationalen Lernens zur Reduktion unerwünschter nichtlinearer dynamischer Effekte in Liefernetzen (OL-NLD)
Eine Simultaneous Engineering Methodik für mikrofertigungstechnische Prozessketten (SFB747 - C4)
Qualitätsprüfung und logistische Qualitätslenkung mikrotechnischer Fertigungsprozesse (SFB747 - B5)
Lernevaluation einer Bestandskontrollaufgabe mit in Learning Labs eingebunden Simulation Games: Ein experimenteller Ansatz mit dem Planspiel Supply Net Game (SCM)
Modellierung und Analyse der Dynamik selbststeuernder logistischer Prozesse (SFB637 - A5)
Ramp-Up Excellence^ES - Ein skalierbares Anlaufmanagementprozessmodell für Elektronik Zulieferer (Ramp-Up)
Sichere Wearable- Systeme zur Kommissionierung industrieller Güter sowie für Diagnose, Wartung und Reparatur (SiWear)
Selbststeuerung für intralogistische Anwendungen in der Bekleidungsindustrie (SinAB)
Änderungsmanagement im FAST Ramp-Up – Effizienz- und Effektivitätssteigerung im Management von technischen Produktänderungen am Standort Bremen (FastRampUp)
Empowering the mobile worker by wearable computing (WEARIT)
FORSCHUNG
