{"id":1633,"date":"2020-11-29T21:42:18","date_gmt":"2020-11-29T20:42:18","guid":{"rendered":"https:\/\/tectron-worbis.de.46-4-53-222.vorschau.marketing-thom.de\/?page_id=1633"},"modified":"2023-03-20T10:58:38","modified_gmt":"2023-03-20T09:58:38","slug":"wissenschaftliches-engagement","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.tectron-worbis.de\/ro\/unternehmen\/wissenschaftliches-engagement\/","title":{"rendered":"angajamentul \u0219tiin\u021bific"},"content":{"rendered":"\t\t
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SENECA<\/b><\/p>\n

Gemeinsam mit Vertretern der Otto von Guericke Universit\u00e4t Magdeburg (Lehrstuhl f\u00fcr Logistische Systeme, Artificial Intelligence Lab) sowie der Firma Thorsis Technologies GmbH arbeiten wir an der Entwicklung eines\u00a0\u201e<\/em><\/strong>Selbstlernenden Entscheidungsunterstz\u00fctzungssystem f\u00fcr die echtzeitf\u00e4hige Auftragsreihenfolge- und Maschinenbelegungsplanung\u201c<\/em><\/strong>. Grunds\u00e4tzlich soll erforscht werden, wie Methoden des maschinellen Lernens (ML) angewendet werden k\u00f6nnen, um komplexe Auftragsreihenfolge- und Maschinenbelegungsprobleme unter Echtzeitbedingungen zu l\u00f6sen.<\/p>\n

Den steigenden Kundenanforderungen an Flexibilit\u00e4t und Kurzfristigkeit bei hoher On Time Delivery stehen erh\u00f6hte Aufwendungen f\u00fcr die Produktion gegen\u00fcber. Methoden der k\u00fcnstlichen Intelligenz k\u00f6nnen dabei helfen, echtzeitf\u00e4hige L\u00f6sungen zu generieren, die beide Seiten ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n

Unterst\u00fctzt wird dieses Projekt wird durch das Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung.<\/p>\n

Weiterf\u00fchrende Informationen finden Sie auch unter:\u00a0http:\/\/www.seneca.ovgu.de\/<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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