Modellierung und Simulation in Produktion und Logistik (M&S)

AI Engineering (AiEng) umfasst die systematische Konzeption, Entwicklung, Integration und den Betrieb von auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Lösungen nach Vorbild ingenieurwissenschaftlicher Methoden. Gleichzeitig schlägt AiEng eine Brücke zwischen der Grundlagenforschung zu KI-Methoden und den Ingenieurwissenschaften und macht dort den Einsatz von KI systematisch zugänglich und verfügbar. Das Projektvorhaben konzentriert sich auf die landesweite Entwicklung eines Bachelorstudiengangs «AI Engineering», welcher die Ausbildung von Methoden, Modellen und Technologien der KI mit denen der Ingenieurwissenschaften vereint. AiEng soll als Kooperationsstudiengang der Otto-von-Guericke-Universität (OVGU) Magdeburg mit den vier sachsen-anhaltischen Hochschulen HS Anhalt, HS Harz, HS Magdeburg-Stendal und HS Merseburg gestaltet werden. Der fächerübergreifende Studiengang wird Studierende befähigen, KI-Systeme und -Services im industriellen Umfeld und darüber hinaus zu entwickeln und den damit einhergehenden Engineering-Prozess - von der Problemanalyse bis zur Inbetriebnahme und Wartung / Instandhaltung - ganzheitlich zu begleiten. Das AiEng-Curriculum vermittelt eine umfassende KI-Ausbildung, ergänzt durch eine grundlegende Ingenieurausbildung und eine vertiefende Ausbildung in einer gewählten Anwendungsdomäne. Um eine Symbiose von KI- und ingenieurwissenschaftlicher Lehre zu erreichen, wird ein neuer handlungsorientierter Rahmen entwickelt und gelehrt, welcher den vollständigen Engineering-Prozess von KI-Lösungen beschreibt und alle Phasen methodisch unterstützt. AIEng zeichnet sich durch eine modulübergreifende Verzahnung von Lehr- und Lerninhalten innerhalb eines Semesters sowie durch ein fakultäts- und hochschulübergreifendes Tandem-Lehrkonzept aus und verfolgt ein studierendenzentriertes Didaktikkonzept, welches durch viele praxisorientierte (Team-)Projekte und ein großes Angebot an Open Educational Resources (OERs) mit (E)-Tutorenprogramm getragen wird.

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AI Engineering (AiEng) umfasst die systematische Konzeption, Entwicklung, Integration und den Betrieb von auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Lösungen nach Vorbild ingenieurwissenschaftlicher Methoden. Gleichzeitig schlägt AiEng eine Brücke zwischen der Grundlagenforschung zu KI-Methoden und den Ingenieurwissenschaften und macht dort den Einsatz von KI systematisch zugänglich und verfügbar. Das Projektvorhaben konzentriert sich auf die landesweite Entwicklung eines Bachelorstudiengangs «AI Engineering», welcher die Ausbildung von Methoden, Modellen und Technologien der KI mit denen der Ingenieurwissenschaften vereint. AiEng soll als Kooperationsstudiengang der Otto-von-Guericke-Universität (OVGU) Magdeburg mit den vier sachsen-anhaltischen Hochschulen HS Anhalt, HS Harz, HS Magdeburg-Stendal und HS Merseburg gestaltet werden. Der fächerübergreifende Studiengang wird Studierende befähigen, KI-Systeme und -Services im industriellen Umfeld und darüber hinaus zu entwickeln und den damit einhergehenden Engineering-Prozess - von der Problemanalyse bis zur Inbetriebnahme und Wartung / Instandhaltung - ganzheitlich zu begleiten. Das AiEng-Curriculum vermittelt eine umfassende KI-Ausbildung, ergänzt durch eine grundlegende Ingenieurausbildung und eine vertiefende Ausbildung in einer gewählten Anwendungsdomäne. Um eine Symbiose von KI- und ingenieurwissenschaftlicher Lehre zu erreichen, wird ein neuer handlungsorientierter Rahmen entwickelt und gelehrt, welcher den vollständigen Engineering-Prozess von KI-Lösungen beschreibt und alle Phasen methodisch unterstützt. AIEng zeichnet sich durch eine modulübergreifende Verzahnung von Lehr- und Lerninhalten innerhalb eines Semesters sowie durch ein fakultäts- und hochschulübergreifendes Tandem-Lehrkonzept aus und verfolgt ein studierendenzentriertes Didaktikkonzept, welches durch viele praxisorientierte (Team-)Projekte und ein großes Angebot an Open Educational Resources (OERs) mit (E)-Tutorenprogramm getragen wird.

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Im Forschungsvorhaben KISync soll untersucht werden wie Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) angewandt werden müssen, um die Entscheidungsprobleme verschiedener Prozesse in der operativen Supply-Chain-Planung unter dem Einfluss von Unsicherheiten zu synchronisieren. Dabei soll vor allem die unternehmensinterne Planung in kompetitiven Supply Chains mit geringem Informationsaustausch untersucht werden. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Frage, wie KI Synergien mit dem Menschen bilden kann, damit Entscheidungen in komplexen Situationen im Supply Chain Management verbessert werden und auch die prozessübergreifende Datenkompetenz des Menschen nachhaltig gesteigert wird. Aufgrund der Dynamik von globalen Supply Chains mit zunehmenden Unsicherheiten, ist durch die Entwicklung eines solchen Systems zu erwarten, dass die Planungsqualität und Robustheit der operativen Supply-Chain-Planung verbessert werden kann. Das System soll prototypisch implementiert werden, um die Funktionsweise anhand vorliegender Supply-Chain-Daten von zwei mittelständischen Unternehmen zu evaluieren.

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Das Ziel der Logistik-Challenge ist es, Schülerinnen und Schülern, die in der näheren Zukunft potenziell ein Studium oder eine Ausbildung aufnehmen werden, die vielfältige Welt der Logistik näher zu bringen und Logistik als ein vielfältiges und lohnendes Studien- und Berufsfeld mit vielen Einflussmöglichkeiten auf die zukünftige Entwicklung der Gesellschaft in Form eines Wettbewerbs darzustellen.
Inhalt des Projektes ist die Durchführung der Logistik-Challenge für Schülerteams aus Sachsen-Anhalt. Die Logistik-Challenge wird zweistufig durchgeführt mit Qualifizierungsrunde (Vorrunde) und einer Finalrunde.
Es werden folgende Preisgelder ausgeschrieben: 1. Platz: 1.500 Euro, 2. Platz: 1.200 Euro, 3. Platz: 1.000 Euro, 4. Platz: 800 Euro, 5. Platz: 500 Euro. Die Preisgelder gehen jeweils zu 50% an die teilnehmenden Schülerinnen und Schüler und zu 50% an die Schulen.

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Im Rahmen des FuE-Projektes "GEOSTALOVR” ist die Entwicklung einer simulationsgestützten Geodesign-Plattform zur Planung von Logistik und Tourismus in europäischen Städten vorgesehen. Durch eine VR-Visualisierung und Interaktionsmöglichkeiten soll der Planungsprozess durchgehend digitalisiert, demokratisiert und menschenzentrierter gestaltet werden. Die Realisierung der Entwicklung erfolgt in einem internationalen Kooperationsprojekt mit der Türkei in Zusammenarbeit von drei KMU-Partnern (LS Software & Engineering GmbH, Globetech Cografi Bilgi Teknolojileri Yazilim Planlama Harita Enerji Egitim Mühendislik Danismanlik Limited und Elf Sehir Planlama) und zwei Forschungspartnern (Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und Harran Universität). Das Vorhaben ist auf eine Laufzeit von zwei Jahren ausgelegt. Ein prototypischer Aufbau und Erprobung des Systems ist anhand der Stadt Sanliurfa in der Türkei vorgesehen. Das Vorhaben ist aus dem Netzwerk "NekoS" hervorgegangen und-wird vom Netzwerkmanagement (ZPVP GmbH) bei der Umsetzung begleitet.
Das ILM der OVGU bearbeitet das Teilprojekt "SiPuL - Simulationsgestützte Planung für eine menschzentrierte urbane Logistik".

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Simulationsstudie für die Fabrikplanung. Simulation verschiedener Fertigungs- und Scale-Up-Szenarien. Layout- und Materialflussplanung inkl. Materialflusssimulationen dieser Szenarien. Die Modelle ermöglichen eine detaillierte Produktionsablaufplanung dieser Szenarien. Bewertungsmöglichkeiten dieser Szenarien hinsichtlich Auslastung von Arbeitsplätzen inkl. Engpassanalyse, Herstellkosten, Durchlaufzeiten und kritischen Pfaden, Flächennutzung und Materialflüssen. 3D-Visualisierung der Simulationsmodelle. Erweiterbarkeit der Simulationsmodelle.

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Entwicklung, Implementierung und Evaluierung einer Simulations- und Versuchsplattform zur Entwicklung und Evaluierung von Algorithmen und Strategien für innovative Lagerkonzepte in produzierenden Unternehmen.

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Das Forschungsprojekt SENECA verfolgt die Entwicklung eines selbstlernenden Entscheidungsunterstützungssystems für die echtzeitfähige Auftragsreihenfolge- und Maschinenbelegungsplanung. Die Forschungsfrage lautet, wie Methoden des maschinellen Lernens (ML) angewendet werden müssen, um in Echtzeit zulässige Lösungen mit ausreichender Güte für Auftragsreihenfolge- und Maschinenbelegungsprobleme zu berechnen. Es sollen verschiedene ML-Methoden hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit für die Auftragsreihenfolge- und Maschinenbelegungsplanung untersucht werden. Aufgrund der hohen Dynamik moderner Produktionssysteme und der daraus resultierenden Planungsunsicherheit wird erwartet, dass insbesondere die Produktionsablaufplanung von ML-basierten, echtzeitfähigen und adaptiven Entscheidungsunterstützungssystemen profitiert. ML-Algorithmen werden zurzeit vornehmlich für Regressions- und Klassifikationsprobleme eingesetzt. Ihr unmittelbarer Einsatz zur Berechnung von Optimierungsproblemen ist bisher kaum beforscht und industrielle Anwendungen sind bisher nicht bekannt. Das technische Arbeitsziel ist die Entwicklung eines Soft- und Hardware-Prototypen, welcher Entscheider in der Produktionsplanung und -steuerung unterstützt. Die technischen Herausforderungen betreffen insbesondere Aspekte der produktions- und einsatzspezifischen Gestaltung. Zum einen ist eine hohe Benutzerfreundlichkeit wichtig. Dies impliziert unter anderem, dass der Mensch stets die letzte Entscheidungsinstanz darstellt. Das System soll fähig sein, sich mit menschlicher Expertise kontinuierlich selbst zu verbessern. Zum anderen muss das Assistenzsystem derart gestaltet sein, dass die Echtzeitfähigkeit der Lösungsverfahren ausgeschöpft wird. Vorgeschlagene Auftragsreihenfolgen und Maschinenbelegungen müssen kurzfristig von der Produktionsplanung in die Produktionssteuerung überführt werden können.

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The projects aims to deploy the first cargo bike pilot in the city of Almaty, Kazachstan. The objectives are:

Identification of suitable cargo bikes and design of the first cargo bike pilot in Almaty

Evaluation of cargo bike transport vs. other means of transports in Almaty in terms of economic and ecological aspects

Conduction of tests with different public and logistcs partners

Create a digital platform for manage cargo bikes

Share knowledge about urban logistics solutions and planning principles in a workshop series

Encourage stakeholders to create new urban logistics systems

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Das Projekt hat zum Ziel, das LogCentre der Deutsch-Kasachischen Universität (DKU) zu befähigen Weiterbildungsmaßnahmen in den Bereichen

• Transport
• Planspiele in Produktion und Logistik
• Simulation, Optimierung und KI für die Entscheidungsunterstützung in Produktion und Logistik
• Urbane und nachhaltige Logistik

auf dem kasachischen Markt anbieten und selbsttragend durchführen zu können. Zielgruppe der Trainings sind sowohl Unternehmen, die in Kasachstan und Zentralasien tätig sind als auch staatliche Organisationen wie beispielsweise Stadtverwaltungen und Universitäten.

Dazu sollen im Projekt folgende Arbeitspakete gemeinsam durch OVGU und DKU bearbeitet werden:

• Projekt- und Risikomanagement
• Bedarfsanalyse
• Business Plan
• Auswahl und Training des DKU LogCentre Personals
• Erstellen von Konzept und Materialien für die Weiterbildungsmaßnahmen
• Pilot-Weiterbildungen mit Deutsch-Kasachischen Trainer-Tandems in den o.g. Bereichen
• Kommerzielle Trainings in den o.g. Bereichen
• Kommunikation und Marketing

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ProdLog addresses the issue of a weak industrial sector in Kazakhstan, Kyrgyzstan and Russian Federation and focuses on enabling universities to gain and provide a profound and holistic knowledge on planning and operating sustainable production processes. For that purpose a bologna-based master curriculum with 18 modules in resource efficient production logistics will be developed and implemented in six universities of the partner countries. The academic staff will be trained with innovative teaching methods in the learning factory "Technology centre for production and logistics systems PULS" and  equipped with state of the art logistics laboratories. By means of that, the understanding of logistics shall be widened - away from transport logistics to a systemic and interdisciplinary approach of applicant-oriented education, challenges with economical, political and social problems of our society.

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Entwicklung von Materialflusssimulationsmodellen auf Basis von Plant Simulation und die Entwicklung einer Kopplung dieser mit einem Digitalen Zwilling von Produktionsanlagen und einer Visualisierungsplattform mit den Arbeitspaketen:
- Grundlegende Entwicklung einer Kopplung einer Materialflusssimulation mit einem Digitalen Zwilling einer Produktionsanlage und Grundvisualisierung in einem 360-Grad-Visualisierungssystem
- Entwicklung einer erweiterten Materialflusssimulation

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Im Rahmen des FuE-Projektes "LOCSys" (Laundry Order Consolidation System) ist die Entwicklung und Testung eines neuartigen, automatischen Systems zur Pufferung, Konsolidierung und Kommissionierung kundenbezogener, kleinteiliger Waschaufträge in industriellen Großwäscherein vorgesehen.
Die Realisierung der Entwicklung erfolgt in einem Kooperationsprojekt in Zusammenarbeit von drei KMU-Partnern (EBF Dresden GmbH, FRAIMTEC Automation & Anlagenmontage GmbH und Ematik GmbH) und zwei Forschungspartnern (Otto-von-Guericke-Universität, Fraunhofer IFF). Das geplante Vorhaben ist auf eine Laufzeit von 2 Jahren ausgelegt. Ein prototypischer Aufbau und Erprobung des Systems ist bei der Puschendorf Textilservice GmbH am Standort Flechtigen oder Schönebeck vorgesehen.
Das avisierte Vorhaben ist ein aus dem ZIM-Netzwerk "NekoS" hervorgegangenes FuE-Projekt und wird von der Netzwerkmanagementeinrichtung, der ZPVP Zentrum für Produkt-, Verfahrens- und Prozessinnovation GmbH - Experimentelle Fabrik Magdeburg, bei der Umsetzung begleitet.

Das Projekt "LOCSys" wird als Verbundprojekt vom BMWi im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) gefördert.

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Im Rahmen des FuE-Projektes "LOCSys" (Laundry Order Consolidation System) ist die Entwicklung und Testung eines neuartigen, automatischen Systems zur Pufferung, Konsolidierung und Kommissionierung kundenbezogener, kleinteiliger Waschaufträge in industriellen Großwäscherein vorgesehen.
Die Realisierung der Entwicklung erfolgt in einem Kooperationsprojekt in Zusammenarbeit von drei KMU-Partnern (EBF Dresden GmbH, FRAIMTEC Automation & Anlagenmontage GmbH und Ematik GmbH) und zwei Forschungspartnern (Otto-von-Guericke-Universität, Fraunhofer IFF). Das geplante Vorhaben ist auf eine Laufzeit von 2 Jahren ausgelegt. Ein prototypischer Aufbau und Erprobung des Systems ist bei der Puschendorf Textilservice GmbH am Standort Flechtigen oder Schönebeck vorgesehen.
Das avisierte Vorhaben ist ein aus dem ZIM-Netzwerk "NekoS" hervorgegangenes FuE-Projekt und wird von der Netzwerkmanagementeinrichtung, der ZPVP Zentrum für Produkt-, Verfahrens- und Prozessinnovation GmbH - Experimentelle Fabrik Magdeburg, bei der Umsetzung begleitet.

Das Projekt "LOCSys" wird als Verbundprojekt vom BMWi im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) gefördert.

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The main purpose of this project is to strengthen the cooperation between the private sector and higher education institutions in order to increase the capabilities of the regional workforce and improve the overall attractiveness of the western part of the GAP region (Southeastern Anatolia Project). This project is part of the strategic initiative of Harran University (HU) to establish a Center for Virtual Reality in cooperation with stakeholders from the university, private sector and several governmental organizations. During this project the opportunities of this technology in the different vertical sectors will be shown and the necessary training requirements elaborated in detail.

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Zielstellung des FuE-Kooperationsprojektes ADEX" ist die Entwicklung digitaler Planungsmethoden und Planungswerkzeuge für eine durchgängige Gestaltung des Produkt- und Produktionsentstehungsprozesses (PEP) von Produktions- und Intralogistiksystemen. Bei der Entwicklung eines automatisierten Austauschsystems zwischen Visualisierungs-, Konstruktions- und Simulatioswerkzeugen sollen die Vorteile der bestehenden Softwarelösungen genutzt und unter Verwendung der Softwareumgebung AutomationML kombiniert werden.

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Ziel des Projektes ist der Aufbau eines Communication and Transfer Centre Logistics (LogCentre) in Kasachstan zur strategischen Zusammenführung von Forschung, Lehre und Praxis.
Das Zentrum soll als Schnittstelle zwischen Universitäten, unabhängigen Forschungsgesellschaften und Unternehmen dienen. Durch bilaterale Partnerschaften zu den jeweiligen Teilnehmern soll das LogCentre Projekte vermitteln, begleiten und bei der Antragsstellung und Projektdurchführung unterstützen. Außerdem soll das Zentrum den fachlichen Austausch fördern, Trainings- und Weiterbildungskurse durchführen und neue Forschungsergebnisse direkt in die Lehre übertragen. Dabei wird der Sitz des Zentrums in Almaty an der Deutsch-Kasachischen Universität sein und mit Nachwuchswissenschaftlern besetzt werden.

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Weiterbildung Logistik für 30 Logistiker verschiedener Logistikdienstleister und Industrieunternehmen aus ganz Russland mit folgenden Inhalten:

- Planspiel zur Produktionslogistik
- Planspiel zum Supply Chain Management
- Logistikseminare
- Unternehmensbesichtigungen
- Logistiklaborbesichtigungen

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Allgemeines Projektziele ist die Entwicklung eines Konzepts für ein überregional sichtbares Kompetenzzentrum im Bereich der Aus- und Weiterbildung zum Themenfeld Industrie 4.0 sowie die Erprobung zentraler Elemente dieses Konzepts. Durch die Zusammenarbeit von unterschiedlichen Wissensträgern aus Universitäten, Forschungspartnern und Industrie wird eine bedarfsorientierte Aus- und Weiterbildung angeboten.

Spezialisierte und im Sinne der Industrie 4.0 entwickelte Lerninhalte sollen über alle Qualifikationsniveaus ausgearbeitet und angeboten werden. Adressaten sind berufsbegleitende Studenten, Vollzeitstudenten und Doktoranden. Die Wissensvermittlung wird an einem praxisnahen und umfassenden Beispiel in den Bereichen Supply Chain Management, Fabrikplanung sowie Modellierung und Simulation vorgenommen. Wie auch das Ziel der selbststeuernden Systeme verfolgt das Projekt die Inhalte über verschiedene Institutionen zu unterschiedlichen Themenschwerpunkten zu vereinen. Hierbei wird die oftmals abstrakte Wissensvermittlung der Teilgebiete durch interaktive Lehre abgelöst um die komplexen Inhalte besser vermitteln zu können.

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Projektziele von Knowledge 4.0 sind die Entwicklung eines Konzepts für ein überregional sichtbares Kompetenzzentrum im Bereich der Aus- und Weiterbildung zum Themenfeld Industrie 4.0 (Knowledge 4.0).
Das Zentrum vereint Schwerpunkte unterschiedlicher Fachdisziplinen durch die Entwicklung modularer Lernkonzepte. Das Teilprojekt erarbeitet in verschiedenen Wissensmodulen Schwerpunkte für Lehre, Forschung und Weiterbildung. Die Entwicklung interaktiver und durchgehender Lehrinhalte untersetzt die Wissensvermittlung zum Forschungsgebiet Industrie 4.0.

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- Introduction of an interdisciplinary Energy and Environmental Law programme for master students in UA and GE universities by September 2014,
- Introduction of an interdisciplinary Energy and Environmental Law programme for doctoral students in UA and GE universities by September 2014,
- Provision of a mechanism for intensive capacity building measures for UA and GE law tutors by September 2014,
- Establishment of two consultancy bureaus in UA and GE on Energy and Environmental Law by September 2014.
Dieser Text wurde mit DeepL übersetzt

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Weiterbildung Logistik für 30 Logistiker verschiedener Logistikdienstleister und Industrieunternehmen aus ganz Russland mit folgenden Inhalten:
- Planspiel zur Produktionslogistik
- Planspiel zum Supply Chain Management
- Logistikseminare
- Unternehmensbesichtigungen
- Logistiklaborbesichtigungen

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Beratung bei der Entwicklung eines Konzeptes zur geplanten Einführung von Wechselbehältern bei einem kasachischen Logistikdienstleister und zur Umsetzungsplanung des Konzeptes.

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Durchführung einer Analyse des Maschinenparks in der Verpackung in einem Unternehmen der Pharmaindustrie.
Ermittlung eines optimalen Maschinenparks für das Produktportfolio des vergangenen Jahres.
Auftraggeber: Salutas Pharma GmbH

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Einführung einer Masterspezialisierung "Logistik für die Luftfahrttechnik" für den MSc "Technologien des Flugzeugbaus" an  2 technischen Universitäten in der Ukraine in Übereinstimmung mit dem Bolognaprozess. Einrichtung von A2B (Academic-to-Business)-Trainingscentern im Bereich Logistik für die Luftfahrtindustrie am DMA und KhAI. Einrichtung einer Partnerland-EU Masterstudentenmobilität

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Erarbeitung von digitalisierten Daten in der Planung und Steuerung von Fertigungsanlagen und logistischen Prozessen.Das Vorhaben befasst sich mit der Erarbeitung von digitalisierten Daten in der Planung und Steuerung von Fertigungsanlagen und logistischen Prozessen.

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