Smart Sensing, Automation and Analytics

Vorstellung des Forschungsschwerpunkts

Der Forschungsschwerpunkt „Smart Sensing, Automation and Analytics“ konzentriert sich auf die Entwicklung innovativer intelligenter Sensoren sowie die integrierte Verarbeitung, Analyse und Kommunikation von Sensordaten. Die wissenschaftliche Expertise unserer Hochschule in diesem Bereich umfasst ein breites Spektrum: von der simulationsgestützten Auslegung von Sensoren und Messsystemen über die Entwicklung der notwendigen Hardware und Elektronik bis hin zur Erstellung von Methoden und Algorithmen für die Sensordatenfusion und die intelligente Auswertung von Messdaten mithilfe von KI-Technologien wie Deep Learning und Machine Learning. Ein wichtiges Forschungsziel ist die Echtzeit-Erkennung von Mustern in komplexen Messdaten. Auf dieser Grundlage werden Vorhersagemodelle entwickelt, die das Verhalten von Systemen und Anlagen prognostizieren und eine flexible Anpassung an wechselnde Bedingungen ermöglichen. Ein weiterer Schwerpunkt der Forschung liegt auf der Automatisierung von Produktionsprozessen und der Entwicklung und Optimierung von Robotiklösungen. Zudem werden Human-Machine-Interfaces (HMIs) sowie Erkennungsalgorithmen und Umgebungsmodelle für autonomes Fahren und industrielle Automatisierung erforscht. Im Bereich der Sensorik ist der Forschungsschwerpunkt besonders stark in der Entwicklung innovativer messtechnischer Lösungen für die Erfassung, Überwachung und Kontrolle physikalischer, chemischer und biologischer Größen in industriellen Prozessen, wie etwa Füllstand, Durchfluss oder Medienzusammensetzung. Weitere Forschungsgebiete umfassen die Umweltmesstechnik, die Überwachung von Bauwerken und das Structural Health Monitoring. Hierbei liegt der Fokus auf nicht-invasiven akustischen, optischen und elektromagnetischen Messverfahren sowie auf drahtlosen Sensorlösungen.

Aktuelle Forschungsprojekte finden Sie hier:

Sprecher

Eine einfache Silhouette einer Person vor einem hellgrauen Hintergrund, die an das ikonische Design erinnert, das man oft in den digitalen Schnittstellen der Hochschule Coburg sieht, mit kreisförmigen Formen, die Kopf und Schultern darstellen, wie sie für generische Benutzerprofilsymbole typisch sind.
Prof. Dr. Klaus Stefan Drese

Mitglieder

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Prof. Dr. Georg Arbeiter
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Prof. Dr. Gerd-Uwe Flechsig
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Prof. Dr. Jens Grubert
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Prof. Dr. Olaf Huth
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Prof. Dr. Kolja Ernst Kühnlenz
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Prof. Dr. Alisa Lindner
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Prof. Dr. Veit Müller
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Prof. Dr. Lucila Patiño Studencki
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Prof. Dr. Roman Rischke
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Prof. Dr. Michael Sammeth
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Prof. Dr. Markus Stark
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Prof. Dr. Thorsten Uphues
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Prof. Dr. Jasmin Walk
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Prof. Dr. Andreas Weiß
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Prof. Dr. Thomas Wieland
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Prof. Dr. Conrad Wolf

Assoziierte Mitglieder

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Prof. Dr. Matthäus Brela
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Prof. Dr. Marco Denk
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Prof. Dr. Matthias Geuß
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Prof. Dr. Janosch Hildebrand
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Prof. Dr. Stefan Kalkhof
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Prof. Dr. Dieter Landes
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Prof. Dr. Almut Lottmann-Löer
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Prof. Dr. Jochen Merhof
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Prof. Dr. Matthias Noll
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Prof. Mark Phillips
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Prof. Dr. Michael Schaub
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Prof. Dr. Stefan Simm
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Prof. Dr. Johannes Stübinger
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Prof. Dr. Martin Synold
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Prof. Dr. Alexandra Troi
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Prof. Dr. Markus Weber
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Prof. Dr. Michael Wick