Amina Ziegenbein
Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Forschungsgruppe Management industrieller Produktion

Amina Ziegenbein M. Sc. M. Sc.

Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen

MiP | Management industrieller Produktion

Kontakt

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Forschungsgruppe MiP | Management industrieller Produktion

Forschungsschwerpunkt Datengestützte Wertstrom- und Geschäftsmodellinnovation

  • ​Datengestützte Verbesserung von Produktionsprozessen
  • Nutzung von Advanced Analytics zur Optimierung von Fertigungsprozessen
  • Predictive Quality und datenbasierte Werkzeugerschleißbestimmung

Seit dem Wintersemester 2019/2020 betreut Frau Ziegenbein organisatorisch die Vorlesung „Machine Learning Anwendungen“ von Prof. Metternich im Masterstudium. Diese findet in Zusammenarbeit mit Prof. Weigold, Prof. Klingauf (FSR) und Prof. Kersting (Department of Computer Science) statt. Die Vorlesung verbindet ingenieurswissenschaftliche Fragestellungen mit modernen Methoden des Maschinellen Lernens im Kontext der Künstlichen Intelligenz. Dabei werden, ausgehend von der mathematischen Theorie der Verfahren, anhand von einschlägigen Praxisbeispielen aus der fertigenden Industrie die Methoden erläutert und kritisch aus der Perspektive der Ingenieurswissenschaft hinterfragt. Beispielhaft sind der Einsatz des Maschinellen Lernens in der Instandhaltung, im Energiemanagement oder in der Qualitätssicherung zu nennen. Im Rahmen eines Praxisprojekts können die Studierenden ihr neu erlerntes Wissen direkt an realen Daten aus der Industrie erproben.

Springe zu: 2021 | 2020 | 2019 | 2018 | 2017
Anzahl der Einträge: 10.

2021

Metternich, Joachim ; Biegel, Tobias ; Cassoli, Beatriz Bretones ; Hoffmann, Felix ; Jourdan, Nicolas ; Rosemeyer, Jannik ; Stanula, Patrick ; Ziegenbein, Amina
Forschungsbeirat der Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0, acatech – Deutsche Akademie der Technik wissenschaften (Urheber) (2021):
Künstliche Intelligenz zur Umsetzung von Industrie 4.0 im Mittelstand : Expertise des Forschungsbeirats der Plattform Industrie 4.0.
Stand August 2021, München, acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften (Geschäftsstelle), [Report]

Cassoli, Beatriz Bretones ; Ziegenbein, Amina ; Metternich, Joachim (2021):
Getting Started: KI zum Nutzen der Industrie vorantreiben.
In: VDI-Z Integrierte Produktion, (E-Paper), Springer VDI, ISSN 0042-1766,
[Artikel]

Ziegenbein, Amina ; Knappe, Dominik ; Bergs, Thomas ; Metternich, Joachim (2021):
Verschleißregression durch interne Maschinensignale.
In: wt Werkstattstechnik online, 111 (1-2), S. 59-64. VDI Fachmedien, e-ISSN 1436-4980,
[Artikel]

2020

Ziegenbein, Amina ; Fertig, Alexander ; Metternich, Joachim ; Weigold, Matthias (2020):
Data-Based Process Analysis in Machining Production: Case Study for Quality Determination in a Drilling Process.
In: Procedia CIRP, 93, S. 1472-1477. Elsevier B.V., ISSN 22128271,
DOI: 10.1016/j.procir.2020.03.063,
[Artikel]

Bohm, Marc ; Ziegenbein, Amina ; Metternich, Joachim (2020):
Bildanalyse zur Handhabung von Kleinladungsträgern mithilfe künstlicher neuronaler Netzwerke.
In: Zeitschrift für Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb : ZWF, 115 (7-8), S. 513-516. Carl Hanser Verlag, ISSN 0947-0085,
DOI: 10.3139/104.112296,
[Artikel]

2019

Weigold, Matthias ; Metternich, Joachim ; Bardy, Sebastian ; Ziegenbein, Amina ; Stanula, Patrick (2019):
Intelligente Zustandsüberwachung des Werkzeugverschleißes — Fallbeispiele aus der Instandhaltung (Teil 3): Reihe: Künstliche Intelligenz, Maschinendaten, Algorithmen, Effizienz, Geschäftsmodelle.
In: Werkstatt + Betrieb : WB, 2019 (E-Paper), Carl Hanser Verlag, [Artikel]

Metternich, Joachim ; Weigold, Matthias ; Stanula, Patrick ; Ziegenbein, Amina (2019):
Vernetzung und Digitalisierung für die innovative Datenanalyse (Teil 1): Reihe: Künstliche Intelligenz, Maschinendaten, Algorithmen, Effizienz, Geschäftsmodelle.
In: Werkstatt + Betrieb : WB, (E-Paper), Carl Hanser Verlag, ISSN 0043-2792,
[Artikel]

2018

Ziegenbein, Amina ; Stanula, Patrick ; Metternich, Joachim ; Abele, Eberhard
Schmitt, Robert ; Schuh, Günther (Hrsg.) (2018):
Machine Learning Algorithms in Machining: A Guideline for Efficient Algorithm Selection.
In: Advances in Production Research, Proceedings of the 8th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), S. 288-299, Springer Cham, ISBN 978-3-030-03451-1,
DOI: 10.1007/978-3-030-03451-1₂₉,
[Buchkapitel]

Stanula, Patrick ; Ziegenbein, Amina ; Metternich, Joachim (2018):
Machine Learning Algorithms in Production: A Guideline for Efficient Data Source Selection.
In: Procedia CIRP, 6th CIRP Global Web Conference – Envisaging the Future Manufacturing, Design, Technologies and Systems in Innovation Era, Elsevier B.V., 78, S. 261-266. ISSN 2212-8271,
[Artikel]

2017

Ziegenbein, Amina ; Metternich, Joachim ; Schaupp, Eva (2017):
Herausforderungen im Werkzeugmanagement der spanenden Verarbeitung.
In: Ingenieurspiegel | Maschinenbau, Public Verlagsgesellschaft, Bingen, 2017, (3), S. 64-66. [Artikel]

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