Veröffentlichungen
2024
Metzler, Johannes; Seiler, Paul Philipp; Haas, Till; Reichelt, Dirk (2024): YuMi-Chess: Applying Synthetic Image Generation to Real World Scenarios. In: 2024 International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME 2024) (angenommen)
Jäpel, Nicole; Bielitz, Pia; Reichelt, Dirk (2024): The Dresden Model of Adaptability: A Holistic Approach to Human-Centeredness, Resilience, Sustainability, and the Impact on the Sustainable Development Goals in the Era of Industry 5.0,Digital 4, no. 3: S. 726-739. doi.org/10.3390/digital4030037.
Sunilkumar, Abishek; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Positioning stabilization with reinforcement learning for multi-step robot positioning tasks in Nvidia Omniverse. In: 2024 INDIN (angenommen).
Heik, David; Metzler, Johannes; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Solving the dynamic scheduling problem using multi-agent reinforcement learning based on an encoded state representation. In: 2024 INDIN (angenommen).
Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Study on the application of single-agent and multi-agent reinforcement learning to dynamic scheduling in manufacturing environments with growing complexity: Case study on the synthesis of an industrial IoT Test Bed.Journal of Manufacturing Systems, Vol. 77, P. 525-557, doi.org/10.1016/j.jmsy.2024.09.019
Vogt, Stefan; Patolla, Paul; Metzler, Johannes; Reichelt, Dirk (2024): Towards digital twin-based dataspaces for industrial computer vision services. In: 2024 INDIN (angenommen).
Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk; Böhm, Alexander (2024): Application of inhomogeneous QMIX in various architectures to solve dynamic scheduling in manufacturing environments In: 2024 INDIN (angenommen).
Mühlberg, Felix; Orawetz, Jimmy; Georg Freitag; Vogt, Stefan; Reichelt, Dirk (2024): Multisensory simulations for smart Personal Protective Equipment In: 2024 MetroXRAINE 2024 (angenommen).
Jäpel, Nicole; Bielitz, Pia; Stoll, Elena; Reichelt, Dirk (2024): DreMoWabe – Dresdner Modell der Wandlungsbefähigung. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 119 (6), S. 432–439. DOI: https://doi.org/10.1515/zwf-2024-1084.
Friedrich, Christian; Vogt, Stefan; Rudolph, Franziska; Patolla, Paul; Grützmann, Jossy Milagros; Hohmeier, Orlando et al. (2024): Enabling Federated Learning Services Using OPC UA, Linked Data and GAIA-X in Cognitive Production. In: Journal of Machine Engineering, S. 5-20. https://doi.org/10.36897/jme/188618.
Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Solving a Dynamic Scheduling Problem for a Manufacturing System with Reinforcement Learning. In: Kohei Arai (Hg.): Intelligent Systems and Applications. Proceedings of the 2023 Intelligent Systems Conference (IntelliSys) Volume 2. 1st ed. 2024. Cham: Springer Nature Switzerland; Imprint Springer (Lecture Notes in Networks antems, 823), S. 413–432. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-47724-9_28.
Veliu, Cäcilia; Petzold, Valetin; Reichelt, Dirk; Stange, Maximilian, Ihlenfeldt, Steffen (2024): A case study on the use of open source hardware in mechanical engineering. Procedia CIRP Vol. 128, 2024, P. 680-685 doi.org/10.1016/j.procir.2024.03.042
Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Application of Multi-agent Reinforcement Learning to the Dynamic Scheduling Problem in Manufacturing Systems. In: Giuseppe Nicosia, Varun Ojha, Emanuele La Malfa, Gabriele La Malfa, Panos M. Pardalos und Renato Umeton (Hg.): International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science. 9th International Conference, LOD 2023, Grasmere, UK, September 22–26, 2023, Revised Selected Papers, Part II. 1st ed. 2024. Cham: Springer Nature Switzerland; Imprint Springer (Lecture Notes in Computer Science, 14506), S. 237–254. DOI: doi.org/10.1007/978-3-031-53966-4.
Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Adaptive manufacturing: dynamic resource allocation using multi-agent reinforcement learning. In: Jörg Reiff-Stephan, Jens Jäkel und Christian Stöcker (Hg.): Tagungsband AALE 2024. Fit für die Zukunft: Praktische Lösungen für die industrielle Automation. 20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024, S. 227–240. DOI: https://doi.org/10.33968/2024.52.
Sunilkumar, Abishek; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): An overview of the applications of reinforcement learning to robot programming: discussion on the literature and the potentials. In: Jörg Reiff-Stephan, Jens Jäkel und Christian Stöcker (Hg.): Tagungsband AALE 2024. Fit für die Zukunft: Praktische Lösungen für die industrielle Automation. 20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024, 249-257. DOI: https://doi.org/10.33968/2024.54.
Ringel, Robert (2024): Jupyter Notebook – Einsatz als digitale Lehr-Lern-Umgebung für aufgabenbasiertes Lernen am Beispiel eines Programmierkurses. In: jfhead (1), S. 12. DOI: https://doi.org/10.55310/jfhead.45.
Ringel, Robert; Körndle, Hermann (2024): Ein kombiniertes Rahmenmodell zum Programmierenlernen. In: Schmolitzky, A: Klikovits, S. (Hg.): Software Engineering im Unterricht der Hochschulen 2024. Gesellschaft für Informatik; Fachtagung Modellierung. Bonn: Ges. für Informatik (GI-Edition lecture notes in informatics P, Proceedings, 161), S. 25–37. DOI: https://doi.org/10.18420/seuh2024_02.
2023
Gehrhardt, Ingolf; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2023): A reference architecture for advanced QoS-based service selection in SOA-based SoS architectures. IBICA 23 - Innovations in Bio-Inspired Computing and Applications (angenommen)
Bielitz, Pia; Jäpel, Nicole; Heik, David; Reichelt, Dirk (2023): Ganzheitliche Wandlungsfähigkeit von Produktionssystemen – der Schlüssel zur Ressourcenwende? In: HMD, Nr. 60, S. 1222–1236, 2023. DOI: https://doi.org/10.1365/s40702-023-01008-5.
Metzler, Johannes; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2023): An end to end workflow for synthetic data generation for robust object detection *. In: 2023 IEEE 21st International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Lemgo, Germany, 18.07.2023 - 20.07.2023: IEEE, S. 1–7. DOI: https://org/10.1109/INDIN51400.2023.10218035.
Weiss, Arno; Reichelt, Dirk (2023): Reusing OPC UA information models in the Asset Administration Shell. In: 2023 IEEE 21st International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Lemgo, Germany, 18.07.2023 - 20.07.2023: IEEE, S. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/INDIN51400.2023.10218292.
Bahrpeyma, Fouad, Sunilkumar, Abishek; Reichelt, Dirk (2023): Application of Reinforcement Learning to UR10 Positioning for Prioritized Multi-Step Inspection in NVIDIA Omniverse. In: 2023 IEEE Symposium on Industrial Electronics & Applications (ISIEA), S. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/ISIEA58478.2023.10212317.
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Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2023): Dynamic Job Shop Scheduling in an Industrial Assembly Environment Using Various Reinforcement Learning Techniques. In: Ajith Abraham, Sabri Pllana, Gabriella Casalino, Kun Ma und Anu Bajaj (Hg.): Intelligent Systems Design and Applications. Cham: Springer Nature Switzerland, S. 523–533. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-35501-1_52
Gehrhardt, Ingolf; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2023): A Concept for QoS Management in SOA-Based SoS Architectures. In: Ajith Abraham, Sabri Pllana, Gabriella Casalino, Kun Ma und Anu Bajaj (Hg.): Intelligent Systems Design and Applications. Cham, 2023. Cham: Springer Nature Switzerland, S. 271–285.DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-27440-4_26
Telatko, Rocky; Reichelt, Dirk (2023): Systematic Approach for Investigating Temporal Variability in Production Systems to Improve Production Planning and Control. In: Journal of Manufacturing and Materials Processing7 (2), S. 78. DOI: https://doi.org/10.3390/jmmp7020078
Heik; David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2023): Anwendung von Reinforcement Learning in industriellen cyberphysischen Systemen. In: Jörg Reiff-Stephan und Jäkel, Jens, Schwarz, André (Hg.): Tagungsband AALE 2023. Mit Automatisierung gegen den Klimawandel, 19. Fachkonferenz 8.-10. März 2023 in Luxemburg. 19. Konferenz für Angewandte Automatisierungstechnik in Lehre und Entwicklung an Hochschulen (AALE). Unter Mitarbeit von Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kunst. DOI: https://doi.org/10.33968/2023.10
Jäpel, Nicole; Bielitz, Pia; Reichelt, Dirk (2023): Beschreibung und Bewertung der Wandlungsfähigkeit. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 118 (1-2), S. 10–14. DOI: https://doi.org/10.1515/zwf-2023-1019
Zipfel, Justus; Verworner, Felix; Fischer, Marco; Wieland, Uwe; Kraus, Mathias; Zschech, Patrick (2023): Anomaly detection for industrial quality assurance: A comparative evaluation of unsupervised deep learning models. In: Computers & Industrial Engineering177, S. 109045. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109045
Seiler, Philipp; Brandt, Eric; Brandt, Felix (2023): Systematic mapping study on the security and efficiency of blockchain in industrial context. In: Procedia Computer Science 217, S. 1497–1505. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.349
2022
Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2022): An Application of Reinforcement Learning in Industrial Cyber-Physical Systems. In: 21st International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence (AIxIA 2022) (Hg.): Short Paper Proceedings of the 4th Workshop on Artificial Intelligence and Formal Verification, Logic, Automata, and Synthesis, S. 51–55. Online verfügbar unter https://ceur-ws.org/Vol-3311/paper9.pdf
Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2022): A review of the applications of multi-agent reinforcement learning in smart factories. In: Frontiers in Robotics and AI (Vol. 9), 2022, DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.1027340
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Stange, Maximilian; Münnich, Marc; Bielitz, Pia; Reichelt, Dirk (2022): How to make energy flexibility business models work - the case for integration into existing ERP systems. In: 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), S. 1–4. DOI: https://doi.org/10.1109/ETFA52439.2022.9921467
Brandt, Eric; Brandt, Felix; Reichelt, Dirk (2022): Development of a Language Extension for Configuration of Industrial Asset Capabilities in Self-organized Production Systems. In: Kohei Arai (Hg.): Intelligent Computing, Bd. 506. Cham: Springer International Publishing (Lecture Notes in Networks and Systems), S. 25–42. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-10461-9_2
Phan, Thuy Linh Jenny; Gehrhardt, Ingolf; Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2022): A Systematic Mapping Study on Machine Learning Techniques Applied for Condition Monitoring and Predictive Maintenance in the Manufacturing Sector. In: Logistics, 6 (2), 35. DOI: https://doi.org/10.3390/logistics602003
2021
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Patolla, Paul; Reichelt, Dirk; Mothes, Dirk; Schneider, Germar (2021): An architecture for an automatic integration of IO-Link sensors into a system of systems. In: IECON 2021 – 47th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. IECON 2021 – 47th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, S. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/IECON48115.2021.9589686.
Brandt, Eric; Brandt, Felix; Reichelt, Dirk (2021): Managing Manufacturing Assets with End-Users in Mind. In: Kohei Arai (Hg.): Advances in Information and Communication. Proceedings of the 2021 Future of Information and Communication Conference (FICC), Volume 2 Bd. 1364. [S.l.]: SPRINGER NATURE (Advances in Intelligent Systems and Computing), S. 968–986. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-73103-8_70.
Brandt, Eric; Brandt, Felix; Clemens; Konstantin; Reichelt, Dirk (2021): AI-Supported Marketplace For Industrial Capabilities. In: 2021 IEEE 22nd International Conference on Industrial Technology (ICIT) Bd. 1, S. 1397–1402. DOI: https://doi.org/10.1109/ICIT46573.2021.9453489.
Telatko, Rocky; Ihlenfeldt, Steffen; Reichelt, Dirk (2021): Generic Control Loop Model for Fluctuation Analysis in Production Systems. In: 2021 IEEE 15th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI). Timisoara, Romania, 5/19/2021 - 5/21/2021. (Hg.): IEEE, S. 165–170. DOI: https://doi.org/10.1109/SACI51354.2021.9465603.
Telatko, Rocky; Maurer, Georg; Reichelt, Dirk (2021): Event-Based Data Acquisition for Production Process Analyses: A Systematic Mapping Study. In: 2021 IEEE 13th International Conference on Computer and Automation Engineering (ICCAE). Melbourne, Australia, 3/20/2021 - 3/22/2021. (Hg.): IEEE, S. 105–110. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCAE51876.2021.9426134.
2020
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Brandt, Felix; Brandt, Eric; Ghofrani, Javad; Heik, David; Reichelt, Dirk (2020): Asset Administration Shell: Domain Specific Language Approach to Integrate Heterogeneous Device Endpoints. In: Kohei, Arai; Kapoor, Supriya; Bhatia, Rahul. (Hg.): Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2020, Volume 3. Cham, 2020. Cham: Springer International Publishing, S. 1044–1052. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63092-8_72.
Brandt, Eric; Brandt, Felix; Reichelt, Dirk (2020): DSL-gestützte dynamische Generierung von Informationsmodellen: Ein Ansatz zur Erleichterung der Infrastrukturbeschreibung durch Mensch-Maschine-Interaktion. In: Jäkel, Jens; Thiel, Robert. (Hg.): Tagungsband AALE 2020. Automatisierung und Mensch-Technik-Interaktion: 17. Fachkonferenz, 4. März - 6. März 2020, HTWK Leipzig. [1. Neuerscheinung]. Berlin: VDE VERLAG GMBH, S. 203–212. Online verfügbar unter https://www.vde-verlag.de/proceedings-de/565180020.html.
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Heik, David; Ghofrani, Javad, Reichelt, Dirk (2020): Adaptive Management Shell for Mapping the Process Capability of Manufacturing Components:A Systematic Mapping Study. In: 2020 IEEE 18th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). Warwick, United Kingdom, 20-23 July 2020: IEEE (Hg.), S. 7–14. DOI: https://doi.org/10.1109/INDIN45582.2020.9442143.
Ghofrani, Javad; Deutschmann, Bastian; Divband-Soorati, Mohammed; Reichelt, Dirk; Ihlenfeldt, Steffen (2020): Cognitive Production Systems: A Mapping Study. In: 2020 IEEE 18th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). Warwick, United Kingdom, 20-23 July 2020: IEEE (Hg.) (1), S. 15–22. DOI: https://doi.org/10.1109/INDIN45582.2020.9442230.
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Pampuch, Robert; Ghofrani, Javad; Reichelt, Dirk (2020): Development of a Mixed Reality Human Machine Interface – Concept, Design and Evaluation. In: Jäkel, Jens; Thiel, Robert (Hg.): Tagungsband AALE 2020. Automatisierung und Mensch-Technik-Interaktion: 17. Fachkonferenz, 4. März-6. März 2020, HTWK Leipzig. [1. Neuerscheinung]. Berlin: VDE VERLAG GMBH, S. 273–276. Online verfügbar unter https://www.vde-verlag.de/proceedings-de/565180029.html.
Wieczorek, Katrin; Ghofrani, Javad; Seiffert, Laura; Pampuch, Robert; Reichelt, Dirk (2020): Remote-Technologien in der industriellen Instandhaltung − Ein Überblick zum aktuellen Einsatz von Remote-Technologien in der Praxis. In: Industrie 4.0 Management (6), S. 59–62.
2019
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Ghofrani, Javad; Kouzegar, Ehsan; Fehlhaber, Anna Lena; Divband-Soorati (2019): Variability in Deep Neural Networks. In: Systems and Software Product Line Conference (SPLC). (Hg.): ACM.
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Reichelt, Dirk (2019): Industrie 4.0 – Chancen für den Mittelstand In: 9. Ostsächsische Maschinenbautage.
Reichelt, Dirk (2019): Digitalisierung im Mittelstand am Beispiel der GSG Baubeschläge GmbH In: 9. Ostsächsische Maschinenbautage.
Reichelt, Dirk (2019): Auf dem Weg zur smarten Fabrik - Potenziale, Chancen und Risiken der Digitalisierung auf dem betrieblichen Hallenboden. In: Business Talk der Bundesagentur für Arbeit Dresden.
2018
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Reichelt. Dirk (2018): AutoID- und Industrial IoT-Lösungen für Industrie 4.0-Szenarien in der Verpackungsindustrie. In: FachPack 2018 - Forum: AutoID- und Industrial IoT-Lösungen für Industrie 4.0-Szenarien in der Verpackungsindustrie.
Schmidt, Martin; Kurse, Marco; Reichelt, Dirk (2018): Entscheidungsunterstützung für energieeffiziente Fertigung. In: 31. AKWI Tagung 2018 in Hamburg.
Voß, Kim; Ringel, Robert; Reichelt, Dirk (2018): Standardisierte Modellierungskonzepte zur Systemintegration im Fertigungsumfeld. Wismarer Wirtschaftsinformatik Tage (WIWITA) 2018.
Reichelt, Dirk (2018): Industrie 4.0-Testumgebung – Potenziale der Smart Factory der HTW Dresden. In: 4. Sächsische Tag der AUTOMATION "Herausforderungen in der Automatisierungstechnik"
Reichelt, Dirk (2018): Online SPC mittels MS Azure. In: Arbeitskreis CPS des Silicon Saxony zum Thema Systeme und Anwendungen im IoT.
2017
Reichelt, Dirk; Jäpel, Nicole [et al.] (2017): Hochschulbildung Informatik in Sachsen. In: Bitkom e.V.; Silicon Saxony e.V; IT-Bündnis Chemnitz / Stiftung IBS; Cluster Informationstechnologie Mitteldeutschland e.V. (Hg.): Positionspapier für den Freistaat Sachsen, Berlin. Online verfügbar über https://www.bitkom.org/sites/main/files/file/import/170601-hochschulbildung-informatik-in-sachsen.pdf
weitere
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Reichelt, Dirk; Rothlauf, Franz (2006): CURE: Eine Reparaturheuristik für die Planung ökonomischer und zuverlässiger Kommunikationsnetzwerke mit Hilfe von heuristischen Optimierungsverfahren. In: Müller, Paul; Reinhard: Gotzhein, Reinhard; Schmitt, Jens B. (Hg.): Kommunikation in Verteilten Systemen (KiVS) 2005. 14. Itg/Gi-Fachtagung Kommunikation in Verteilten Systemen (Kivs 2005) Kaiserslautern, 28. Februar - 3. Marz 2005. Dordrecht: Springer (Informatik aktuell), S. 283–294.DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-27301-8_23.
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Reichelt, Dirk; Rothlauf, Franz; Gmilkowsky, Peter (2004): Designing Reliable Communication Networks with a Genetic Algorithm Using a Repair Heuristic. In: Gottlieb Jens; Raidl, Günther. (Hg.): Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization. 4th European Conference, EvoCOP 2004, Coimbra, Portugal, April 5 - 7, 2004 ; proceedings Bd. 3004. Berlin, Heidelberg: Springer (Lecture Notes in Computer Science, 3004), S. 177–187. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-24652-7_18.