• Machbarkeitsstudie für Machine Learning Anwendungen in Echtzeit in der SMT-Fertigung (BA/PA/MA)
• Datengetriebene Prozessoptimierung des Dispensens von Lotpaste (BA/PA/MA)
• Fertigung einer elektronischen Baugruppe zum Data-Mining für Maschinelle Lernverfahren (BA/PA)

2020

• 15.05.2020: Excellent Paper Award der ISSE 2020 für Nils Thielen

2019

• 12.08.2019: SMT-Linie am FAPS um zwei Anlagen zur Automatischen Optischen Inspektion erweitert
• 01.04.2019: Neuer Mitarbeiter am Lehrstuhl FAPS | Nils Thielen, M.Sc.

2020

• Seidel R, Thielen N, Voigt C, Franke J:
  Thermische Beurteilung von THT-Lötstellendesigns für die IPC-konforme Kontaktierung durch Selektivwellenlöten
  EBL 2020 (Fellbach, 18.02.2020 - 19.02.2020)
  BibTeX:
• Thielen N, Schmidt K, Seidel R, Franke J:
  Maschinelles Lernen in der Elektronikproduktion: Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten
  EBL 2020 – Elektronische Baugruppen und Leiterplatten - 10. DVS/GMM-Tagung (Fellbach, 18.02.2020 - 19.02.2020)
  BibTeX:
• Schmidt K, Bönig J, Beitinger G, Thielen N, Franke J:
  Ein Ansatz zu Qualitätsvorhersage mittels intelligenter SMT-Lötstelleninspektion durch den Einsatz von Maschinellem Lernen
  EBL Fellbach (Fellbach, 18.02.2020 - 19.02.2020)
  URL: https://www.vde-verlag.de/buecher/455185/gmm-fb-94-ebl-2020-elektronische-baugruppen-und-leiterplatten.html
  BibTeX:
• Seidel R, Leibold F, Thielen N, Franke J:
  Prediction of the Solder Rise in Selective Wave Soldering Comparing Decision Tree and Logistic RegressionDOI: 10.1109/ISSE49702.2020.9121028
  URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9121028
  BibTeX:
• Seidel R, Volland J, Thielen N, Voigt C, Franke J:
  Experimental Investigation on Thermocouple Attachment Methods for Reliable Temperature Measurement
  ISSE 2020
  DOI: 10.1109/ISSE49702.2020.9120918
  BibTeX: