• Validierung eines Verfahrens zur Parametervorhersage beim Selektivlöten als Industry 4.0 Anwendung
• Visuelles Management in der Elektronikproduktion für Industrie 4.0
• Design for Manufacturing 4.0 – Messaufbau zur Temperaturmessung auf Basis eines Raspi
• Modellbildung in Industrie 4.0 Szenarios in der Elektronikproduktion – Literatur Recherche
• Angewandtes Machine Learning in der Elektronikproduktion
• Charakterisierung von THT-Lötstellen für Machine Learning
• Wellenlöten und Selektivwellenlöten als Industry 4.0 Anwendung
• Design for Wave Soldering 4.0 – Entwicklung einer Multiphysics Simulation zur Vorhersage der Lötqualität

• Studentische Hilfskraft – Smart Manufacturing in Electronics Production

2020

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

2019

• 12.04.2019: Der FAPS zu Gast in Hersbruck (FAPS Activity and Culture Trip)
• 11.04.2019: Inbetriebnahme eines neuen Inline-Solder-Paste-Inspection-Geräts von ASM

2018

• 01.12.2018: Das Projekt SmartEP zur Nutzbarmachung von Fertigungsdaten in der SMT-Linie wurde bewilligt.
• 01.06.2018: AiF-IGF Projekt SiWOLAK wurde bewilligt.
• 15.03.2018: Neuer Mitarbeiter am Lehrstuhl FAPS | Reinhardt Seidel, 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:
• 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:

2019

• Mayr A, Kißkalt D, Meiners M, Lutz B, Schäfer F, Seidel R, Selmaier A, Fuchs J, Metzner M, Blank A, Franke J:
  Machine Learning in Production – Potentials, Challenges and Exemplary Applications
  7th CIRP Global Web Conference – Towards shifted production value stream patterns through inference of data, models, and technology (CIRPe 2019) (Online, 16.10.2019 - 18.10.2019)
  DOI: 10.1016/j.procir.2020.01.035
  URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827120300445?via=ihub
  BibTeX:
• Seidel R, Mayr A, Schäfer F, Kißkalt D, Franke J:
  Towards a Smart Electronics Production Using Machine Learning Techniques
  42nd International Spring Seminar on Electronics Technology (ISSE) (Wroclaw, Poland, 15.09.2019 - 19.05.2019)
  In: International Spring Seminar on Electronics Technology, ISSE 2019 -- 2019 42th International Spring Seminar, 2019
  
  DOI: 10.1109/ISSE.2019.8810176
  URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8810176
  BibTeX: