Reinhardt Seidel – FAPS – Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik

Reinhardt Seidel, M. Sc.

Organisation: Department Maschinenbau (MB)
Abteilung: Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)
Telefonnummer: +49 911 5302-9075
Faxnummer: +49 911 5302-96250
E-Mail: reinhardt.seidel@faps.fau.de
Webseite: http://www.faps.fau.de
Adresse:
Fürther Str. 246b
90429 Nürnberg
Raum 01.041-1
Forschungsbereich: Elektronikproduktion
Technologiefelder:
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Aktuelle studentische Arbeiten

Cost Engineering in der Elektronikproduktion
Design for Wave Soldering 4.0 – Entwicklung einer Multiphysics Simulation zur Vorhersage der Lötqualität
Hands-On Masterarbeit: Aufbau und Inbetriebnahme einer IoT-Infrastruktur zur Anwendung Maschineller Lernverfahren in der Elektronikproduktion
Design for Manufacturing 4.0 – Messaufbau zur Temperaturmessung auf Basis eines Raspi
Weiterentwicklung eines Verfahrens zur Parametervorhersage beim Selektivlöten als Industry 4.0 Anwendung
Angewandtes Machine Learning in der Elektronikproduktion

Aktuelle HiWi-Ausschreibungen

Studentische Hilfskraft – Smart Manufacturing in Electronics Production

Passende News

2020

2019

2018

Publikationen

Schmidt K., Thielen N., Voigt C., Seidel R., Franke J., Milde Y., Bonig J., Beitinger G.:
Enhanced X-Ray Inspection of Solder Joints in SMT Electronics Production using Convolutional Neural Networks
2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) (Pitesti, 21. Oktober 2020 - 24. Oktober 2020)
In: IEEE (Hrsg.): 2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) 2020
DOI: 10.1109/SIITME50350.2020.9292292
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Seidel R., Thielen N., Schmidt K., Voigt C., Franke J.:
Development and Test of a Data Framework for Prediction of Soldering Quality in Selective Wave Soldering Applying K-Nearest Neighbors
2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) (Pitesti, 21. Oktober 2020 - 24. Oktober 2020)
In: IEEE (Hrsg.): 2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) 2020
DOI: 10.1109/SIITME50350.2020.9292175
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Seidel R., Hassan Amada M., Fuchs J., Thielen N., Schmidt K., Voigt C., Franke J.:
Data Mining System Architecture for Industrial Internet of Things in Electronics Production
2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) (Pitesti, 21. Oktober 2020 - 24. Oktober 2020)
In: IEEE (Hrsg.): 2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) 2020
DOI: 10.1109/SIITME50350.2020.9292282
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Thielen N., Werner D., Schmidt K., Seidel R., Reinhardt A., Franke J.:
A Machine Learning Based Approach to Detect False Calls in SMT Manufacturing
43rd International Spring Seminar on Electronics Technology, ISSE 2020 (Demanovska Valley, 14. Mai 2020 - 15. Mai 2020)
In: Proceedings of the International Spring Seminar on Electronics Technology 2020
DOI: 10.1109/ISSE49702.2020.9121044
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Seidel R., Thielen N., Voigt C., Franke J.:
Thermische Beurteilung von THT-Lötstellendesigns für die IPC-konforme Kontaktierung durch Selektivwellenlöten
EBL 2020 (Fellbach, 18. Februar 2020 - 19. Februar 2020)
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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. Februar 2020 - 19. Februar 2020)
In: VDE/VDI-Gesellschaft Mikroelektronik, Mikrosystem- und Feinwerktechnik (GMM) (Hrsg.): GMM-Fb. 94: EBL 2020 – Elektronische Baugruppen und Leiterplatten 2020
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Seidel R., Leibold F., Thielen N., Franke J.:
Prediction of the Solder Rise in Selective Wave Soldering Comparing Decision Tree and Logistic Regression
DOI: 10.1109/ISSE49702.2020.9121028
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9121028
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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
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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. Oktober 2019 - 18. Oktober 2019)
In: Procedia CIRP 2019
DOI: 10.1016/j.procir.2020.01.035
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827120300445?via=ihub
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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. September 2019 - 19. Mai 2019)
In: 2019 42nd International Spring Seminar on Electronics Technology (ISSE) 2019
DOI: 10.1109/ISSE.2019.8810176
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8810176
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