Junior Professorship for

"Artificial Intelligence (AI) -

Application in Production and Logistics"

AI Engineering (AiEng) umfasst die systematische Konzeption, Entwicklung, Integration und den Betrieb von auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Lösungen nach Vorbild ingenieurwissenschaftlicher Methoden. Gleichzeitig schlägt AiEng eine Brücke zwischen der Grundlagenforschung zu KI-Methoden und den Ingenieurwissenschaften und macht dort den Einsatz von KI systematisch zugänglich und verfügbar. Das Projektvorhaben konzentriert sich auf die landesweite Entwicklung eines Bachelorstudiengangs «AI Engineering», welcher die Ausbildung von Methoden, Modellen und Technologien der KI mit denen der Ingenieurwissenschaften vereint. AiEng soll als Kooperationsstudiengang der Otto-von-Guericke-Universität (OVGU) Magdeburg mit den vier sachsen-anhaltischen Hochschulen HS Anhalt, HS Harz, HS Magdeburg-Stendal und HS Merseburg gestaltet werden. Der fächerübergreifende Studiengang wird Studierende befähigen, KI-Systeme und -Services im industriellen Umfeld und darüber hinaus zu entwickeln und den damit einhergehenden Engineering-Prozess - von der Problemanalyse bis zur Inbetriebnahme und Wartung / Instandhaltung - ganzheitlich zu begleiten. Das AiEng-Curriculum vermittelt eine umfassende KI-Ausbildung, ergänzt durch eine grundlegende Ingenieurausbildung und eine vertiefende Ausbildung in einer gewählten Anwendungsdomäne. Um eine Symbiose von KI- und ingenieurwissenschaftlicher Lehre zu erreichen, wird ein neuer handlungsorientierter Rahmen entwickelt und gelehrt, welcher den vollständigen Engineering-Prozess von KI-Lösungen beschreibt und alle Phasen methodisch unterstützt. AIEng zeichnet sich durch eine modulübergreifende Verzahnung von Lehr- und Lerninhalten innerhalb eines Semesters sowie durch ein fakultäts- und hochschulübergreifendes Tandem-Lehrkonzept aus und verfolgt ein studierendenzentriertes Didaktikkonzept, welches durch viele praxisorientierte (Team-)Projekte und ein großes Angebot an Open Educational Resources (OERs) mit (E)-Tutorenprogramm getragen wird.

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AI Engineering (AiEng) encompasses the systematic design, development, integration and operation of solutions based on artificial intelligence (AI) using engineering methods as a model. At the same time, AiEng builds a bridge between basic research on AI methods and the engineering sciences and makes the use of AI systematically accessible and available there. The project focuses on the nationwide development of an "AI Engineering" Bachelor's degree program, which combines the training of AI methods, models and technologies with those of engineering sciences. AiEng is to be designed as a cooperative study program between Otto von Guericke University (OVGU) Magdeburg and the four universities in Saxony-Anhalt: Anhalt University of Applied Sciences, Harz University of Applied Sciences, Magdeburg-Stendal University of Applied Sciences and Merseburg University of Applied Sciences. The interdisciplinary degree program will enable students to develop AI systems and services in the industrial environment and beyond and to provide holistic support for the associated engineering process - from problem analysis to commissioning and maintenance / servicing. The AiEng curriculum provides comprehensive AI training, supplemented by basic engineering training and in-depth training in a selected application domain. In order to achieve a symbiosis of AI and engineering education, a new action-oriented framework is developed and taught, which describes the complete engineering process of AI solutions and methodically supports all phases. AIEng is characterized by a cross-module interlocking of teaching and learning content within a semester as well as by a cross-faculty and cross-university tandem teaching concept and pursues a student-centered didactic concept, which is supported by many practice-oriented (team) projects and a wide range of Open Educational Resources (OERs) with an (e)-tutor program.

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Im Forschungsvorhaben KISync soll untersucht werden wie Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) angewandt werden müssen, um die Entscheidungsprobleme verschiedener Prozesse in der operativen Supply-Chain-Planung unter dem Einfluss von Unsicherheiten zu synchronisieren. Dabei soll vor allem die unternehmensinterne Planung in kompetitiven Supply Chains mit geringem Informationsaustausch untersucht werden. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Frage, wie KI Synergien mit dem Menschen bilden kann, damit Entscheidungen in komplexen Situationen im Supply Chain Management verbessert werden und auch die prozessübergreifende Datenkompetenz des Menschen nachhaltig gesteigert wird. Aufgrund der Dynamik von globalen Supply Chains mit zunehmenden Unsicherheiten, ist durch die Entwicklung eines solchen Systems zu erwarten, dass die Planungsqualität und Robustheit der operativen Supply-Chain-Planung verbessert werden kann. Das System soll prototypisch implementiert werden, um die Funktionsweise anhand vorliegender Supply-Chain-Daten von zwei mittelständischen Unternehmen zu evaluieren.

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Within the R&D project "GEOSTALOVR", the development of a simulation-based geodesign platform for planning logistics and tourism in European cities is planned. By means of VR visualization and interaction possibilities, the planning process is to be digitalized throughout, democratized and made more human-centered. The development is being realized in an international cooperation project with Turkey in collaboration with three SME partners (LS Software & Engineering GmbH, Globetech Cografi Bilgi Teknolojileri Yazilim Planlama Harita Enerji Egitim Mühendislik Danismanlik Limited and Elf Sehir Planlama) and two research partners (Otto von Guericke University Magdeburg and Harran University). The project is designed to run for two years. A prototypical setup and testing of the system is planned based on the city of Sanliurfa in Turkey. The project emerged from the network "NekoS" and is accompanied by the network management (ZPVP GmbH) during the implementation.

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Simulationsstudie für die Fabrikplanung. Simulation verschiedener Fertigungs- und Scale-Up-Szenarien. Layout- und Materialflussplanung inkl. Materialflusssimulationen dieser Szenarien. Die Modelle ermöglichen eine detaillierte Produktionsablaufplanung dieser Szenarien. Bewertungsmöglichkeiten dieser Szenarien hinsichtlich Auslastung von Arbeitsplätzen inkl. Engpassanalyse, Herstellkosten, Durchlaufzeiten und kritischen Pfaden, Flächennutzung und Materialflüssen. 3D-Visualisierung der Simulationsmodelle. Erweiterbarkeit der Simulationsmodelle.

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Development, implementation and evaluation of a simulation and test platform for the development and evaluation of algorithms and strategies for innovative warehouse concepts in manufacturing companies.

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The research project SENECA pursues the development of a self-learning decision support system for real-time order sequencing and machine scheduling. The research question is how machine learning (ML) methods must be applied in order to calculate admissible solutions with sufficient quality for order sequencing and machine allocation problems in real time. Various ML methods are to be investigated with regard to their applicability for order sequencing and machine allocation planning. Due to the highly dynamic nature of modern production systems and the resulting planning uncertainty, it is expected that production sequence planning in particular will benefit from ML-based, real-time capable and adaptive decision support systems. ML algorithms are currently primarily used for regression and classification problems. Their direct use for calculating optimization problems has hardly been researched and industrial applications are not yet known. The technical objective of the project is to develop a software and hardware prototype that supports decision-makers in production planning and control. The technical challenges relate in particular to aspects of production and application-specific design. On the one hand, a high level of user-friendliness is important. This implies, among other things, that humans are always the final decision-making authority. The system should be able to continuously improve itself with human expertise. On the other hand, the assistance system must be designed in such a way that the real-time capability of the solution processes is fully utilized. Proposed order sequences and machine assignments must be able to be transferred from production planning to production control at short notice.

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The projects aims to deploy the first cargo bike pilot in the city of Almaty, Kazachstan. The objectives are:

Identification of suitable cargo bikes and design of the first cargo bike pilot in Almaty

Evaluation of cargo bike transport vs. other means of transports in Almaty in terms of economic and ecological aspects

Conduction of tests with different public and logistcs partners

Create a digital platform for manage cargo bikes

Share knowledge about urban logistics solutions and planning principles in a workshop series

Encourage stakeholders to create new urban logistics systems

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The project aims to enable the LogCentre of the German-Kazakh University (DKU) to provide trainings in the areas of

• Transport
• Business games in production and logistics
• Simulation, optimization and AI for decision support in production and logistics
• Urban and sustainable logistics

on the Kazakh market and to be able to carry them out on a self-supporting basis. The target group of the trainings are companies operating in Kazakhstan and Central Asia as well as governmental organizations such as city administrations and universities.

For this purpose, the following work packages are to be processed jointly by OVGU and DKU in the project:

• Project and risk management
• Needs analysis
• Business plan
• Selection and training of DKU LogCentre personnel
• Creation of concept and materials for the training measures
• Pilot trainings with German-Kazakh trainer tandems in the above mentioned areas
• Commercial trainings in the above mentioned areas
• Communication and marketing

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ProdLog addresses the issue of a weak industrial sector in Kazakhstan, Kyrgyzstan and Russian Federation and focuses on enabling universities to gain and provide a profound and holistic knowledge on planning and operating sustainable production processes. For that purpose a bologna-based master curriculum with 18 modules in resource efficient production logistics will be developed and implemented in six universities of the partner countries. The academic staff will be trained with innovative teaching methods in the learning factory "Technology centre for production and logistics systems PULS" and  equipped with state of the art logistics laboratories. By means of that, the understanding of logistics shall be widened - away from transport logistics to a systemic and interdisciplinary approach of applicant-oriented education, challenges with economical, political and social problems of our society.

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Development of material flow simulation models based on Plant Simulation and the development of a connection of these with a digital twin of production plants and a visualization platform with the work packages:
- Basic development of a connection of a material flow simulation with a digital twin of a production plant and basic visualization in a 360 degree visualization system
- Development of an extended material flow simulation

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Im Rahmen des FuE-Projektes "LOCSys" (Laundry Order Consolidation System) ist die Entwicklung und Testung eines neuartigen, automatischen Systems zur Pufferung, Konsolidierung und Kommissionierung kundenbezogener, kleinteiliger Waschaufträge in industriellen Großwäscherein vorgesehen.
Die Realisierung der Entwicklung erfolgt in einem Kooperationsprojekt in Zusammenarbeit von drei KMU-Partnern (EBF Dresden GmbH, FRAIMTEC Automation & Anlagenmontage GmbH und Ematik GmbH) und zwei Forschungspartnern (Otto-von-Guericke-Universität, Fraunhofer IFF). Das geplante Vorhaben ist auf eine Laufzeit von 2 Jahren ausgelegt. Ein prototypischer Aufbau und Erprobung des Systems ist bei der Puschendorf Textilservice GmbH am Standort Flechtigen oder Schönebeck vorgesehen.
Das avisierte Vorhaben ist ein aus dem ZIM-Netzwerk "NekoS" hervorgegangenes FuE-Projekt und wird von der Netzwerkmanagementeinrichtung, der ZPVP Zentrum für Produkt-, Verfahrens- und Prozessinnovation GmbH - Experimentelle Fabrik Magdeburg, bei der Umsetzung begleitet.

Das Projekt "LOCSys" wird als Verbundprojekt vom BMWi im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) gefördert.

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The R&D project "LOCSys" (Laundry Order Consolidation System) aims to develop and test an innovative, automatic system for buffering, consolidating and commissioning customer-related, small-scale laundry orders in industrial laundries.
The development is being realized in a cooperative project involving three SME partners (EBF Dresden GmbH, FRAIMTEC Automation & Anlagenmontage GmbH and Ematik GmbH) and two research partners (Otto von Guericke University, Fraunhofer IFF). The planned project is designed to run for 2 years. A prototype setup and testing of the system is planned at the Puschendorf Textilservice GmbH site in Flechtigen or Schönebeck.
The proposed project is an R&D project that emerged from the ZIM network "NekoS" and will be supported in its implementation by the network management facility, ZPVP Zentrum für Produkt-, Verfahrens- und Prozessinnovation GmbH - Experimentelle Fabrik Magdeburg.

The "LOCSys" project is funded as a joint project by the BMWi as part of the Central Innovation Program for SMEs (ZIM).

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The main purpose of this project is to strengthen the cooperation between the private sector and higher education institutions in order to increase the capabilities of the regional workforce and improve the overall attractiveness of the western part of the GAP region (Southeastern Anatolia Project). This project is part of the strategic initiative of Harran University (HU) to establish a Center for Virtual Reality in cooperation with stakeholders from the university, private sector and several governmental organizations. During this project the opportunities of this technology in the different vertical sectors will be shown and the necessary training requirements elaborated in detail.

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Zielstellung des FuE-Kooperationsprojektes ADEX" ist die Entwicklung digitaler Planungsmethoden und Planungswerkzeuge für eine durchgängige Gestaltung des Produkt- und Produktionsentstehungsprozesses (PEP) von Produktions- und Intralogistiksystemen. Bei der Entwicklung eines automatisierten Austauschsystems zwischen Visualisierungs-, Konstruktions- und Simulatioswerkzeugen sollen die Vorteile der bestehenden Softwarelösungen genutzt und unter Verwendung der Softwareumgebung AutomationML kombiniert werden.

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Ziel des Projektes ist der Aufbau eines Communication and Transfer Centre Logistics (LogCentre) in Kasachstan zur strategischen Zusammenführung von Forschung, Lehre und Praxis.
Das Zentrum soll als Schnittstelle zwischen Universitäten, unabhängigen Forschungsgesellschaften und Unternehmen dienen. Durch bilaterale Partnerschaften zu den jeweiligen Teilnehmern soll das LogCentre Projekte vermitteln, begleiten und bei der Antragsstellung und Projektdurchführung unterstützen. Außerdem soll das Zentrum den fachlichen Austausch fördern, Trainings- und Weiterbildungskurse durchführen und neue Forschungsergebnisse direkt in die Lehre übertragen. Dabei wird der Sitz des Zentrums in Almaty an der Deutsch-Kasachischen Universität sein und mit Nachwuchswissenschaftlern besetzt werden.

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Weiterbildung Logistik für 30 Logistiker verschiedener Logistikdienstleister und Industrieunternehmen aus ganz Russland mit folgenden Inhalten:

- Planspiel zur Produktionslogistik
- Planspiel zum Supply Chain Management
- Logistikseminare
- Unternehmensbesichtigungen
- Logistiklaborbesichtigungen

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- Introduction of an interdisciplinary Energy and Environmental Law programme for master students in UA and GE universities by September 2014,
- Introduction of an interdisciplinary Energy and Environmental Law programme for doctoral students in UA and GE universities by September 2014,
- Provision of a mechanism for intensive capacity building measures for UA and GE law tutors by September 2014,
- Establishment of two consultancy bureaus in UA and GE on Energy and Environmental Law by September 2014.

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Weiterbildung Logistik für 30 Logistiker verschiedener Logistikdienstleister und Industrieunternehmen aus ganz Russland mit folgenden Inhalten:
- Planspiel zur Produktionslogistik
- Planspiel zum Supply Chain Management
- Logistikseminare
- Unternehmensbesichtigungen
- Logistiklaborbesichtigungen

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Beratung bei der Entwicklung eines Konzeptes zur geplanten Einführung von Wechselbehältern bei einem kasachischen Logistikdienstleister und zur Umsetzungsplanung des Konzeptes.

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Durchführung einer Analyse des Maschinenparks in der Verpackung in einem Unternehmen der Pharmaindustrie.
Ermittlung eines optimalen Maschinenparks für das Produktportfolio des vergangenen Jahres.
Auftraggeber: Salutas Pharma GmbH

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Einführung einer Masterspezialisierung "Logistik für die Luftfahrttechnik" für den MSc "Technologien des Flugzeugbaus" an  2 technischen Universitäten in der Ukraine in Übereinstimmung mit dem Bolognaprozess. Einrichtung von A2B (Academic-to-Business)-Trainingscentern im Bereich Logistik für die Luftfahrtindustrie am DMA und KhAI. Einrichtung einer Partnerland-EU Masterstudentenmobilität

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Erarbeitung von digitalisierten Daten in der Planung und Steuerung von Fertigungsanlagen und logistischen Prozessen.Das Vorhaben befasst sich mit der Erarbeitung von digitalisierten Daten in der Planung und Steuerung von Fertigungsanlagen und logistischen Prozessen.

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