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Persönliches Profil
Forschungsgebiete
Condition Monitoring, Predictive Maintenance, Prognostics and Health Management, Simulation and Optimalization, Manufacturing Technology
Bildung/Akademische Qualifikationen
Mastergrad, M.Eng. (Naval Architecture) , Kiel University of Applied Sciences
Sept. 2015 → Okt. 2020
Bachelorgrad, B.Eng. (Naval Architecture) , Kiel University of Applied Sciences
Sept. 2015 → Juli 2018
Promovend, Dr.techn., TU Wien
Juli 2024 → …
Kompetenzen im Bereich UN SDGs
2015 einigten sich UN-Mitgliedstaaten auf 17 globale Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) zur Beendigung der Armut, zum Schutz des Planeten und zur Förderung des allgemeinen Wohlstands. Die Arbeit dieser Person leistet einen Beitrag zu folgendem(n) SDG(s):
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SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur -
SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
Fingerprint
Ergründen Sie die Forschungsthemen, in denen Gábor Princz aktiv ist. Diese Themenbezeichnungen stammen aus den Werken dieser Person. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
- 1 Ähnliche Profile
Kooperationen und Spitzenforschungsbereiche der letzten fünf Jahre
Jüngste externe Zusammenarbeit auf Länder-/Gebietsebene. Tauchen Sie ein in Details, indem Sie auf die Punkte klicken, oder:
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ReMAIntAIn
Erol, S. (Leitende(r) Forscher/-in), Princz, G. (Weitere Forschende) & Aminabadi Saeidi, S. (Weitere Forschende)
1/03/25 → 31/03/28
Projekt: Forschung
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Care about Care – C^C
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1/06/21 → 30/11/23
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AI-based Procurement System: Optimization of Material Ordering and Inventory Management in Volatile Markets
Princz, G., Reisacher, F. & Erol, S., 2025, in: Procedia CIRP. 134, S. 873-878 6 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › peer-review
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A Data Management Concept for Learning Factories to Support Scenario-Based Learning of Advanced Manufacturing Data Analytics for SMEs
Grano, A., Princz, G., Erol, S. & Hörbe, R., 11 Juli 2024, Learning Factories of the Future - Proceedings of the 14th Conference on Learning Factories 2024. Thiede, S. & Lutters, E. (Hrsg.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, S. 278-285 8 S. (Lecture Notes in Networks and Systems; Band 1060 LNNS).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Konferenzbeitrag › peer-review
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Anomaly Detection in Binary Time Series Data: An unsupervised Machine Learning Approach for Condition Monitoring
Princz, G., Shaloo, M. & Erol, S., 1 Jan. 2024, in: Procedia Computer Science. 232, S. 1065-1078 14 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › peer-review
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Flexible automation of quality inspection in parts assembly using CNN-based machine learning
Shaloo, M., Princz, G., Hörbe, R. & Erol, S., 1 Jan. 2024, in: Procedia Computer Science. 232, S. 2921-2932 12 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › peer-review
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Machine Learning-Driven Maintenance Order Generation in Assembly Lines
Princz, G., Shaloo, M., Reisacher, F. & Erol, S., 1 Aug. 2024, in: IFAC-PapersOnLine. 58, 19, S. 139-144 6 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › peer-review
Open Access