Tim Voigt
10 Publikationen
2022 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2232
Voigt T, Schöne M, Kohlhase M, Nelles O, Kuhn M. Using Design of Experiments to Support the Commissioning of Industrial Assembly Processes. In: Yin H, Camacho D, Tino P, eds. Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2022. 23rd International Conference, IDEAL 2022, Manchester, UK, November 24–26, 2022, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer International Publishing; 2022:379-390. doi:10.1007/978-3-031-21753-1_37
HSBI-PUB
| DOI
2022 | Buchbeitrag | FH-PUB-ID: 2291 | 
Hanitz M, Schöne M, Voigt T, Kohlhase M. Analysis of the Behavior of Online Decision Trees Under Concept Drift at the Example of FIMT-DD. In: Perner P, ed. Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, MLDM 2022. Leipzig: ibai-publishing; 2022:121-135.
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 3718
Voigt T, Schöne M, Kohlhase M, Nelles O, Kuhn M. Space-Filling Designs for Experiments with Assembled Products. In: 2021 3rd International Conference on Management Science and Industrial Engineering. New York, NY, USA: ACM; 2021:192-199. doi:10.1145/3460824.3460854
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2021 | Artikel | FH-PUB-ID: 3717 |
Voigt T, Kohlhase M, Nelles O. Incremental DoE and Modeling Methodology with Gaussian Process Regression: An Industrially Applicable Approach to Incorporate Expert Knowledge. Mathematics. 2021;9(19). doi:10.3390/math9192479
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2571
Voigt T, Migenda N, Schöne M, et al. Advanced Data Analytics Platform for Manufacturing Companies. In: 2021 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA ). IEEE; 2021:01-08. doi:10.1109/ETFA45728.2021.9613499
HSBI-PUB
| DOI
2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2572
Steinmann L, Migenda N, Voigt T, Kohlhase M, Schenck W. Variational Autoencoder based Novelty Detection for Real-World Time Series. In: 2021 3rd International Conference on Management Science and Industrial Engineering. New York, NY, USA: ACM; 2021:1-7. doi:10.1145/3460824.3460825
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2020 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1367
Voigt T, Kohlhase M, Nelles O. Incremental Latin Hypercube Additive Design for LOLIMOT. In: 2020 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). IEEE; 2020:1602-1609. doi:10.1109/ETFA46521.2020.9212173
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| DOI
2020 | Artikel | FH-PUB-ID: 1368
Voigt T, Kohlhase M, Peter A. Bestandsanlagen in der smarten Produktion, Integrationsstrategien anhand eines Praxisbeispiels. atp magazin. 2020;04(04):62-69.
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2019 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1371
Voigt T, Kohlhase M, Nelles O. Inkrementelle Modellbildung von statischen Prozessen auf Basis von Latin Hypercube Designs. In: Proceedings - 29. Workshop Computational Intelligence. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe; 2019:267-288.
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2018 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1369
Voigt T, Kohlhase M. Schätzung von datenbasierten lokal-linearen Modellen auf der Grundlage von LOLIMOT für den systematischen Entwurf von lokal-linearen Zustandsreglern. In: Proceedings - 28. Workshop Computational Intelligence. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe; 2018:93-111.
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2022 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2232
Voigt T, Schöne M, Kohlhase M, Nelles O, Kuhn M. Using Design of Experiments to Support the Commissioning of Industrial Assembly Processes. In: Yin H, Camacho D, Tino P, eds. Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2022. 23rd International Conference, IDEAL 2022, Manchester, UK, November 24–26, 2022, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer International Publishing; 2022:379-390. doi:10.1007/978-3-031-21753-1_37
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2022 | Buchbeitrag | FH-PUB-ID: 2291 |
Hanitz M, Schöne M, Voigt T, Kohlhase M. Analysis of the Behavior of Online Decision Trees Under Concept Drift at the Example of FIMT-DD. In: Perner P, ed. Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, MLDM 2022. Leipzig: ibai-publishing; 2022:121-135.
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2021 | Artikel | FH-PUB-ID: 3717 |
Voigt T, Kohlhase M, Nelles O. Incremental DoE and Modeling Methodology with Gaussian Process Regression: An Industrially Applicable Approach to Incorporate Expert Knowledge. Mathematics. 2021;9(19). doi:10.3390/math9192479
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2571
Voigt T, Migenda N, Schöne M, et al. Advanced Data Analytics Platform for Manufacturing Companies. In: 2021 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA ). IEEE; 2021:01-08. doi:10.1109/ETFA45728.2021.9613499
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2572
Steinmann L, Migenda N, Voigt T, Kohlhase M, Schenck W. Variational Autoencoder based Novelty Detection for Real-World Time Series. In: 2021 3rd International Conference on Management Science and Industrial Engineering. New York, NY, USA: ACM; 2021:1-7. doi:10.1145/3460824.3460825
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2020 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1367
Voigt T, Kohlhase M, Nelles O. Incremental Latin Hypercube Additive Design for LOLIMOT. In: 2020 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). IEEE; 2020:1602-1609. doi:10.1109/ETFA46521.2020.9212173
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2020 | Artikel | FH-PUB-ID: 1368
Voigt T, Kohlhase M, Peter A. Bestandsanlagen in der smarten Produktion, Integrationsstrategien anhand eines Praxisbeispiels. atp magazin. 2020;04(04):62-69.
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2019 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1371
Voigt T, Kohlhase M, Nelles O. Inkrementelle Modellbildung von statischen Prozessen auf Basis von Latin Hypercube Designs. In: Proceedings - 29. Workshop Computational Intelligence. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe; 2019:267-288.
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2018 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1369
Voigt T, Kohlhase M. Schätzung von datenbasierten lokal-linearen Modellen auf der Grundlage von LOLIMOT für den systematischen Entwurf von lokal-linearen Zustandsreglern. In: Proceedings - 28. Workshop Computational Intelligence. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe; 2018:93-111.
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