Forschungseinheitenprofil

TU-Wien > Forschungsbereich Industrial Engineering >Institut für Managementwissenschaften >Forschungsbereich Industrial Engineering >Forschungsgruppe Produktions- und Instandhaltungsmanagement

Leitbild (Deutsch) die Forschungsgruppe für Produktions- und Instandhaltungsmanagement (PIM) sind im Kern darauf ausgerichtet, ein kosteneffektives, ressourceneffizientes, resilientes und nachhaltiges Produktions- und Instandhaltungsmanagement entlang der industriellen, zirkulären Wertschöpfungskette zu ermöglichen, zu verbessern und zu erhalten.

Leitbild (Englisch)

The research group of Production and Maintenance Management represents (PIM) contributes to the TU Wien’s research focal area on Digital Transformation in Manufacturing and Sustainable Production and Technologies as well as primary research areas of the Faculty of Mechanical and Industrial Engineering in particular to “Materials, Production and Management” and “Digital Engineering Innovation”. PIM’s mission is to explore, examine and establish future oriented concepts for Data-driven Production and Maintenance Management along the entire value added chain considering four dimensions and their interactions, namely i) Physical Systems, ii) Cyber Systems, iii) Human and Organization, and iv) Technology including digital technologies and data-driven approaches for optimization and innovation. In particular, design, development, evaluation, validation, transfer and integration of data-driven approaches should contribute into the optimization of industrial systems, processes and products. This life-cyclic approach enables, enhances and sustains the intelligent capability of manufacturing enterprises and asset industry, especially SMEs, ranging from diverse sectors (e.g. energy, electronics, automotive, transport) to cope with future market demands, societal, demographic and environmental changes towards human-centered, resilient and sustainable industrial ecosystem.

Webseite https://www.tuwien.at/en/mwbw/im/ie/pim

Personen

Titel	Nachname	Vorname
BSc	Drop	Zuzanna
	Günther	Steffi
Univ.Ass.in MSc	Karbasi	Atieh
	Ludvik	Philipp
	Mann	Milena Flora
Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.	Matyas	Kurt
Projektass. Dipl.-Ing. BSc	Nixdorf	Steffen
Projektass. Dipl.-Ing. BSc	Steiner	Andreas

Fachgebiete nach Statistik Austria

Code	Fachgebiet(Deutsch)	Fachgebiet(Englisch)
2904	Betriebstechnik	Industrial technology
2913	Technische Wissenschaften interdisziplinär	Interdisciplinary technical sciences
2947	Informationstechnologie	Information technology
5308	Betriebswissenschaften	Management sciences

Schlagwörter

Schlagwort (Deutsch)	Schlagwort (Englisch)
SEMANTISCHE SYSTEME, ONTOLOGIEN, MULTI-AGENTEN-SYSTEME	Semantic Systems, Ontologys, Multi-Agent-Systems
Wissensbasierte Systeme	knowledge based systems
Problemloesung	Problem solving
Industrie 4.0	Industry 4.0
Instandhaltung	Maintenance
Wissensmanagement	Knowledge Management
Operations Management	Operations Management
Mensch-Computer Interaktion	Human Computer Interaction
Logistik	Logistics
Semantik / Ontologien	Semantic Web / Ontologies
Data Mining	Data Mining
Cyber-Physical Systems	Cyber-Physical Systems
Prozessmanagement	Process Management
Maschinelles Lernen	Machine Learning
Produktionsmanagement	Production Management
Lernstile und kognitive Fähigkeiten	Learning styles and cognitive traits
Informationssysteme	Information Systems
Instandhaltungsstrategien	maintenance strategy
Qualitätsmanagement	Quality Management
Text Classification and Web Mining	Text Classification and Web Mining
Betriebstechnik	Industrial Engineering
Information Retrieval	Information Retrieval
Informationsextraktion	Information Extraction
Artificial Intelligence	Artificial Intelligence