Hajo Wiemer
© Michael Kretzschmar
Research associate
NameMr Dr.-Ing. Hajo Wiemer
Head of the depart. Process Informatics and Machine Data Analysis
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Chair of Machine Tools Development and Adaptive Controls
Visiting address:
Kutzbach-Bau, Room 108 Helmholtzstraße 7a
01069 Dresden
Veröffentlichungen
| 2023 |
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Raßloff, Alexander; Feldhoff, Kim; Wiemer, Hajo; Zimmermann, Martina; Kästner, Markus: AMTwin - Datengetriebene Prozess-, Werkstoff- und Strukturanalyse für die additive Fertigung. Konferenzbeitrag „Mobilität der Zukunft – Bauteilzuverlässigkeit im digitalen Zeitalter - DVM-Tag 2023“, Berlin, 2023, http://doi.org/10.48447/DVM-TAG-2023-150 |
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Wiemer, Hajo; Schneider, Dorothea; Lang, Valentin; Conrad, Felix; Mälzer, Mauritz; Boos, Eugen; Feldhoff, Kim; Drowatzky, Lucas; Ihlenfeldt, Steffen: Need for UAI–Anatomy of the Paradigm of Usable Artificial Intelligence for Domain-Specific AI Applicability. Multimodal Technol. Interact. 2023, 7(3), 27; https://doi.org/10.3390/mti7030027 |
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Axel Fickert, Hajo Wiemer, Carola Gißke, Lars Penter: Measuring Thermally Induced Tool Center Point Displacements on Milling Machines Using a Test Workpiece. S. Ihlenfeldt (Ed.): ICTIMT 2023, LNPE, pp. 345–357, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34486-2_25 |
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Immanuel Voigt, Axel Fickert, Hajo Wiemer, Welf-Guntram Drossel: Experimental Investigation of Passive Thermal Error Compensation Approach for Machine Tools. S. Ihlenfeldt (Ed.): ICTIMT 2023, LNPE, pp. 265–277, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34486-2_19 |
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Carola Gißke, Axel Fickert, Hajo Wiemer: Development of a System for the Evaluation and Recommendation of Solution Methods for Thermally Induced Errors on Machine Tools. S. Ihlenfeldt (Ed.): ICTIMT 2023, LNPE, pp. 168–175, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34486-2_13 |
| 2022 |
| Conrad, F.; Boos, E.; Mälzer, M.; Wiemer, H.; Ihlenfeldt, S.: Impact of Data Sampling on Performance and Robustness of Machine Learning Models in Production Engineering. In: Liewald, M., Verl, A., Bauernhansl, T., Möhring, HC. (eds) Production at the Leading Edge of Technology. WGP 2022. Lecture Notes in Production Engineering. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-18318-8_47 |
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Drowatzky, L.; Wiemer, H.; Ihlenfeldt, S.: Data Mining Suitable Digitization of Production Systems – A Methodological Extension to the DMME. In: Liewald, M., Verl, A., Bauernhansl, T., Möhring, HC. (eds) Production at the Leading Edge of Technology. WGP 2022. Lecture Notes in Production Engineering. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-18318-8_53 |
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Wiemer, Hajo; Feldhoff, Kim; Ihlenfeldt, Steffen: Praktikable IT-Infrastruktur zur Erfassung, Integration und Analyse von Forschungsdaten in Ingenieursverbundprojekten. Poster „SaxFDM-Tagung“, 2022, Zenodo. http://doi.org/10.5281/ZENODO.7155861 |
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Boos, E. ; Thiem, X.; Wiemer, H.; Ihlenfeldt, S.: Improving a Deep Learning Temperature-Forecasting Model of a 3-Axis Precision Machine with Domain Randomized Thermal Simulation Data. In: Liewald, M., Verl, A., Bauernhansl, T., Möhring, HC. (eds) Production at the Leading Edge of Technology. WGP 2022. Lecture Notes in Production Engineering. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-18318-8_58 |
| Wiemer, Hajo: Konzept eines Lehrversuchsstands für „Digitalisierung und KI in der Produktionstechnik. Konferenzbeitrag zur 4. Konferenz Lessons Learned, Dresden, 2022. https://www.magnetofluiddynamik.de/lessons_learned/media/books/Book_of_Abstracts_LL4.pdf |
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2021 |
| Feldhoff, K. ; Wiemer, H. : Praktikables, Ontologie-basiertes Forschungsdatenmanagement in der Additiven Fertigung. In: 39. Vortrags- und Diskussionstagung Werkstoffprüfung „Werkstoffe und Bauteile auf dem Prüfstand: Prüftechnik – Kennwertermittlung – Schadensvermeidung“, Aachen, 02./03.12.2021 |
| Feldhoff, K. ; Wiemer, H. : Praktikables, Ontologie-basiertes Forschungsdatenmanagement in der Additiven Fertigung. In: Brockmann, S. ; Krupp, U. (Hrsg.): 39. Vortrags- und Diskussionstagung Werkstoffprüfung „Werkstoffe und Bauteile auf dem Prüfstand: Prüftechnik – Kennwertermittlung – Schadensvermeidung“. Düsseldorf: Stahlinstitut VDEh, 2021, ISBN 978-3-941269-98-9 |
| Feldhoff, K. ; Wiemer, H. ; Ihlenfeldt, S. : FDM als Service für ein typisches Verbundprojekt in den Ingenieurwissenschaften auf Basis einer ontologie-basierten Verschlagwortung. In: Digital Kitchen von SaxFDM, online, 18.11.2021 DOI: 10.5281/zenodo.5718660 |
| Gisske, C. ; Albrecht, T. ; Wiemer, H. ; Esswein, W. ; Ihlenfeldt, S. : A proposal for a systematic and taxonomy of methods to rectify thermally induced errors on exisiting machine tools. In: MM Science Journal – Special Issue | ICTIMT2021 (2021), Nr. 7 DOI: 10.17973/MMSJ.2021_7_2021077 |
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Hänel, A. ; Seidel, A. ; Frieß, U. ; Teicher, U. ; Wiemer, H. ; Wang, D. ; Wenkler, E. ; Penter, L. ; Hellmich, A. ; Ihlenfeldt, S. : Digital Twins for High-Tech Machining Applications – A Model-Based Analytics-Ready Approach. In: Journal of Manufacturing and Materials Processing 5 (2021), Nr. 3, S. 80 DOI: 10.3390/jmmp5030080 |
| Schwarzenberger, M. ; Drowatzky, L. ; Wiemer, H. ; Ihlenfeldt, S. : Transferable Condition Monitoring for Linear Guidance Systems Using Anomaly Detection. In: Behrens, B.-A. ; Brosius, A. ; Drossel, W.-G. ; Hintze, W. ; Ihlenfeldt, S. ; Nyhuis, P. (Hrsg.): Production at the Leading Edge of Technology. Cham: Springer International Publishing, 2021, S. 497–505 DOI: 10.1007/978-3-030-78424-9_55 |
| Wiemer, H. ; Dementyev, A.; Ihlenfeldt, S. : A Holistic Quality Assurance Approach for Machine Learning Applications in Cyber-Physical Production Systems. In: Appl. Sci. 11 (2021), Nr. 20, 9590 DOI: 10.3390/app11209590 |
| Wiemer, H. ; Feldhoff, K. ; Ihlenfeldt, S. : Forschungsdatenmanagement für ein typisches Verbundprojekt in den Ingenieurwissenschaften – Projekt AMTwin. In: 2. Sächsische FDM-Tagung, online, 22.09.2021 |
| 2020 |
| Deutsch, J. ; Albrecht, T. ; Riedel, M. ; Penter, L. ; Wiemer, H. ; Müller, J. ; Ihlenfeldt, S. : Thermo-elastic structural analysis of a machine tool using a multi-channel absolute laser interferometer. In: Journal of Machine Engineering 20 (2020), Nr. 3, S. 63–75 |
| Ihlenfeldt, S. ; Penter, L. ; Wiemer, H. ; Thiem, X. : Die neue Rolle der virtuellen Werkzeugmaschine. In: Konstruktionspraxis 9 (2020), S. 60–61 Link |
| Lang, V. ; Weingarten, S. ; Wiemer, H. ; Scheithauer, U. ; Glausch, F. ; Johne, R. ; Michaelis, A. ; Ihlenfeldt, S. : Process Data-Based Knowledge Discovery in Additive Manufacturing of Ceramic Materials by Multi-Material Jetting (CerAM MMJ). In: Journal of Manufacturing and Materials Processing 4 (2020), Nr. 3, S. 74 DOI: 10.3390/jmmp4030074 |
| Wiemer, H. ; Zierold, K. ; Panzer, J. ; Ihlenfeldt, S. ; Curbach, M. ; Cherif, C. : Datengetriebene Methoden zur Qualitätssicherung für Produkte aus Carbonbeton. In: Bauingenieur Band (2020), Nr. 3, S. 105–113 |
| 2019 |
| Boos, E. ; Schwarzenberger, M. ; Jareztky, M. ; Wiemer, H. ; Ihlenfeldt, S. : Melt Pool Monitoring Using Fuzzy Based Anomaly Detection in Laser Beam Melting. In: Metal Additive Manufacturing Conference 2019 (MAMC), Örebro, Sweden, 2019 |
| Wiemer, H. ; Drowatzky, L. ; Ihlenfeldt, S. : Data Mining Methodology for Engineering Applications (DMME) – A Holistic Extension to the CRISP-DM Model. In: MDPI Applied Sciences 9 (2019), Nr. 12, S. 2407 DOI: 10.3390/app9122407 |
| 2018 |
| Huber, S. ; Wiemer, H. ; Schneider, D. ; Ihlenfeldt, S. : DMME: Data Mining Methodology for Engineering Applications – A Holistic Extension to the CRISP-DM Model. 12th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, 18-20 July 2018, Gulf ofNaples, Italy, 2018 |
| Schenke, C. ; Penter, L. ; Schwarzenberger, M. ; Wiemer, H. ; Ihlenfeldt, S. : Technologieregelung bildet die Basis für einen robusten Kartontiefziehprozess. In: Verarbeitungsmaschinen und Verpackungstechnik VVD, 2018 |
| 2017 |
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Wiemer, H. ; Hellmich, A. ; Ihlenfeldt, S. : A holistic approach for developing and commissioning data driven CPPS functionality in manufacturing systems. In: 5th International Conference on Advanced Manufacturing Engineering and Technologies, NEWTECH 2017. Proceedings : Belgrade, Serbia, 05.-09.06.2017. Cham: Springer International Publishing, 2017, S. 257–265 DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-56430-2_18 |
| Wiemer, H. ; Höfer, H. ; Ihlenfeldt, S. ; Müller, J.; Thiem, X. ; Schroeder, S. ; Galant, A. ; Kauschinger, B. : Methoden und Möglichkeiten von virtuellen Demonstratoren zur Gestaltung und Korrektur des thermoelastischen Verhaltens von Werkzeugmaschinen. In: 5. Kolloquium zum SFB/TR 96. Chemnitz, 2017. – ISBN 978–3–86780–516–2 |
| 2016 |
| Modler, N. ; Hufenbach, W. ; Cherif, C. ; Ulbricht, V. ; Gude, M. ; Maron, B. ; Weck, D. ; Filippatos, A. ; Wiemer, H. ; Langkamp, A. : Novel Hybrid Yarn Textile Thermoplastic Composites for Function-Integrating Multi-Material Lightweight Design. In: Advanced Engineering Materials 18 (2016), S. 361–368 |
| 2015 |
| Helbig, M. ; Wiemer, H. ; Weller, J. : From research to industry: transfer of complex process knowledge. In: International Conference on Innovative Technologies (In-Tech). Dubrovnik, 2015 |
| Helbig, M. ; Wiemer, H. ; Weller, J. : Transferring Knowledge from Research to Industry: Experiences from Germany. In: The Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS), 2015 Volltext |
| Wiemer, H. ; Müller, T. ; Hauptmann, M. ; Majschak, J.-P. : Effiziente Entwicklung komplexer Umformprozesse faserbasierter Materialien durch Methoden des Technologiedatenmanagements. In: Tagungsband zur 8. wissenschaftlichen Fachtagung Verarbeitungsmaschinen und Verpackungstechnik (VVD), 2015, S. 301–320 |
| 2014 |
| Wiemer, H. ; Neidhardt, L. ; Großmann, K. ; Braun, R. ; Esswein, W. : Reduzierung thermisch bedingter Verlagerungen des TCP von spanenden Werkzeugmaschinen - Verbreitung von Maßnahmen und Nutzen-Aufwands-Bewertung. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. ZWF 109 (2014), Nr. 4, S. 225–231 Volltext |
| Wiemer, H. : Potenziale des Technologiedatenmanagements für die KMU-orientierte F&E zu Werkstoffen und Prozesstechnologien. In: Kolloquium CCeV meets ECEMP „KMU-orientierte Werkstoff- und Prozesstechnologien". Dresden, 2014 |
| 2013 |
| Großmann, K. ; Wiemer, H. : Methods for Modelling and Analysing Process Chains for Supporting the Development of New Technologies. In: Procedia Materials Science 2 (2013), S. 34–42 Volltext |