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Michael Weyrich

Herr Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c.

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Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme

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Zeitschriften und Konferenzen:
  1. 2024

    1. Y. Xia, Z. Xiao, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Generation of Asset Administration Shell with Large Language Model Agents: Interoperability in Digital Twins with Semantic Node“, arXiv preprint arXiv:2403.17209, 2024, doi: 10.48550/arXiv.2403.17209.
  2. 2023

    1. J. Stümpfle, N. Sahlab, S. Kamm, P. Grimmeisen, N. Jazdi, und M. Weyrich, „InteLiv: An Architecture for Graph-Based Dynamic Context Modeling for Smart Living“, Sep. 2023, S. 1–8. doi: 10.1109/ETFA54631.2023.10275388.
    2. A. Schuster u. a., „Synthetic data generation for the continuous development and testing of autonomous construction machinery“, at - Automatisierungstechnik, Bd. 71, S. 953–968, Nov. 2023, doi: 10.1515/auto-2023-0026.
    3. F. Dettinger u. a., „Machine-Learning-Based Fault Detection in Electric Vehicle Powertrains Using a Digital Twin“, Juni 2023. doi: 10.4271/2023-01-1214.
    4. G. Ghasemi u. a., „A data-driven approach to analyze industrial process alarms using the association analysis method“, 2023, S. 777–790. doi: 10.51202/9783181024195-777.
    5. G. Ghasemi, M. Müller, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Quality Analysis Framework based on Complexity for Change Management Using Intelligent Digital Twin“, Procedia CIRP, Bd. 120, S. 1516–1521, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.procir.2023.09.207.
    6. V. Stegmaier, D. Dittler, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Influence of Solvers and their Characteristics on Simulation Time and Accuracy Exemplified for a Vacuum Gripping System“, Procedia CIRP, Bd. 120, S. 714–719, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.procir.2023.09.064.
    7. S. Kamm, S. S. Veekati, T. Müller, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A survey on machine learning based analysis of heterogeneous data in industrial automation“, Computers in Industry, Bd. 149, Aug. 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.compind.2023.103930.
    8. H. Vietz, M. Hirth, S. Baum, und M. Weyrich, „Synthetic Data Generation for improving Deep Learning-based 5G Indoor Positioning“, Sep. 2023, S. 1–7. doi: 10.1109/ETFA54631.2023.10275437.
    9. M. Artelt, D. Dittler, G. Hildebrandt, D. Braun, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Dynamic Production Scheduling with Intelligent Products in a Modular Production System“, Sep. 2023, S. 1–4. doi: 10.1109/ETFA54631.2023.10275613.
    10. S. Kamm, P. Suthandhira, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A Novel Architecture for Robust and Adaptive Machine Learning Using Heterogeneous Data in Condition Monitoring of Automation Systems“, Sep. 2023, S. 1–8. doi: 10.1109/ETFA54631.2023.10275533.
    11. M. Müller, T. Ruppert, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Self-improving situation awareness for human--robot-collaboration using intelligent Digital Twin“, Journal of Intelligent Manufacturing, S. 1--19, 2023.
    12. D. Braun, N. Jazdi, W. Schloegl, und M. Weyrich, „Qualitative and quantitative evaluation of a methodology for the Digital Twin creation of brownfield production systems“, Sep. 2023, S. 1–8. doi: 10.1109/ETFA54631.2023.10275451.
    13. S. Kamm, P. Kumar, N. Jazdi, und M. Weyrich, „An Architecture for Adaptive Machine Learning Models using Adversarial and Transfer Learning“, Procedia CIRP, Bd. 120, S. 1451–1456, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.procir.2023.09.192.
    14. D. Dittler, P. Lierhammer, D. Braun, T. Müller, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A Novel Model Adaption Approach for intelligent Digital Twins of Modular Production Systems“, Sep. 2023, S. 1–8. doi: 10.1109/ETFA54631.2023.10275384.
    15. F. Listl, J. Fischer, und M. Weyrich, „An Architecture for Knowledge Graph based Simulation Support“, Sep. 2023, S. 1–8. doi: 10.1109/ETFA54631.2023.10275514.
    16. V. Stegmaier u. a., „Automated Configuration of Optimized Customer Specific Mechatronic Systems Using Behavior Models“, Januar 2023. doi: 10.13140/RG.2.2.21121.22889.
    17. G. Hildebrandt, P. Habiger, D. Dittler, R. Drath, und M. Weyrich, „Automated Integration of External Data into Digital Twins for Manufacturing Processes“, Sep. 2023, S. 1–8. doi: 10.1109/ETFA54631.2023.10275696.
    18. G. Ghasemi, M. Müller, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Complexity estimation service for change management in industrial automation systems using Digital Twin“, Procedia CIRP, Bd. 119, S. 1011–1016, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.procir.2023.02.176.
    19. P. Häbig u. a., „A Modular System Architecture for an Offshore Off-grid Platform for Climate-neutral Power-to-X Production in H2Mare“, Mai 2023, doi: 10.48550/arXiv.2305.16285.
    20. Y. Xia, M. Shenoy, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Towards autonomous system: flexible modular production system enhanced with large language model agents“, Apr. 2023.
    21. M. Weiß, F. Dettinger, N. Jazdi, und M. Weyrich, „DevOps als Enabler der kontinuierlichen Funktionsverbesserung und automatisierten Update-Analyse in software-definierten Systemen“, Juni 2023, S. 487–500. doi: 10.51202/9783181024195-487.
    22. F. Listl, J. Fischer, A. Sohr, D. Dittler, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Utilizing ISA-95 in an Industrial Knowledge Graph for Material Flow Simulation - Semantic Model Extensions and Efficient Data Integration“, Procedia CIRP, Bd. 120, S. 1558–1563, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.procir.2023.09.214.
    23. G. Hildebrandt, P. Habiger, R. Drath, und M. Weyrich, „Hybrides Engineering für modulare Fertigungsanlagen mittels Mixed Reality - Hybrid Engineering for Modular Production Systems through Mixed Reality“, Juni 2023.
    24. F. Dettinger, H. Wei, M. Weiß, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Dateneffiziente Vervollständigung des Umgebungsmodells von autonomen vernetzten Systemen mittels Sensorfusion“, Juni 2023, S. 513–524. doi: 10.51202/9783181024195-513.
    25. G. Ghasemi, M. Kharde, M. Müller, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Simulation Model Selection Process Using Complexity Measurement“, Aug. 2023, S. 1–6. doi: 10.1109/CASE56687.2023.10260593.
    26. B. C. Gül, N. Devarakonda, D. Dittler, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Using Federated Learning in the Context of Software-Defined Mobility Systems for Predictive Quality of Service“, AUTOMATION 2023, S. 591–610, 2023, doi: doi.org/10.51202/9783181024195.
    27. M. Weiß, M. Müller, F. Dettinger, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Continuous Analysis and Optimization of Vehicle Software Updates using the Intelligent Digital Twin“, Sep. 2023, S. 1–7. doi: 10.1109/ETFA54631.2023.10275489.
    28. V. Stegmaier, T. Eberhardt, W. Schaaf, N. Jazdi, M. Weyrich, und A. Verl, „Literature Review and Model Proposal on the Machine Life Cycle in Industrial Automation from Different Perspectives“, Procedia CIRP, Bd. 120, S. 690–695, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.procir.2023.09.060.
    29. V. Stegmaier, T. Eberhardt, W. Schaaf, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A behavior model for Digital Twins of vacuum suction cups“, Procedia CIRP, Bd. 118, S. 958–963, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.procir.2023.06.165.
    30. S. Bickelhaupt, M. Hahn, N. Nuding, A. Morozov, und M. Weyrich, „Challenges and Opportunities of Future Vehicle Diagnostics in Software-Defined Vehicles“, Apr. 2023. doi: 10.4271/2023-01-0847.
    31. S. Bickelhaupt, M. Hahn, N. Nuding, A. Morozov, und M. Weyrich, „Comprehensive Evaluation of Logging Frameworks for Future Vehicle Diagnostics“, Juni 2023. doi: 10.4271/2023-01-1223.
    32. S. Wagner, C. Gonnermann, M. Wegmann, F. Listl, G. Reinhart, und M. Weyrich, „From framework to industrial implementation: the digital twin in process planning“, Journal of Intelligent Manufacturing, S. 1–21, Dez. 2023, doi: 10.1007/s10845-023-02268-0.
    33. T. Müller u. a., „Reconfiguration management in manufacturing : A systematic literature review“, Automatisierungstechnik, Bd. 71, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2023, doi: 10.1515/auto-2022-0139.
  3. 2022

    1. M. Müller, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Towards Situative Risk Assessment for Industrial Mobile Robots“, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September, 2022, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September, 2022. 2022.
    2. T. Müller u. a., „Architecture and knowledge modelling for self-organized reconfiguration management of cyber-physical production systems“, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, September, 2022, 2022, doi: 10.1080/0951192X.2022.2121425.
    3. B. Maschler, T. Hasan, C. Bitter, H. Vietz, T. Meisen, und M. Weyrich, „Industrielles Transfer-Lernen - Von der Wissenschaft in die Praxis“, atp-Magazin, August 2022, pp.86-93, Juni 2022, 2022, doi: 10.17560/atp.v63i9.2588.
    4. D. Dittler, D. Braun, T. Müller, V. Stegmaier, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A procedure for the derivation of project-specific intelligent Digital Twin implementations in industrial automation“, in EKA 2022 - Entwurf komplexer Automatisierungssysteme, 17. Fachtagung“, Magdeburg, Deutschland, Juni 2022, in EKA 2022 - Entwurf komplexer Automatisierungssysteme, 17. Fachtagung“, Magdeburg, Deutschland, Juni 2022. 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://www.researchgate.net/publication/361743435_A_procedure_for_the_derivation_of_project-specific_intelligent_Digital_Twin_implementations_in_industrial_automation
    5. H. Vietz, T. Rauch, und M. Weyrich, „Synthetic Training Data Generation for Convolutional Neural Networks in Vision Applications“, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). 2022.
    6. H. Vietz, A. Löcklin, H. Ben Haj Ammar, und M. Weyrich, „Deep learning-based 5G indoor positioning in a manufacturing environment“, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September 2022, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September 2022. 2022.
    7. A. Löcklin, M. Artelt, T. Ruppert, H. Vietz, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Trajectory Prediction of Moving Workers for Autonomous Mobile Robots on the Shop Floor“, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September 2022, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September 2022. 2022. doi: 10.1109/ETFA52439.2022.9921493.
    8. B. Maschler, T. Knodel, und M. Weyrich, „Towards Deep Industrial Transfer Learning: Clustering for Transfer Case Selection“, in 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, September 2022, in 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, September 2022. 2022.
    9. N. Sahlab, H. Kahoul, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A Knowledge Graph-Based Method for Automating Systematic Literature Reviews“, in 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2022), Oktober 2022, in 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2022), Oktober 2022. 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050922012285
    10. N. Sahlab, N. Jazdi, und M. Weyrich, „An Overview on Designs and Applications of Context-Aware Automation Systems“, in 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2022), Oktober 2022, in 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2022), Oktober 2022. 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050922011887
    11. V. Stegmaier, T. Eberhardt, W. Schaaf, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A behavior model for Digital Twins of vacuum suction cups“, 16th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, Gulf of Naples, Italy, Mai 2022, 2022, doi: 10.13140/RG.2.2.10480.94721.
    12. V. Stegmaier, D. Dittler, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A structure of modelling depths in behavior models for Digital Twins“, in 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, September 2022, in 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, September 2022. 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://www.researchgate.net/publication/360256481_A_structure_of_modelling_depths_in_behavior_models_for_Digital_Twins
    13. V. Stegmaier, W. Schaaf, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Simulation Model for Digital Twins of Pneumatic Vacuum Ejectors“, Chemical Engineering & Technology, Band 45, September 2022, 2022, [Online]. Verfügbar unter: https://www.ias.uni-stuttgart.de/dokumente/publikationen/2022_Simulation_Model_for_Digital_Twins_of_Pneumatic_Vacuum_Ejectors.pdf
    14. S. Kamm, N. Sahlab, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A Concept for Dynamic and Robust Machine Learning with Contex Modeling for Heterogeneous Manufacturing Data“, 16th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, CIRP ICME ‘22, Italy, 2022, doi: 10.13140/RG.2.2.32657.10084.
    15. M. Müller, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Self-improving Models for the Intelligent Digital Twin: Towards Closing the Reality-to-Simulation Gap“, in 14th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems, 5 May 2022, in 14th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems, 5 May 2022. 2022. doi: 10.1016/j.ifacol.2022.04.181.
    16. D. Braun, T. Müller, N. Sahlab, N. Jazdi, W. Schloegl, und M. Weyrich, „A graph-based knowledge representation and pattern mining supporting the Digital Twin creation of existing manufacturing systems“, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September, 2022, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September, 2022. 2022.
    17. N. Sahlab, D. Braun, C. Köhler, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Extending the Intelligent Digital Twin with a context modeling service: A decision support use case“, 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems, 29. Juni – 1. Juli 2022, Lugano, 2022, doi: 10.1016/j.procir.2022.05.009.
    18. T. Müller u. a., „Context-enriched modeling using Knowledge Graphs for intelligent Digital Twins of Production Systems“, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September, 2022, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September, 2022. 2022.
    19. T. Müller, B. Maschler, D. Dittler, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Intelligent Exploration of Solution Spaces Exemplified by Industrial Reconfiguration Management“, Juli 2022, doi: 10.48550/arXiv.2207.01693.
    20. D. White, M. Weiß, N. Jazdi-Motlagh, und M. Weyrich, „Variant generation of software-defined mechatronic systems in  model-based systems engineering“, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). IEEE, 2022. doi: 10.1109/ETFA52439.2022.9921483.
    21. D. Dittler, T. Müller, V. Stegmaier, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Anwendungsoptimierte Modelladaption des Digitalen Zwillings eines modularen Produktionssystems während der Betriebsphase“, in Automation 2022 At: Baden-Baden, Deutschland, Juni, 2022, in Automation 2022 At: Baden-Baden, Deutschland, Juni, 2022. 2022. doi: 10.51202/9783181023990-545.
    22. A. Löcklin, F. Dettinger, M. Artelt, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Trajectory Prediction of Workers to Improve AGV and AMR Operation based on the Manufacturing Schedule“, Procedia CIRP, Vol. 107, pp. 283-288, Mai, 2022, 2022, doi: 10.1016/j.procir.2022.04.046.
    23. B. Maschler, H. Vietz, H. Tercan, C. Bitter, T. Meisen, und M. Weyrich, „Insights and Example Use Cases on Industrial Transfer Learning“, in 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems (CIRP CMS), Lugano, Switzerland, 29. Juni 2022, in 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems (CIRP CMS), Lugano, Switzerland, 29. Juni 2022. 2022. doi: 10.1016/j.procir.2022.05.017.
    24. M. Müller, G. Ghasemi, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Situational Risk Assessment Design for Autonomous Mobile Robots“, 32nd CIRP Design Conference 2022, Procedia CIRP, Vol. 109, pp. 72-77, 21. Juni 2022, 2022, doi: 10.1016/j.procir.2022.05.216.
    25. S. Kamm, S. Bickelhaupt, K. Sharma, N. Jazdi, I. Kallfass, und M. Weyrich, „Simulation-to-Reality based Transfer Learning for the Failure Analysis of SiC Power Transistors“, in 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, September 2022, in 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, September 2022. 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ETFA52439.2022.9921681
    26. D. Dittler u. a., „Digitaler Zwilling für eine modulare Offshore-Plattform: Effizienzsteigerung grüner Power-to-X-Produktionsprozesse“, atp magazin, Vol. 63, No. 6-7, pp. 72-80, June 2022, 2022, [Online]. Verfügbar unter: https://www.ias.uni-stuttgart.de/dokumente/publikationen/2022_Digitaler_Zwilling_fuer_eine_modulare_Offshore-Plattform.pdf
    27. C. Ebert, D. Bajaj, und M. Weyrich, „Testing Software Systems“, IEEE SOFTWARE, July/August 2022, 2022, [Online]. Verfügbar unter: https://www.ias.uni-stuttgart.de/dokumente/publikationen/2022_Testing_Software_Systems.pdf
    28. M. Müller, T. Jung, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Safeguarding autonomous systems: emerging approaches, assumptions and metrics – a systematic literature review“, 11th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes, 29 July 2022, 2022, doi: 10.1016/j.ifacol.2022.07.216.
    29. M. Müller, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Situation-based Identification of Probable Loss Scenarios of Industrial Mobile Robots“, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September, 2022, in 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), September, 2022. 2022.
    30. D. Braun, M. Riedhammer, N. Jazdi, W. Schlögl, und M. Weyrich, „A methodology for the detection of functional relations of mechatronic components and assemblies in brownfield systems“, in 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems, 29. Juni – 1. Juli 2022, Lugano, Juni 2022, in 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems, 29. Juni – 1. Juli 2022, Lugano, Juni 2022. 2022. doi: 10.1016/j.procir.2022.04.020.
    31. F. Hermann u. a., „A Digital Twin Approach for the Prediction of the Geometry of Single Tracks Produced by Laser Metal Deposition“, in 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Lugano, Switzerland, Juni 2022, in 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Lugano, Switzerland, Juni 2022. 2022. doi: 10.1016/j.procir.2022.04.014.
    32. V. Stegmaier, W. Schaaf, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Efficient creation of behavior models for Digital Twins exemplified for vacuum gripping systems“, in 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, September 2022, in 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, September 2022. 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://www.researchgate.net/publication/360312342_Efficient_creation_of_behavior_models_for_Digital_Twins_exemplified_for_vacuum_gripping_systems
    33. V. Stegmaier, G. Ghasemi, N. Jazdi, und M. Weyrich, „An approach enabling Accuracy-as-a-Service for resistance-based sensors using intelligent Digital Twins“, in 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Lugano, Switzerland, Juni 2022, in 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Lugano, Switzerland, Juni 2022. 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://www.ias.uni-stuttgart.de/dokumente/publikationen/2022_An_Approach_Enabling_Accuracy_As_A_Service_For_Resistance_Based_Sensors_Using_Intelligent_Digital_Twins.pdf
    34. V. Stegmaier, W. Schaaf, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Anwendungsfälle und Ansatz zur Erstellung des Digitalen Zwillings aus Sicht eines Komponentenherstellers“, Automation 2022 At: Baden-Baden, Deutschland, Juni 2022, 2022, [Online]. Verfügbar unter: https://www.researchgate.net/publication/361745809_Anwendungsfalle_und_Ansatz_zur_Erstellung_des_Digitalen_Zwillings_aus_Sicht_eines_Komponentenherstellers
    35. N. Sahlab, I. Sonji, und M. Weyrich, „Graph-based association rule learning for context-based health monitoring to enable user-centered assistance“, Artificial Intelligence in Medicine, November 2022, 2022, doi: 10.1016/j.artmed.2022.102455.
  4. 2021

    1. N. Sahlab, N. Jazdi, und M. Weyrich, „An Approach for Context-Aware Cyber-Physical Automation Systems“, in 4th IFAC Conference on Embedded Systems, Computational Intelligence and Telematics in Control, Juli 2021, in 4th IFAC Conference on Embedded Systems, Computational Intelligence and Telematics in Control, Juli 2021. 2021. doi: 10.1016/j.ifacol.2021.10.029.
    2. S. Kamm, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Knowledge Discovery in Heterogeneous and Unstructured Data of Industry 4.0 Systems: Challenges and Approaches“, in 54th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Athen, Greece, September 2021, in 54th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Athen, Greece, September 2021. 2021. doi: 10.1016/j.procir.2021.11.164.
    3. D. Braun, W. Schloegl, und M. Weyrich, „Automated data-driven creation of the Digital Twin of a brownfield plant“, in 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 07-10 Sept. 2021, Västerås, Sweden, in 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 07-10 Sept. 2021, Västerås, Sweden. 2021.
    4. M. Weiß, P. Marks, B. Maschler, D. White, P. Kesseli, und M. Weyrich, „Towards establishing formal verification and inductive code synthesis in the PLC domain“, in 19th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Palma de Mallorca, Spain, July 2021, in 19th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Palma de Mallorca, Spain, July 2021. 2021.
    5. D. White, N. Sahlab, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Environment modeling for evaluating system variants in model-based systems engineering“, in 54th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Athens, Greece, September 2021, in 54th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Athens, Greece, September 2021. 2021.
    6. C. Ebert, M. Weyrich, B. Lindemann, und S. P. Chandrasekar, „Systematic Testing for Autonomous Driving“, ATZ elektronik, vol. 16, no. 3, pp. 26-30, 2021, [Online]. Verfügbar unter: https://link.springer.com/article/10.1007/s38314-020-0575-6
    7. B. Maschler, S. Kamm, und M. Weyrich, „Deep industrial transfer learning at runtime for image recognition“, at - Automatisierungstechnik, vol. 69, no. 3, pp. 211-220, 03.2021, 2021, doi: 10.1515/auto-2020-0119.
    8. B. Maschler und M. Weyrich, „Deep Transfer Learning for Industrial Automation“, IEEE Industrial Electronics Magazine, vol. 15, no. 2, pp. 65-75, June 2021, 2021, doi: doi.org/10.1109/MIE.2020.3034884.
    9. M. Liewald, C. Karadogan, A. Felde, N. Jazdi, B. Lindemann, und M. Weyrich, „Werkstückverfolgung und adaptive Steuerung beim Gesenkschmieden“, Fachzeitschrift Massivumformung, Industrieverband Massivumformung e. V., Ausgabe März 2021, 2021, [Online]. Verfügbar unter: https://www.massivumformung.de/fileadmin/user_upload/6_Presse_und_Medien/Veroeffentlichungen/massivUMFORMUNG/Maerz_2021/massivUMFORMUNG_IF_3_2021.pdf
    10. B. Maschler, D. Braun, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Transfer Learning as an Enabler of the Intelligent Digital Twin“, in 31st CIRP Design Conference, Enschede, The Netherlands, May 2021, in 31st CIRP Design Conference, Enschede, The Netherlands, May 2021. 2021. doi: doi.org/10.1016/j.procir.2021.05.020.
    11. C. Ebert, M. Weyrich, B. Lindemann, und S. P. Chandrasekar, „Systematisches Testen für autonomes Fahren“, ATZ elektronik, vol. 16, no. 3, pp. 26-30, 2021, [Online]. Verfügbar unter: https://link.springer.com/article/10.1007/s35658-020-0573-8
    12. N. Sahlab, D. Braun, T. Jung, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A Tier-based Model for Realizing Context-Awareness of Digital Twins“, in 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 07-10 Sept. 2021, Västerås, Sweden, in 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 07-10 Sept. 2021, Västerås, Sweden. 2021.
    13. C. Ebert, B. Lindemann, und M. Weyrich, „Validation of Autonomous System“, in OOP, Software Meets Business, Die Konferenz für Software-Architektur, Online, 08-12 Feb. 2021, in OOP, Software Meets Business, Die Konferenz für Software-Architektur, Online, 08-12 Feb. 2021. 2021. [Online]. Verfügbar unter: https://www.oop-konferenz.de/oop-2021/programm/konferenzprogramm
    14. B. Maschler, S. Tatiyosyan, und M. Weyrich, „Regularization-based Continual Learning for Fault Prediction in Lithium-Ion Batteries“, in 15th CIRP Conference on Intelligent Computation and Manufacturing Engineering, July 2021, Gulf of Naples, Italy, in 15th CIRP Conference on Intelligent Computation and Manufacturing Engineering, July 2021, Gulf of Naples, Italy. 2021.
    15. S. Kamm, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Automatisierte Datenintegration für den Fehleranalyseprozess von Halbleiterbauelementen mithilfe von Ontologien und Graphen“, in VDI-Kongress Automation 2021, 29.-30.06.2021, in VDI-Kongress Automation 2021, 29.-30.06.2021. 2021. [Online]. Verfügbar unter: https://www.ias.uni-stuttgart.de/dokumente/publikationen/2021_Automatisierte_Datenintegration_fuer_den_Fehleranalyseprozess_von_Halbleiterbauelementen_mithilfe_von_Ontologien_und_Graphen.pdf
    16. B. Maschler, T. Müller, A. Löcklin, und M. Weyrich, „Transfer Learning as an Enhancement for Reconfiguration Management of Cyber-Physical Production Systems“, in 15th CIRP Conference on Intelligent Computation and Manufacturing Engineering, July 2021, Gulf of Naples, Italy, in 15th CIRP Conference on Intelligent Computation and Manufacturing Engineering, July 2021, Gulf of Naples, Italy. 2021.
    17. T. Müller, N. Jazdi, J.-P. Schmidt, und M. Weyrich, „Cyber-physical production systems: enhancement with a self-organized reconfiguration management“, in 14th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, Gulf of Naples, Italy, in 14th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, Gulf of Naples, Italy. 2021. doi: 10.1016/j.procir.2021.03.075.
    18. M. Müller, T. Müller, B. A. Talkhestani, P. Marks, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Industrial autonomous systems: a survey on definitions, characteristics and abilities“, at - Automatisierungstechnik, vol. 69, no. 1, pp. 3–13, 08.01.2021, 2021, doi: doi.org/10.1515/auto-2020-0131.
    19. T. Müller, B. Lindemann, T. Jung, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Enhancing an Intelligent Digital Twin with a Self-organized Reconfiguration Management based on Adaptive Process Models“, in 54th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Athens, Greece, November 2021, in 54th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Athens, Greece, November 2021. 2021. doi: 10.1016/j.procir.2021.11.132.
    20. B. Maschler, T. Knodel, und M. Weyrich, „Towards Deep Industrial Transfer Learning for Anomaly Detection on Time Series Data“, in 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 07-10 Sept. 2021, Västerås, Sweden, in 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 07-10 Sept. 2021, Västerås, Sweden. 2021. doi: 10.1109/INDIN45523.2021.9557423 | 10.1109/ETFA45728.2021.9613542.
    21. A. Löcklin, H. Vietz, D. White, T. Ruppert, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Data administration shell for data-science-driven development“, Procedia CIRP, vol. 100, pp. 115-120, Mai 2021, 2021, [Online]. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.05.019
    22. A. Löcklin u. a., „Tailored digitization with real-time locating systems: Ultra-wideband RTLS for production and logistics“, atp magazin vol. 63, no. 3, pp. 76-83, März, 2021, 2021, doi: 10.17560/atp.v63i03.2550.
    23. A. Löcklin, T. Jung, N. Jazdi, T. Ruppert, und M. Weyrich, „Architecture of a Human-Digital Twin as Common Interface for Operator 4.0 Applications“, Procedia CIRP, Vol. 104, pp. 458-463,  September 2021, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.11.077.
    24. B. Maschler, T. T. H. Pham, und M. Weyrich, „Regularization-based Continual Learning for Anomaly Detection in Discrete Manufacturing“, in 54th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Athens, Greece, Vol. 104, pp. 452-457, November 2021, in 54th CIRP Conference on Manufacturing Systems, Athens, Greece, Vol. 104, pp. 452-457, November 2021. Elsevier, 2021. doi: 10.1016/j.procir.2021.11.076.
    25. A. Löcklin u. a., „Testen 4.0 in der Automatisierungstechnik: Agiles modellbasiertes Testen vernetzter Systeme und Komponenten“, Automation 2021, VDI Verlag GmbH Düsseldorf, pp. 335-352, 29. und 30 June 2021, 2021, doi: 10.51202/9783181023921-335.
    26. D. Braun, W. Schlögl, und M. Weyrich, „Eine Methodik zur Erstellung multi-dimensionaler Modelle des Digitalen Zwillings für automatisierte Produktionssysteme“, Automation 2021, VDI Verlag GmbH Düsseldorf, pp. 29-42, 29. und 30 June 2021, 2021, doi: 10.51202/9783181023921-29.
    27. S. Kamm, K. Sharma, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A Hybrid Modelling Approach for Parameter Estimation of Analytical Reflection Models in the Failure Analysis Process of Semiconductors“, in 2021 IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Lyon, France, 23-27 August 2021, in 2021 IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Lyon, France, 23-27 August 2021. 2021, S. 417–422. doi: 10.1109/CASE49439.2021.9551454.
    28. D. Braun, F. Biesinger, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A concept for the automated layout generation of an existing production line within the Digital Twin“, 8th CIRP Conference on Assembly Technology and Systems, 29 September-1 October 2020, Athens, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2020.05.242.
    29. H. Vietz, T. Rauch, A. Löcklin, N. Jazdi, und M. Weyrich, „A Methodology to Identify Cognition Gaps in Visual Recognition Applications Based on Convolutional Neural Network“, in 2021 IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Lyon, France, 23-27 August 2021, in 2021 IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Lyon, France, 23-27 August 2021. 2021, S. 2045–2050. doi: 10.1109/CASE49439.2021.9551605.
    30. S. Kamm, K. Sharma, I. Kallfass, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Hybrid Modelling for the Failure Analysis of SiC Power Transistors on Time-Domain Reflectometry Data“, in 2021 IEEE International Symposium on the Physical and Failure Analysis of Integrated Circuits (IPFA), in 2021 IEEE International Symposium on the Physical and Failure Analysis of Integrated Circuits (IPFA). 2021. doi: 10.1109/IPFA53173.2021.9617401.
    31. B. Lindemann, B. Maschler, N. Sahlab, und M. Weyrich, „A survey on anomaly detection for technical systems using LSTM networks“, Computers in Industry, vol. 131, pp. 103498, June 2021, 2021, doi: doi.org/10.1016/j.compind.2021.103498.
  • Dozent Modul Automatisierungstechnik I
  • Dozent Modul Automatisierungstechnik II
  • Dozent Modul Grundlagen der Softwaresysteme
  • Dozent Modul Technologien und Methoden der Softwaresysteme I
  • Dozent Modul Technologien und Methoden der Softwaresysteme II
  • Dozent Modul Industrial Automation Systems
  • Dozent Modul Praktische Übungen im Labor Automatisierungstechnik
  • Dozent Modul Fachpraktikum Softwaretechnik
  • Dozent Modul Fachpraktikum Einführung in die Programmierung von Mikrocontrollern
  • Dozent Modul Grundlagenpraktikum
  • Dozent Modul Laboratory Course Industrial Automation

Prof. Weyrich studierte zunächst an der Fachhochschule Automatisierungstechnik. Später folgte an der Ruhr-Universität Bochum und der University of Westminster, London das Studium der Elektrotechnik mit Schwerpunkten in der Steuerungs- und Regelungstechnik. Anschließend war er im Europäischen Zentrum für Mechatronik bei Prof. Dr.-Ing. Paul Drews an der RWTH Aachen tätig. Dort erfolgte 1999 seine Promotion.

Nach der Promotion wechselte er zur Daimler AG und war dort acht Jahre tätig. Er übernahm zunächst die Projektleitung „Prozessanbindung flexible Fertigung“ im Ressort Informationstechnik-Management Pkw (Powertrain). Im Anschluss war er als Leiter des Fachgebiets „CAx/IT-Prozesskette – Produktion“ im Bereich Informationstechnologie-Management beschäftigt. Im Jahr 2004 wurde er Abteilungsleiter „IT for Engineering“ für Mercedes Research and Technology in Bangalore (Indien) und führte das Offshore-Kompetenzfeld Engineering Services. Danach war Prof. Weyrich für zwei Jahre bei der Siemens AG in Erlangen, Business Unit Motion Control als Abteilungsleiter zuständig für den Aufbau eines neuen Geschäfts auf der Basis von Software und Dienstleistungen.

Im Jahr 2009 erfolgte die Berufung an die Universität Siegen auf den Lehrstuhl für Automatisierung der Fertigung. Seit Anfang 2013 ist Professor Weyrich Institutsdirektor des Instituts für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme an der Universität Stuttgart.

Prof. Weyrich interessiert sich für die Forschung im Bereich cyber-physischer Systeme für Anwendungen in der Industrie. Er hat über 100 wissenschaftliche Beiträge publiziert und engagiert sich in der Forschung. Er ist im Vorstand der Gesellschaft für Mess- und Informationstechnik des VDI/VDE. Zudem ist er Gutachter bei der Europäischen Kommission, der Deutschen Forschungsgesellschaft (DFG) und bei einer Reihe weiterer Institutionen.

  • Akkreditierter Gutachter bei der DFG, Europäischen Kommission, DAAD, AiF, Projektträger des BMWi und BMBF
  • Mitglied des Beirates der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) für die Wahlperiode 2016 bis 2018
  • Vorsitzender des VDI/VDE-Fachausschusses 7.25 „Testen vernetzter Systeme für die Industrie 4.0“
  • Chair of the Subcommittee on Internet and Information Technologies in Factory Automation of the IEEE-IES TC on Factory Automation
  • Member of the IEEE-IES Technical Committee on Industrial Agents
  • Beirat der Fachzeitschrift Automatisierungstechnische Praxis (atp edition)
  • Mitglied im Programmausschuss in Tagungen und wissenschaftlichen Fachzeitschriften
    • IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory, Track Chair
    • Automation, VDI-Wissensforum „Automation“
    • VDI-Wissensforum „Industrie 4.0“
    • Mates – Multiagent System Technologies, in cooperation with the SIG on Distributed Artificial Intelligence of the German Computer Society GI
    • Sowie weitere internationale Konferenzen und Zeitschriften
  • Gründungsbeauftragter der Fakultät 5 für Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

25.09.2020

Wie ein erfahrener Fahrprüfer

Prof. Weyrich und sein Team sind im Universitäts-Magazin "Forschung Leben" im Interview zu neuen Validierungsverfahren, die die Sicherheit autonomer Fahrzeuge erhöhen. Mehr...

31.08.2020

Sicherheit von Autonomen Systemen

Prof. Weyrich im Interview mit der IT&Production zum Thema "Sicherheit von Autonomen Systemen". Im achten Teil der Reihe "Künstliche Intelligenz und autonome Systeme" der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik geht es um Sicherheit. Professor Michael Weyrich vom Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme an der Universität Stuttgart schildert insbesondere am Beispiel des autonomen Fahrens, wie sicheres Verhalten heute gelernt und gelehrt wird. Mehr...

05.11.2019

5G kann zum Standort-Vorteil werden

Was ist das Besondere am neuen Mobilfunkstandard 5G? CHEManager befragte dazu Prof. Michael Weyrich, den Leiter des Instituts für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme (IAS) an der Universität Stuttgart. Die Fragen stellte Volker Oestreich. Mehr...

02.07.2019

Was macht das Autonome System autonom?

In einem Interview anlässlich des Leitkongresses nimmt Prof. Michael Weyrich zur Frage „Was macht das autonome System autonom?“ Stellung. Mehr...

08.07.2018

Datengetriebene Prozesse richtig bewerten

Prof. Michael Weyrich in den VDI-Nachrichten zu Industrie 4.0 in der Produktion –

Wie die Qualität von Software in der Produktion sichergestellt werden kann, erklären drei Experten anlässlich des VDI-Kongresses Automation 2018.

Prof. Michael Weyrich, Prof. Birgit Vogel-Heuser und Dr. Kurt D. Bettenhausen diskutierten auf dem VDI-Kongress Automation am 3. und 4. Juli in Baden-Baden über relevante Kennzahlen (KPI) für Industrie 4.0. Mehr...

13.03.2017

Wie grün ist das Internet?

In der 32. Ausgabe des +3 Magazins der Süddeutschen Zeitung äußert sich Prof. Michael Weyrich zu der Frage: Wie grün ist das Internet? Mehr...

28.11.2013

3 Fragen an...

In der Interviewreihe „3 Fragen an...“ beantwortet Prof. Michael Weyrich ausgewählte Fragen zu Forschung, Lehre und Berufsperspektiven. Mehr...

04.10.2013

Neu an der Uni

Prof. Michael Weyrich schwärmt von seiner neuen Wirkungsstätte am IAS. Mehr...

Institutsleitung

Lehrbeauftragter

Sekretariat

Angestellte

Akademische Mitarbeiter

Digitaler Zwilling für die Automatisierungstechnik

Intelligente und lernende Automatisierungssysteme

Komplexitätsbeherrschung in der Automatisierungstechnik

Risikoanalyse und Anomalieerkennung für vernetzte Automatisierungssysteme

Stipendiat Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering (GSaME)

Auszubildende

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