Arbeitsgebiete
- Werkzeugverschleiß bei Drehprozessen
- Maschinelles Lernen in der Produktionstechnik
Veröffentlichungen
2026
- Wu, Ya-Jing; Kopp, Justin; Zemke, Jens; Götschel, Sebastian; Volke, Pascal; Zabel, Andreas; Schibsdat, Sebastian; Dege, Jan Hendrik; Walther, Frank; Höche, Daniel
Generalization of LSTM and CNN autoencoders for anomaly detection across orthogonal and longitudinal turning
- Journal Article
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 145 (9-10): 6863-6879 (2026)
Open Access
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Verlags DOI - Schibsdat, Sebastian; Möller, Carsten; Dege, Jan Hendrik
Sensorvergleich zur ML-Verschleiß-prognose beim Drehen : Bewertung der Informationsqualität verschiedener Sensoren zur Vorhersage des Werkzeugverschleißes beim Längsdrehen unter Einsatz von Maschinellem Lernen
- Journal Article
Zeitschrift für Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 121 (5): 385-390 (2026)
Verlags DOI
2025
- Schibsdat, Sebastian; Wu, Ya-Jing; Keunecke, Martin; Baron, Sarah; Höche, Daniel; Zemke, Jens; Götschel, Sebastian; Herrmann, Christoph; Dege, Jan Hendrik
A novel data concept for cutting processes through comprehensive experimental setup enabling grey-box models
- Journal Article
Wear 582-583: 206348 (2025)
Open Access
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Verlags DOI - Schibsdat, Sebastian; Dege, Jan H.
Improved machine learning based flank wear identification by incorporating 3D-height maps
- Conference Paper
15th Congress of the German Academic Association for Production Technology, WGP 2025
Open Access
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Verlags DOI
2024