Wie in den letzten Jahren, organisiert der Lehrstuhl für Messtehcnik mit Partnern von RPTU Kaiserslautern und HTW Saar eine
Die SEnsor + Test ist die weltgrößte Fachmesse für Sensorik und Messtechnik, dazu finden zwei begleitende Kongresse und Tagungen zeitgleich statt:
Diese bieten Plenarvorträge, Vorträge und Posterbeiträge aus dem gesamten Spektrum der Sensorik und Messtechnik von den Basistechnologien bis zu Anwendungen.
Die Exkursion bietet einen Teilnahmemöglichkeit für Studierende mit gesponserter Busfahrt, Messeeintritt und Besuch einzelner Vorträge der Konferenz (Eigenbeitrag 15 €). Der Eigenbeitrag entfällt für VDE-Mitglieder (Dank Unterstützung durch den VDE Saar) – das gilt auch für kurzentschlossene Neu-Mitglieder.
Voraussichtlicher Ablauf, finale Zeiten und weitere Informationen erhalten Sie hier bzw. nach Anmeldung:
Bei Interesse bitte anmelden per Mail über
Die Anzahl der Plätze ist begrenzt, Anmeldungen werden daher in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.
Condition monitoring (CM) of components and processes using machine learning (ML) is one of the central promises of Industry 4.0. Many successful examples have been demonstrated under laboratory conditions. However, the transfer to actual industrial application is proving difficult. The main challenge remaining is the data quality required for developing a meaningful and robust ML model: in industrial applications, most data represent the “good” condition, while samples for different fault scenarios are typically scarce. Furthermore, comprehensive training data are required covering all relevant circumstances to allow successful CM under changing environmental conditions and other causes of domain shift. Even if extensive data are available, most effort is spent on their organization to delete outliers, ensure correct labeling etc.
The tutorial will address these issues with two main approaches. The first is a checklist to guide users through the complete process of an ML project, starting with project, measurement, and data planning proceeding to data acquisition, checking and pre-processing up to finally building and validating the ML model. This checklist specifically supports users with little experience in ML to be successful. The second approach is classical process optimization based on insights gained using explainable machine learning methods.
Presenters:
Tizian Schneider, Centre for Mechatronics and Automation Technology
Andreas Schütze, Lab for Measurement Technology, Saarland University
The flagship conference of the IEEE Instrumentation and Measurement Society, dedicated to advances in measurement methodologies, measurement systems, instrumentation and sensors in all areas of science and technology.
The International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN) is the world’s premiere technical conference in artificial chemoreception, olfaction and taste.
ISOEN 2024 provides a forum for scientists, engineers and practitioners to share their latest findings, innovations and products in the area of artificial chemoreception.
ISOEN 2024 will be held in Grapevine, Texas, a town right next to the Dallas Forth-Worth (DFW) International Airport, Texas, USA.
The Call for Papers is open until January 15, 2024.
Topics of interest:
The tutorial introduced the “why, what and how” of monitoring indoor pollution with special emphasis on volatile organic compounds (VOC). These are major contributors to both short (headaches, dizziness) and long term (asthma, cardiovascular diseases, cancer) health effects. The tutorial focussed on the new standard VDI/VDE 3518 part 4 defining standardized test instructions and test gases for VOC detectors for indoor air quality measurement. Target audience were engineers in sensors and sensor systems R&D, quality control and calibration as well as in building management.
Many thanks to Dr. Richard Fix of Bosch Sensortec for the excellent collaboration both in getting the standard finalized and in presenting the new approach duuring this tutorial.
Der LMT stellt mit Dr.-Ing. Tobias Baur (links) zum zweiten Mal nacheinander (2022: Dr.-Ing. Caroline Schultealbert, rechts) und insgesamt bereits zum vierten Mal einen Dr.-Eduard-Martin-Preisträger - herzlichen Glückwunsch! (Foto: Oliver Dietze)
Pressemitteilung der UdS mit Kurzportraits dreier Preisträger:innen, u.a. von Tobias Baur..
Um Anmeldung wird gebeten an: gradus(at)uni-saarland.de
Wer online teilnehmen möchte, findet am 19. Oktober ab 18 Uhr den Livestream unter diesem Link (MS Teams).