Herr Schmidt arbeitet als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am MRP.
Im Bereich der Forschung beschäftigt er sich mit Aufgabenstellungen aus den Bereichen:
– Analyse und Auswertung von Produktdaten
– Bauteilfamilienspezifische Auflösung von Stücklisten zu Teileverwendungsnachweis und Varianzgültigkeiten
– Einsatz von Machine Learning und Regressionsmodellen in der Planung hochvarianter Produkte
Weiterhin engagiert sich Herr Schmidt im Bereich der Lehre im Fach Digitale Transformation in der Produktentwicklung
Drittmittelprojekt: „Entwicklung neuartiger Geschäftsprozesse und Analysemethoden zur systematischen Unterstützung der Produktdokumentation in der frühen Phase der Produktentwicklung“
Schemmann, V.; Schmidt, T.; Demke, N.; Mantwill, F. (2023) Generative Models for Feature-Based Product Development as a Basis for Hybrid Decision-Making. In: DS 125: Proceedings of the 34rd Symposium Design for X (DFX2023), (https://doi.org/10.35199/dfx2023.18).
Marbach, A.; Tichla, F.; Schmidt, T.; Mantwill, F. (2023). Datengetriebene Optimierung des Produktportfolios für hochvariante Endprodukte der Automobilindustrie in Conference Proceedings: Stuttgarter Symposium für Produktentwicklung SSP 2023, Hg.: Hölzle, K.; Kreimeyer, M.; Roth, D.; Maier, T.; Riedel, O. , Stuttgart, 25. Mai 2023. (http://dx.doi.org/10.18419/opus-13131)
Schmidt, T.; Marbach, A.; Mantwill, F. Recommender Systems for Variant Management in the Automotive Industry. In: DS 119: Proceedings of the 33rd Symposium Design for X (DFX2022), 2022 (https://doi.org/10.35199/dfx2022.13).
Demke, N.; Tichla, F.; Bastian, J.; Schmidt, T.; Mantwill, F. (2021) Derivation of probability based configurations for early feasibility statements in the development of products with high variance. Workshop AI and Product Design – 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21).
Letzte Änderung: 6. Juli 2022