Markus Maier

Dr. Markus Maier

Adresse postaleinspire AG
Dr. Markus Maier
PFA J15
Technoparkstrasse 1
CH-8005 Zürich
Schweiz
Téléphone+41 44 556 58 38
BureauPFA J15
Courriel
Websitehttp://www.inspire.ch/de/iwf
CatégorieLeitung Maschinenkonzepte
GroupeMaschinenkonzepte
LanguesAllemand, Anglais
Compétence
  • Werkzeugmaschinen: Konzepte, Technologien, Autonomie
  • Industrie 4.0 und 5.0: Digitalisierung, Konnektivität, IoT, Smart Factory
  • Datengetriebene und hybride Modellierungsansätze
  • Alternative Werkstoffe im Maschinenbau (z. B. Mineralguss) Mensch-Maschine-Interaktion
Projets de référence
  • Erweiterte Autonomie im Schleifen (KTI 18198.1 PFIW-IW)
  • Prozessbeherrschung im thermischen Spritzen (Innosuisse 37896.1 IP-ENG)
  • Fertigungsplattform (Horizon Europe 101091783): KI-gestützte, vernetzte Plattform für resiliente und nachhaltige KMU-Produktionsnetzwerke
  • Smarte Technologien zur Unterstützung der Mitarbeitenden in der manuellen Montage (Innosuisse 109.769 IP-SBM)
  • Mensch-Maschine-Teaming für autonome und intelligente Werkzeugmaschinen (Innosuisse  46047.1 IP-ENG)
Publications
  • Maier, M., Zwicker, R., Akbari, M., Rupenyan, A., & Wegener, K. (2019). Bayesian optimization for autonomous process set-up in turning. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 26, 81-87. https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2019.04.005
  • Maier, M., Rupenyan, A., Bobst, C., & Wegener, K. (2020). Self-optimizing grinding machines using Gaussian process models and constrained Bayesian optimization. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 108(1), 539-552. https://doi.org/10.1007/s00170-020-05369-9
  • Maier, M., Kunstmann, H., Zwicker, R., Rupenyan, A., Wegener, K., (2022). Autonomous and data-efficient optimization of turning processes using expert knowledge and transfer learning. Journal of Materials Processing Technology, 303, 117540. https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2022.117540