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Till Saßmannshausen, M.Sc. M.Sc.
Till Saßmannshausen, M.Sc. M.Sc.
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Jahr
A clustering approach for topic filtering within systematic literature reviews
T Weißer, T Saßmannshausen, D Ohrndorf, P Burggräf, J Wagner
MethodsX 7, 100831, 2020
482020
Trust in artificial intelligence within production management–an exploration of antecedents
T Saßmannshausen, P Burggräf, J Wagner, M Hassenzahl, T Heupel, ...
Ergonomics 64 (10), 1333-1350, 2021
202021
Adaptive remanufacturing for lifecycle optimization of connected production resources–A literature review
P Burggräf, J Wagner, M Dannapfel, T Adlon, T Saßmannshausen, ...
Procedia CIRP 90, 61-66, 2020
152020
Human trust in otherware–a systematic literature review bringing all antecedents together
T Saßmannshausen, P Burggräf, M Hassenzahl, J Wagner
Ergonomics 66 (7), 976-998, 2023
92023
Sustainable interaction of human and artificial intelligence in cyber production management systems
P Burggräf, J Wagner, TM Saßmannshausen
Production at the leading edge of technology: Proceedings of the 10th …, 2021
92021
Multi-agent-based deep reinforcement learning for dynamic flexible job shop scheduling
P Burggräf, J Wagner, T Saßmannshausen, D Ohrndorf, K Subramani
Procedia CIRP 112, 57-62, 2022
72022
Concept of a multi-agent system for optimised and automated engineering change implementation
O Radisic-Aberger, T Weisser, T Sassmannshausen, J Wagner, ...
Proceedings of the Design Society 2, 1689-1698, 2022
62022
A novel machine learning model for predicting late supplier deliveries of low-volume-high-variety products with application in a German machinery industry
F Steinberg, P Burggräf, J Wagner, B Heinbach, T Saßmannshausen, ...
Supply Chain Analytics 1, 100003, 2023
42023
Life cycle assessment for adaptive remanufacturing: incorporating ecological considerations into the planning of maintenance activities–a case study in the German heavy …
P Burggräf, J Wagner, F Steinberg, B Heinbach, M Wigger, ...
Procedia CIRP 105, 320-325, 2022
42022
Vertrauen in KI–Eine empirische Analyse innerhalb des Produktionsmanagements
TM Saßmannshausen, T Heupel
Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft: Auswirkungen …, 2020
42020
Data from an online survey on initial trust in artificial intelligence for production management tasks
T Saßmannshausen
http://dx.doi.org/10.17632/pg8hnttzkm.2, 2020
22020
Vertrauen in Entscheidungen künstlicher Intelligenz im Produktionsmanagement – eine empirische Analyse
T Saßmannshausen
2*2019
AI-artifacts in engineering change management–a systematic literature review
P Burggräf, J Wagner, T Saßmannshausen, T Weißer, O Radisic-Aberger
Research in Engineering Design, 1-23, 2024
12024
Preferences for Single-Turn vs. Multiturn Voice Dialogs in Automotive Use Cases—Results of an Interactive User Survey in Germany
P Burggräf, M Beyer, JP Ganser, T Adlon, K Müller, C Riess, K Zollner, ...
IEEE Access 10, 55020-55033, 2022
12022
AI‑artifacts in engineering change management–a systematic
P Burggräf, J Wagner, T Saßmannshausen, T Weißer, O Radisic‑Aberger
2024
Lean Production Leader
T Saßmannshausen, P Burggräf, J Wagner, P Weßel
wt Werkstattstechnik-online 110 (07/08), 556-562, 2020
2020
Intelligente Zustandsüberwachung durch akustische Analyse und Machine Learning
P Burggräf, U Lorenz, U Stache, J Wagner, T Saßmannshausen, ...
https://www.researchgate.net/publication …, 2019
2019
Ein Konzept zur Kapazitätsplanung und -steuerung indirekter Bereiche am Beispiel des Einkaufs und der Arbeitsvorbereitung für die SMS Siemag AG
T Saßmannshausen
2015
Systemanalyse und Systemdesign im Siegener Ansatz der Szenariotechnik
T Saßmannshausen
2013
Supply Chain Analytics
F Steinberg, P Burggräf, J Wagner, B Heinbach, T Saßmannshausen, ...
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