Maschinen und Systeme Fabian Mauthe, B.Sc., M.Sc.

• Prognostics and Health Management (PHM)
• Zustandsüberwachung und -diagnose technischer Systeme
• Zustandsprognose von technischen Systemen

Nach Absprache

• seit April 2020: Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät Maschinen und Systeme (bis 02/2021 Mechatronik und Elektrotechnik)
• August 2019: Abschluss als Master of Science Advanced Precision Engineering – Maschinenbau an der Hochschule Furtwangen
• August 2017: Abschluss als Bachelor of Science Maschinenbau und Mechatronik an der Hochschule Furtwangen

Mauthe, F.; Braun, C.; Raible, J.; Zeiler, P.; Huber, M. F. (2024): Overview of Publicly Available Degradation Data Sets for Tasks within Prognostics and Health Management. Available online at: http://arxiv.org/abs/2403.13694

Zöller, M.-A.; Mauthe, F.; Zeiler, P.; Lindauer, M.; Huber, M. F. (2023): Automated Machine Learning for Remaining Useful Life Predictions. 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 01.10.-04.10.23, Honolulu, Hawaii, USA, ISBN: 979-8-3503-3702-0 

Mauthe, F.; Braig, M.; Zeiler, P. (2023): Evaluierung der Güte von datengetriebenen Methoden zur Lebensdauerprognose technischer Systeme unter Berücksichtigung von Zeitreihencharakteristiken. 31. Fachtagung Technische Zuverlässigkeit 2023, 26.-27.04.2023, Nürtingen, VDI-Berichte 2409, ISBN: 978-3-18-092409-0 

Mauthe, F.; Braig, M.; Zeiler, P. (2022): Performance Evaluation of Neural Network Architectures on Time Series Condition Data for Remaining Useful Life Prognosis Under Defined Operating Conditions. Proceedings of the 32nd European Safety and Reliability Conference, DOI: 10.3850/978-981-18-5183-4_R22-07-121-cd 

Hagmeyer, S.; Mauthe, F.; Zeiler, P. (2021): Creation of Publicly Available Data Sets for Prognostics and Diagnostics Addressing Data Scenarios Relevant to Industrial Applications. International Journal of Prognostics and Health Management, Volume 12, Issue 2, DOI: 10.36001/ijphm.2021.v12i2.3087 

Mauthe, F.; Hönig, M.; Zeiler, P. (2021): Untersuchung von Datensätzen und Definition praxisrelevanter Standardfälle im Kontext von Predictive Maintenance. 30. Fachtagung Technische Zuverlässigkeit 2021, 27.-28.04.2021, Nürtingen (online), VDI-Berichte 2377, ISBN: 978-3-18-092377-2 

Degradationsdatensätze

Mauthe, F.; Bakir, E. M.; Scheerer, T.; Zeiler, P. (2022): “Prognosis based on Varying Data Quality”, Hochschule Esslingen - University of Applied Sciences: Research Department Reliability Engineering and Prognostics and Health Management, Göppingen, Germany, DOI: 10.34740/kaggle/dsv/3814464, https://www.kaggle.com/datasets/prognosticshse/prognosis-based-on-varying-data-quality 

Mauthe, F.; Schmid, J.; Zeiler, P. (2022): “Condition Data with Random Recording Time”, Hochschule Esslingen - University of Applied Sciences: Research Department Reliability Engineering and Prognostics and Health Management, Göppingen, Germany, DOI: 10.34740/kaggle/dsv/3774868, https://www.kaggle.com/datasets/prognosticshse/condition-data-with-random-recording-time 

Hagmeyer, S.; Mauthe, F.; Dutt, M.; Zeiler, P (2021): “Preventive to Predictive Maintenance Dataset”, Hochschule Esslingen - University of Applied Sciences: Research Department Reliability Engineering and Prognostics and Health Management, Göppingen, Germany, DOI: 10.34740/kaggle/dsv/3183137, https://www.kaggle.com/datasets/prognosticshse/preventive-to-predicitve-maintenance 

• Institut für Technische Zuverlässigkeit und Prognostik (IZP), Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler
• Forschungsprojekt Prognostics (MWK)
• Forschungsprojekt TheoMation (DFG)