Prof. Dr. Sebastian Meissner
Leiter FSP Produktions- und Logistiksysteme (PULS)
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Professur für Produktionsmanagement und Logistik
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Leiter FSP Produktions- und Logistiksysteme (PULS)
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Mitglied Promotionszentrum DigiTech
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Mitglied im Promotionsausschuss des Promotionszentrums DigiTech
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Stellv. Vors. Prüfungsausschuss
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Stellv. Vors. Prüfungskommission ET/WI
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Studiengangsleiter Management von Produktion und Supply Chain (M-PS)
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Mitglied im Institutsrat und im Fachbeirat Technologiezentrum PULS
Sprechstunde: nach Vereinbarung per E-Mail
Profil:
Prof. Dr.-Ing. Sebastian Meißner ist seit 2015 Professor für das Fachgebiet „Produktionsmanagement und Logistik“ an der Hochschule Landshut. Er lehrt an der Fakultät Elektrotechnik und Wirtschaftsingenieurwesen und forscht als Leiter des Forschungsschwerpunkts "Produktions- und Logistiksysteme" (PULS) in unterschiedlichen Forschungsprojekten u.a. zu den Themen „Internet der Dinge und Dienste“, „Methoden der Künstlichen Intelligenz“ und „Digitale Zwillinge“. Er leitet zudem den Masterstudiengang "Management von Produktion und Supply Chain" am Technologiezentrum PULS in Dingolfing. Darüber hinaus berät er seit 2007 Unternehmen bei Themenstellung der Digitalisierung, des Supply Chain Managements sowie der Logistik- und Fabrikplanung und ist seit 2016 als Gesellschafter des An-Instituts Technologiezentrum Dingolfing Schulungs- und Beratungsgesellschaft mbH tätig.
Prof. Meißner hat Allgemeines Maschinenwesen sowie Wirtschaftsingenieurwesen an der TU München (TUM) und am MIT, USA, studiert und am Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml) der TUM auf dem Gebiet der Logistik- und Fabriksteuerung promoviert. Nach seiner Promotion durchlief er verschiedene Managementpositionen in der Logistik der MAN Gruppe und leitete u.a. die Logistikplanung der MAN Truck & Bus.
Aufgabengebiete
Fachgebiet Produktionsmanagement und Logistik
Forschungsschwerpunkt Produktions- und Logistiksysteme
Intelligente Produktions- und Logistiksysteme
KI in der Produktionslogistik
Digitale Assistenzsysteme
Digitale Zwillinge
Internet der Dinge und Dienste
Forschungsinstitut Technologiezentrum Produktions- und Logistiksysteme (TZ PULS)
An-Institut Technologiezentrum Dingolfing Schulungs- und Beratungsgesellschaft mbH
Lehrgebiete
deutsch
Beschaffung, Produktion und Logistik
Lean Factory Design & Lean Production
Logistik- und Fabrikplanung
Produktions- und Prozessplanung
Ressourcenmanagement
Smart Factory Design
englisch
International Production Networks and Logistics
Procurement, Manufacturing and Logistics
Publikationen
- 26.02.2024 - TransFlow-AI - Transparenter Materialfluss in der Supply Chain durch IoT und Artificial Intelligence
- 16.01.2024 - Mit künstlicher Intelligenz und digitalen Assistenzsystemen zur Produktionslogistik der Zukunft
- 26.10.2023 - Optimierung der virtuellen Inbetriebnahme – Bauteilgeneration aus Materialflusssimulation
- 18.09.2023 - Simulationsbasierte Untersuchung von Abstraktionsgraden im Kontext Digitaler Zwillinge für innerbetriebliche Transportsysteme
- 18.09.2023 - Integration eines SAP-Transportleitsystems in eine Simulationsumgebung zur Unterstützung von Entscheidungen im operativen Betrieb
- 16.09.2023 - Machine Learning Decision Support for Production Planning and Control Based on Simulation-Generated Data
- 13.09.2023 - Proof-of-concept of a cyber-physical system for identifying container handling processes in supply chains based on accelerometers and artificial intelligence
- 01.09.2023 - Towards predictive analytics in internal logistics – An approach for the data-driven determination of key performance indicators
- 06.05.2023 - SmartImpact - Prozesstransparenz in der Logistik mittels IoT und Data Science
- 02.01.2023 - Digital Twins for Internal Transport Systems: Use Cases, Functions, and System Architecture
- 26.10.2022 - Decision Support for Production Control based on Machine Learning by Simulation-generated Data
- 01.10.2022 - Data driven logistics-oriented value stream mapping 4.0: A guideline for practitioners.
- 01.10.2022 - Current state of process automation in internal logistics - A Germany-wide expert survey
- 21.09.2022 - Application of Deep Learning based on a Simulation Model to classify Production Orders
- 24.06.2022 - Framework for planning and implementation of Digital Process Twins in the field of internal logistics
- 31.12.2021 - An approach for target-oriented process analysis for the implementation of Digital Process Optimization Twins in the field of intralogistics
- 31.12.2021 - Automation of rule-based logistics planning processes using intelligent provision tools
- 19.09.2021 - Systematische Analyse der Stabilität eines Produktionssystems
- 01.06.2021 - Die Autonomation der Logistik
- 14.04.2020 - Was lernen wir aus der Corona-Krise?
- 01.01.2020 - Temperaturüberwachung und automatisierte Bestandsbuchungen im intelligenten Ladungsträgermanagement
- 01.01.2009 - Lean Logistics - Ansatzpunkte der Gestaltung schlanker Logistiksysteme