Alexander Bott, M.Sc.
- Akad. Mitarbeiter
- Bereich: Maschinen, Anlagen und Prozessautomatisierung
- Sprechstunden: nach Vereinbarung
- Raum: 030, Geb. 70.16
- Tel.: +49 1523 9502643
- alexander bott ∂does-not-exist.Kit edu
76131 Karlsruhe
Kaiserstraße 12
Alexander Bott, M.Sc.
Forschungs- und Arbeitsgebiete:
- Themenbereich Industrie 4.0
- Verschleißmodelle für Antriebselemente
- Sensorintegration
Allgemeine Aufgaben:
- Betreuung Antriebslabor
- Demozentrum I4.0
- MAP Talentpool
Versuchsstände:
Lebenslauf:
|
seit 04/2022 |
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionstechnik (wbk) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) |
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09/2019 – 03/2022 |
Master-Studium (M.Sc) des Maschinenbaus am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) |
|
10/2015-08/2019 |
Bachelor-Studium (B.Sc) des Maschinenbaus am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) |
|
09/2013-09/2015 |
Technische Oberschule (Fachgebundene Hochschulreife) |
|
07/2012-09/2013 |
Facharbeitertätigkeit als Industriemechaniker bei der Felsomat GmbH & Co. KG |
|
09/2009-07/2012 |
Berufsausbildung zum Industriemechaniker bei der Felsomat GmbH & Co. KG |
Veröffentlichungen
Machine Learning-Driven RUL Prediction and Uncertainty Quantification for Ball Screw Drives in a Cloud-Ready Maintenance Framework
Bott, A.; Liu, B.; Puchta, A.; Fleischer, J.
2024. Journal of Machine Engineering, 24 (3), 17 – 31. doi:10.36897/jme/192681
Bott, A.; Liu, B.; Puchta, A.; Fleischer, J.
2024. Journal of Machine Engineering, 24 (3), 17 – 31. doi:10.36897/jme/192681
A Gaia-X-based Ecosystem for Manufacturing: Lessons Learned from the Project Gaia-X4ICM
Erb, Y.; Teigeler, H.; Lins, S.; Sunyaev, A.; Gleich, K.; Behrendt, S.; Karimi, E.; Bott, A.; Lanza, G.; Schulze, V.; Fleischer, J.; Leander-Knoll, M.; Jaganathan, K.; Scheibenberger, K.; Frick, F.; Bubeck, W.; Neher, P.; Neumann, R.; Lechler, A.; Verl, A.; Riedel, O.; Andriushchenko, O.; Shcherbakov, O.; Hoppe, D.; Brinkmeier, D.
2024. Karlsruher Institut für Technologie (KIT). doi:10.5445/IR/1000174929
Erb, Y.; Teigeler, H.; Lins, S.; Sunyaev, A.; Gleich, K.; Behrendt, S.; Karimi, E.; Bott, A.; Lanza, G.; Schulze, V.; Fleischer, J.; Leander-Knoll, M.; Jaganathan, K.; Scheibenberger, K.; Frick, F.; Bubeck, W.; Neher, P.; Neumann, R.; Lechler, A.; Verl, A.; Riedel, O.; Andriushchenko, O.; Shcherbakov, O.; Hoppe, D.; Brinkmeier, D.
2024. Karlsruher Institut für Technologie (KIT). doi:10.5445/IR/1000174929
Experimental uncertainty evaluation by measuring a micro gear standard using focus variation
Gauder, D.; Gölz, J.; Bott, A.; Stein, M.; Lanza, G.
2024. Measurement Science and Technology, 35 (10), Art.-Nr.: 105013. doi:10.1088/1361-6501/ad5ea1
Gauder, D.; Gölz, J.; Bott, A.; Stein, M.; Lanza, G.
2024. Measurement Science and Technology, 35 (10), Art.-Nr.: 105013. doi:10.1088/1361-6501/ad5ea1
Black Box Adversarial Reprogramming for Time Series Feature Classification in Ball Bearings’ Remaining Useful Life Classification
Bott, A.; Schreyer, F.; Puchta, A.; Fleischer, J.
2024. Machine Learning and Knowledge Extraction, 6 (3), 1969 – 1996. doi:10.3390/make6030097
Bott, A.; Schreyer, F.; Puchta, A.; Fleischer, J.
2024. Machine Learning and Knowledge Extraction, 6 (3), 1969 – 1996. doi:10.3390/make6030097
Vom Verbrauchsmonitoring zur Verbrauchsprognose - Untersuchung des Umgangs produzierender Unternehmen mit Energieverbrauchsmonitoring und -vorhersage
Ströbel, R.; Bott, A.; Hutt, L.; Groß, S.; Fleischer, J.
2024. ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 119 (1-2), 80 – 84. doi:10.1515/zwf-2024-1009
Ströbel, R.; Bott, A.; Hutt, L.; Groß, S.; Fleischer, J.
2024. ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 119 (1-2), 80 – 84. doi:10.1515/zwf-2024-1009
Framework for Holistic Online Optimization of Milling Machine Conditions to Enhance Machine Efficiency and Sustainability
Bott, A.; Anderlik, S.; Ströbel, R.; Fleischer, J.; Worthmann, A.
2024. Machines, 12 (3), Art.-Nr.: 153. doi:10.3390/machines12030153
Bott, A.; Anderlik, S.; Ströbel, R.; Fleischer, J.; Worthmann, A.
2024. Machines, 12 (3), Art.-Nr.: 153. doi:10.3390/machines12030153
Towards a Testing Framework for Machine Learning Model Deployment in Manufacturing Systems
Heider, I.; Baumgärtner, J.; Bott, A.; Ströbel, R.; Puchta, A.; Fleischer, J.
2024. 10th CIRP Conference on Assembly Technology and Systems (CIRP CATS 2024) Hrsg.: Fleischer , Jürgen; Jörg, Krüger, 127, 122–128. doi:10.1016/j.procir.2024.07.022
Heider, I.; Baumgärtner, J.; Bott, A.; Ströbel, R.; Puchta, A.; Fleischer, J.
2024. 10th CIRP Conference on Assembly Technology and Systems (CIRP CATS 2024) Hrsg.: Fleischer , Jürgen; Jörg, Krüger, 127, 122–128. doi:10.1016/j.procir.2024.07.022
Simulation uncertainty determination of single flank rolling tests using monte carlo simulation and skin model shapes for zero defect manufacturing of micro gears
Gauder, D.; Bott, A.; Gölz, J.; Lanza, G.
2023. Computers in Industry, 146, Art.-Nr.: 103854. doi:10.1016/j.compind.2023.103854
Gauder, D.; Bott, A.; Gölz, J.; Lanza, G.
2023. Computers in Industry, 146, Art.-Nr.: 103854. doi:10.1016/j.compind.2023.103854
Model-Based Diagnosis of Feed Axes with Contactless Current Sensing
Hansjosten, M.; Bott, A.; Puchta, A.; Gönnheimer, P.; Fleischer, J.
2023. M. Liewald, T. Bauernhansl, H.-C. Möhring & A. Verl (Hrsg.), Production at the Leading Edge of Technology: Proceedings of the 12th Concress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), University of Stuttgart, October 2022. Hrsg.: Mathias Liewald, Thomas Bauernhansl, Hans-Christian Möhring, Alexander Verl, 314–323, Springer. doi:10.1007/978-3-031-18318-8_33
Hansjosten, M.; Bott, A.; Puchta, A.; Gönnheimer, P.; Fleischer, J.
2023. M. Liewald, T. Bauernhansl, H.-C. Möhring & A. Verl (Hrsg.), Production at the Leading Edge of Technology: Proceedings of the 12th Concress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), University of Stuttgart, October 2022. Hrsg.: Mathias Liewald, Thomas Bauernhansl, Hans-Christian Möhring, Alexander Verl, 314–323, Springer. doi:10.1007/978-3-031-18318-8_33
Monitoring of Tool and Component Wear for Self-Adaptive Digital Twins: A Multi-Stage Approach through Anomaly Detection and Wear Cycle Analysis
Ströbel, R.; Bott, A.; Wortmann, A.; Fleischer, J.
2023. Machines, 11 (11), Art.Nr.: 1032. doi:10.3390/machines11111032
Ströbel, R.; Bott, A.; Wortmann, A.; Fleischer, J.
2023. Machines, 11 (11), Art.Nr.: 1032. doi:10.3390/machines11111032
Cyber-Physical Test Environment for the Identification of Interacting Wear Effects in Feed Axes
Bott, A.; Stöbel, R.; Osen, G.; Fleischer, J.
2023. Journal of Machine Engineering, 23 (1), 123–132. doi:10.36897/jme/162266
Bott, A.; Stöbel, R.; Osen, G.; Fleischer, J.
2023. Journal of Machine Engineering, 23 (1), 123–132. doi:10.36897/jme/162266
Generation of Artificial Learning Data to Train Functional Meta-Models of Micro Gears
Schiller, V.; Gauder, D.; Gölz, J.; Bott, A.; Wannenwetsch, M.; Lanza, G.
2022. Procedia CIRP, 114, 67–72. doi:10.1016/j.procir.2022.10.010
Schiller, V.; Gauder, D.; Gölz, J.; Bott, A.; Wannenwetsch, M.; Lanza, G.
2022. Procedia CIRP, 114, 67–72. doi:10.1016/j.procir.2022.10.010
Inline qualification of focus variation metrology for a series production of micro gears = Inline-Qualifizierung der Fokusvariations-Messtechnik für die Serienproduktion von Mikrozahnrädern
Gauder, D.; Gölz, J.; Bott, A.; Jung, N.; Lanza, G.
2022. tm - Technisches Messen, 89 (9), 594–611. doi:10.1515/teme-2022-0047
Gauder, D.; Gölz, J.; Bott, A.; Jung, N.; Lanza, G.
2022. tm - Technisches Messen, 89 (9), 594–611. doi:10.1515/teme-2022-0047
Comparative analysis between single flank rolling test for micro gears and analytical simulation of optical measurements = Vergleichende Analyse zwischen der Einflankenwälzprüfung für Mikrozahnräder und der analytischen Simulation von optischen Messdaten
Gauder, D.; Gölz, J.; Bott, A.; Lanza, G.
2022. tm - Technisches Messen, 89 (9), 580–593. doi:10.1515/teme-2022-0041
Gauder, D.; Gölz, J.; Bott, A.; Lanza, G.
2022. tm - Technisches Messen, 89 (9), 580–593. doi:10.1515/teme-2022-0041