Dr.-Ing. Julius Pfrommer

  • Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
    Fraunhoferstr. 1
    76131 Karlsruhe

Lebenslauf

Julius Pfrommer hat am Karlsruhe Institut für Technologie   (Diplomingenieur) und am Institut National Polytechnique in Grenoble   (Diplomabschluss Grande École) Wirtschaftsingenieurwesen studiert. Seine Diplomarbeit fertigte er am Automatic Control Laboratory   der ETH Zürich an. Dort arbeitete er an prädiktiven Modellen zur dynamischen Optimierung von Preismodellen in Shared Mobility Systems. Über Vergabe von Anreizen abhängig vom Systemzustand kann das Kundenverhalten gezielt beeinflusst werden. Im Ergebnis werden so die Betriebskosten eines Shared Mobility Systems bei gleicher Servicerate erheblich verringert.

Herr Pfrommer beschäftigt sich mit Problemstellungen der Automatisierungstechnik, geprägt von einer immer weiter gehenden Flexibilisierung der Produktion. Insbesondere relevant für die Arbeit von Herrn Pfrommer ist das Spannungsfeld zwischen dezentraler Selbststeuerung mittels agentenbasiertem Verhalten gegenüber einer zentralen Feinplanung mit Advanced Plannung & Scheduling Verfahren. Die Arbeit findet in enger Kooperation mit der Abteilung Informationsmanagement und Leittechnik (ILT)   des Fraunhofer IOSB statt.

Veröffentlichungen


2023
Counterfactual Root Cause Analysis via Anomaly Detection and Causal Graphs
Rehak, J.; Sommer, A.; Becker, M.; Pfrommer, J.; Beyerer, J.
2023. 2023 IEEE 21st International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Lemgo, Germany, 17-20 July 2023, 1–7, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/INDIN51400.2023.10218245
Attention-based Part Assembly for 3D Volumetric Shape Modeling
Wu, C.; Zheng, J.; Pfrommer, J.; Beyerer, J.
2023. 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), Vancouver, 17th-24th June 2023, 2717–2726, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/CVPRW59228.2023.00272
Attention-Based Point Cloud Edge Sampling
Wu, C.; Zheng, J.; Pfrommer, J.; Beyerer, J.
2023. 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Vancouver, 17th - 24th June 2023, 5333–5343, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/CVPR52729.2023.00516
SynMotor: A Benchmark Suite for Object Attribute Regression and Multi-Task Learning
Wu, C.; Qiu, L.; Zhou, K.; Pfrommer, J.; Beyerer, J.
2023. Proceedings of the 18th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2023) - Volume 4, Lissabon, 19th-21st February 2023, 529 – 540, SciTePress. doi:10.5220/0011718400003417
Sim2real Transfer Learning for Point Cloud Segmentation: An Industrial Application Case on Autonomous Disassembly
Wu, C.; Bi, X.; Pfrommer, J.; Cebulla, A.; Mangold, S.; Beyerer, J.
2023. 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 4520–4529, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/WACV56688.2023.00451
2022
Entwicklung einer autonomen Elektrodenbeschichtung = Development of an Autonomous Electrode Coating
Denk, F.; Hoffmann, A.; Höger, K.; Pfrommer, J.; Poyer, M.; Scharfer, P.; Spiegel, S.; Fleischer, J.; Lanza, G.; Schabel, W.
2022. Zeitschrift Kunststofftechnik/Journal of Plastics Technology, 117 (10), 673–676. doi:10.1515/zwf-2022-1128
An ontology for remanufacturing systems = Eine Ontologie für Remanufacturing-Systeme
Pfrommer, J.; Klein, J.-F.; Wurster, M.; Rapp, S.; Grauberger, P.; Lanza, G.; Albers, A.; Matthiesen, S.; Beyerer, J.
2022. at - Automatisierungstechnik, 70 (6), 534–541. doi:10.1515/auto-2021-0156
Agiles Produktionssystem mittels lernender Roboter bei ungewissen Produktzuständen am Beispiel der Anlasser-Demontage = Concept of an agile production system based on learning robots applied to disassembly
Lanza, G.; Asfour, T.; Beyerer, J.; Deml, B.; Fleischer, J.; Heizmann, M.; Furmans, K.; Hofmann, C.; Cebulla, A.; Dreher, C.; Kaiser, J.-P.; Klein, J.-F.; Leven, F.; Mangold, S.; Mitschke, N.; Stricker, N.; Pfrommer, J.; Wu, C.; Wurster, M.; Zaremski, M.
2022. at - Automatisierungstechnik, 70 (6), 504–516. doi:10.1515/auto-2021-0158
MotorFactory: A Blender Add-on for Large Dataset Generation of Small Electric Motors
Wu, C.; Zhou, K.; Kaiser, J.-P.; Mitschke, N.; Klein, J.-F.; Pfrommer, J.; Beyerer, J.; Lanza, G.; Heizmann, M.; Furmans, K.
2022. Procedia CIRP, 106, 138–143. doi:10.1016/j.procir.2022.02.168
2021
Distributed Planning for Self-Organizing Production Systems. Dissertation
Pfrommer, J.
2021, April 26. Karlsruher Institut für Technologie (KIT). doi:10.5445/IR/1000131731
PAISE®. Das Vorgehensmodell für KI-Engineering
Hasterok, C.; Stompe, J.; Pfrommer, J.; Usländer, T.; Ziehn, J.; Reiter, S.; Weber, M.; Riedel, T.
2021. Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
Object Detection in 3D Point Clouds via Local Correlation-Aware Point Embedding
Fraunhofer IOSB; Wu, C.; Pfrommer, J.; Beyerer, J.; Li, K.; Neubert, B.
2021. 2020 Joint 9th International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV) and 2020 4th International Conference on Imaging, Vision & Pattern Recognition (icIVPR), Kitakyushu, Japan, 26-29 Aug. 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICIEVicIVPR48672.2020.9306522
2018
Application and Evaluation of Meta-Model Assisted Optimisation Strategies for Gripper-Assisted Fabric Draping in Composite Manufacturing
Zimmerling, C.; Pfrommer, J.; Liu, J.; Beyerer, J.; Henning, F.; Kärger, L.
2018. 18th European Conference on Composite Materials (ECCM 2018), Athen, GR, June 24-28, 2018
Optimisation of manufacturing process parameters using deep neural networks as surrogate models
Pfrommer, J.; Zimmerling, C.; Liu, J.; Kärger, L.; Henning, F.; Beyerer, J.
2018. 51st CIRP Conference on Manufacturing Systems, CIRP CMS 2018; Stockholm Waterfront Congress CentreStockholm; Sweden; 16 May 2018 through 18 May 2018. Ed.: T. Kjellberg, 426–431, Elsevier. doi:10.1016/j.procir.2018.03.046
2017
SecurePLUGandWORK – Abschlussbericht
Schleipen, M.; Henßen, R.; Bischoff, T.; Pfrommer, J.; Sauer, O.; Schneider, D.; Jungbluth, F.; Flatt, H.; Barton, D.; Fleischer, J.; Bollhöfer, E.; Moll, C.; Lindauer, J.; Davis, R.; Baron, H.; Danner, T.; Hillerich, T.; Schmuck, C.; Blume, M.; Finster, S.; Fechner, A.; Tschepat, R.; Kazakov, D.; Kühbauch, R.; Klöblen, W.; Sproll, D.; Fellhauer, B.; Osswald, D.
2017. doi:10.5445/IR/1000133278
2016
Towards Graphical Partially Observable Monte-Carlo Planning : Technical Report IES-2015-09
Pfrommer, J.
2016. Proceedings of the 2015 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Ed.: J. Beyerer, 113–125, KIT Scientific Publishing
2015
A RESTful extension of OPC UA
Grüner, S.; Pfrommer, J.; Palm, F.
2015. IEEE World Conference on Factory Communication Systems (WFCS), 27-29 May 2015, Palma de Mallorca, Spain, 113940, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/WFCS.2015.7160557
Distributed Constrained Optimization over Constrained Communication Topologies. Technical Report IES-2014-07
Pfrommer, J.
2015. Proceedings of the 2014 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Ed.: J. Beyerer, 77–87, KIT Scientific Publishing
2014
Dynamic vehicle redistribution and online price incentives in shared mobility systems
Pfrommer, J.; Warrington, J.; Schildbach, G.; Morari, M.
2014. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 15 (4), 1567–1578. doi:10.1109/TITS.2014.2303986
Industrie 4.0 Statusreport: Auf dem Weg zu einem Referenzmodell. April 2014
Usländer, T.; Epple, U.; Bangemann, T.; Barbian, M.; Bauer, C.; Braune, A.; Diesner, M.; Friedrich, J.; Gröbe, M.; Greiner, T.; Grüner, S.; Heidel, R.; Herfs, W.; Hesselmann, K.; Janßen, M.; Jasperneite, J.; Kehl, H.; Koziolek, H.; Lederer, A.; Lohde, S.; Loskyll, M.; Löwen, U.; Lubnau, F.; Pfrommer, J.; Schleipen, M.; Schnurrer, M.; Traschewski, H.; Westerkamp, C.; Winter, A.; Wollschläger, M.
2014. VDI/VDE Mess- und Automatisierungstechnik
AutomationML to describe skills of production plants based on the PPR concept
Schleipen, M.; Pfrommer, J.; Stogl, D.; Hein, B.; Aleksandrov, K.; Escaida Navarro, S.; Beyerer, J.
2014. 3rd AutomationML User Conference, Blumberg, October 7-8, 2014
Begrifflichkeiten um Industrie 4.0 - Ordnung im Sprachwirrwarr
Pfrommer, J.; Schleipen, M.; Usländer, T.; Epple, U.; Heidel, R.; Urbas, L.; Sauer, O.; Beyerer, J.
2014. 13. Fachtagung Entwurf komplexer Automatisierungssysteme (EKA’14), Magdeburg, 14.-15. Mai 2014. Hrsg.: U. Jumar, CD-ROM, Universität Magdeburg
Modelling and Orchestration of Service-Based Manufacturing Systems via Skills
Pfrommer, J.; Stogl, D.; Aleksandrov, K.; Schubert, V.; Hein, B.
2014. IEEE Emerging Technology and Factory Automation (ETFA’14), Barcelona, Spain, September 16-19, 2014, 1–4, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ETFA.2014.7005285
Information and Control in Cyber-Physical Production Systems. Technical Report IES-2013-06
Pfrommer, J.
2014. Proceedings of the 2013 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Ed.: J. Beyerer, 61–74, KIT Scientific Publishing
2013
PPRS: Production skills and their relation to product, process, and resource
Pfrommer, J.; Schleipen, M.; Beyerer, J.
2013. IEEE 18th Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA’13), Cagliari, Sardinia, September 10-13, 2013, 1–4, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ETFA.2013.6648114
Fähigkeiten adaptiver Produktionsanlagen
Pfrommer, J.; Schleipen, M.; Beyerer, J.
2013. Atp-Edition, 2013 (11), 42–49