Wree, Prof. Dr.-Ing. Christoph

Institute of Electrical Energy Technology

Academic background:

Dipl.-Ing. Electric Engineering: Technical Faculty at Kiel University

Doctorate: Technical Faculty, Kiel University

University member: 1^st  January 2015

Working experience:

2005 – 2009: system engineer and later program manager, Discovery Semiconductors,  New Jersey, USA

2009 – 2014: head of product management and later head of product management/development, Gedis/Rohde & Schwarz, Kiel

Lectures

• Automation technology 1
• Automation technology 2
• Introduction to industry 4.0
• Complex systems in automation technology
• Control technology
• Computer-aided measurement technology
• Programmable control systems

Research focus

• Automation technology in industry 4.0
• Automation technology at the UAS Kiel digital factory

What motivates me:

The desire to acquire and apply new knowledge with students and lecturers

Selected publications:

C. Wree,  F. Woelk,  M. Schubert,  W. Wohlgemuth, “Virtual-Reality und Augmented-Reality zur 3D-Echtzeit-Interaktion mit der realen Anlage und dem digitalen Zwilling,“ AALE 2019, Autonome und intelligente Systeme in der Automatisierungstechnik, 16. Fachkonferenz, 28. Feb. - 1. März 2019, Heilbronn, S12-3.

C. Wree,  C. Brauer,  M. Schubert,  D. Krüger, W. Wohlgemuth, “Digitaler Zwilling der Maschine in der Cloud für ein Kundenerlebnis basierend auf Virtual Reality,“ AALE 2020, Automatisierung und Mensch-Technik-Interaktion, 17. Fachkonferenz, 4. - 6. März 2020, Leipzig, S07-1.

C. Wree, C. Brauer, D. Krüger, M. Schubert, W. Wohlgemuth, "Virtual Reality für Maschinenbauer in drei Ausbaustufen," ETZ Elektrotechnik und Automation, VDE Verlag, Oktober 2020, S.72-80.

C. Wree, R. Raßmann, J. Daâs, F. Bause, T. Schönfeld, "Real-time Image Analysis with Neural Networks on Industrial Controllers for Individualized Production," International Workshop on Service Oriented, Holonic and Multi-Agent Manufacturing Systems for Industry of the Future, 18.-19. November 2021, Cluny, Frankreich.

C. Wree,  R. Raßmann, J. Daâs, F. Bause, T. Schönfeld, “Untersuchungen zur echtzeitfähigen Bilderkennung mit neuronalen Netzen auf konventionellen Industriesteuerungen,“ AALE 2022, Wissenstransfer im Spannungsfeld von Autonomisierung und Fachkräftemangel, 18. Fachkonferenz, 9. - 11. März 2022, Pforzheim.

Student projects at the automation technology laboratory :

https://www.youtube.com/channel/UC5JAGlTocVH4nLe9tcfjI0w

Link to the UAS Kiel digital factory:

http://www.cimtt-kiel.de/df/