Wree, Prof. Dr.-Ing. Christoph

seit 01.01.2015: HAW Kiel Professur für Automatisierungstechnik 

seit 13.01.2025: Mitglied im Promotionskolleg Schleswig-Holstein

2009–2014: Leiter Produktmanagement später Leiter Produktmanagement/Entwicklung, Gedis/Rohde & Schwarz, Kiel

2005-2009: System Engineer später Program Manager, Discovery Semiconductors, New Jersey, USA

Promotion: Technische Fakultät, C-A-U Kiel

Studium: Dipl.-Ing. Elektrotechnik: Technische Fakultät, C-A-U Kiel

Forschungsschwerpunkte:

• Automatisierungstechnik im Kontext Industrie 4.0
• Automatisierungstechnik, Robotik und Maschinelles Lernen
• Automatisierungstechnik und Maschinelles Lernen für die Energiewende 

Studierende-Projekte im Labor für Automatisierungstechnik:

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

Aktuelles Forschungsprojekt gefördert vom BMBF:

https://www.fh-kiel-gmbh.de/de/aktuelles/meldung/fh-kiel-erforscht-autonomes-betanken-von-schiffen-unter-seegangbedingungen.html

Die Liste meiner aktuellen Publikationen ist hier zu finden: Google Scholar

Ausgewählte Veröffentlichungen mit Studierenden:

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.

Wree, C., Raßmann, R., Daâs, J., Bause, F., Schönfeld, T. (2022). Real-Time Image Analysis with Neural Networks on Industrial Controllers for Individualized Production. In: Borangiu, T., Trentesaux, D., Leitão, P., Cardin, O., Joblot, L. (eds) Service Oriented, Holonic and Multi-agent Manufacturing Systems for Industry of the Future. SOHOMA 2021. Studies in Computational Intelligence, vol 1034. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-99108-1_34

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.

Raßmann, R., Wree, C., Bause, F., Hansen, B. (2023). Investigations on Real-Time Image Recognition with Convolutional Neural Networks on Industrial Controllers. In: Borangiu, T., Trentesaux, D., Leitão, P. (eds) Service Oriented, Holonic and Multi-Agent Manufacturing Systems for Industry of the Future. SOHOMA 2022. Studies in Computational Intelligence, vol 1083. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24291-5_30

C. Wree, J. Hebekerl, “Konzept zur No-Code Robotik basierend auf Augmented-Reality und 3D-Kamera,“ AALE 2023, Mit Automatisierungstechnik gegen den Klimawandel, 19. Fachkonferenz, 8. - 10. März 2023, Luxemburg.

R. Raßmann, C. Wree, F. Bause, “Implementierung von Convolutional Neural Networks zur echtzeitfähigen Bildklassifizierung auf konventionellen Industriesteuerungen,“ AALE 2023, Mit Automatisierungstechnik gegen den Klimawandel, 19. Fachkonferenz, 8. - 10. März 2023, Luxemburg.

Wree, C.,  Hebekerl, J. (2024). Digital Twin-Based Augmented Reality Concept for No-Code Robotics. In: Borangiu, T., Trentesaux, D., Leitão, P., Berrah, L., Jimenez, JF. (eds) Service Oriented, Holonic and Multi-Agent Manufacturing Systems for Industry of the Future. SOHOMA 2023. Studies in Computational Intelligence, vol 1136. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-53445-4_5

C. Wree, R. Raßmann, G. Salazar Gesell, T. Schönfeld, “Flexible Fertigungssysteme basierend auf zentralen, leistungsfähigen Steuerungen für integriertes maschinelles Lernen und Produkttranstransport,“ AALE 2024, Fit für die Zukunft: Praktische Lösungen für die industrielle Automation, 20. Fachkonferenz, 6. - 8. März 2024, Bielefeld.

M. Senkbeil, D. Raup, C. Wree, B. Finkemeyer, "Real-Time Simulation of Ship Movements for a Robot-Assisted e-Fueling Process: A Pathway to Decarbonization Through Sector Coupling," IEEE International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics, 27.-30. August 

Wree, C., Raßmann, R. (2025). Manufacturing Systems for Individualized Products Enabled by Machine Learning, Machine Vision and Flexible Product Transport. In: Borangiu, T., Trentesaux, D., Leitão, P., Legat, C. (eds) Service Oriented, Holonic and Multi-Agent Manufacturing Systems for Industry of the Future. SOHOMA 2024. Studies in Computational Intelligence, vol 1197. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-85316-6_23

M. Senkbeil, C. Wree, B. Finkemeyer, "Entwicklung eines Labordemonstrators für einen autonomen, maritimen und robotergestützten E-Fuel-Betankungsvorgang,“ AALE 2025, 25. Fachkonferenz, 12.-14. März 2025, Dresden.

C. Wree, R. Raßmann. "Methodology for optimizing convolutional neural networks for fast production processes" at - Automatisierungstechnik, vol. 73, no. 9, 2025, pp. 669-678. https://doi.org/10.1515/auto-2024-0155

M.Senkbeil, C.Wree, "A Learning-based Direct Regression Approach for 6D 
Pose Estimation in Real-time Robotic Applications," to be presented at International Workshop on Service Oriented, Holonic and Multi-Agent Manufacturing Systems for Industry of the Future, 2.-3. Oktober 2025, Aix-en-Provence, Frankreich.

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