• seit Juli 2020 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am FBK
• Forschungsschwerpunkt: Digitale Technologien für Produktionssysteme

P. Ruediger, F. Claus, V. Leonhardt, H. Hagen, J. C. Aurich, C. Garth: PREVIS ‐ A Combined Machine Learning and Visual Interpolation Approach for Interactive Reverse Engineering in Assembly Quality Control. arXiv:2201.10257 [cs] (2022).

P. Ruediger-Flore, M. Glatt, J. C. Aurich: Herausforderungen für die Nutzbarkeit von Maschinellem Lernen bei hohem Variantenreichtum und kleinen Serien - Implikationen am Beispiel der Nutzfahrzeugproduktion. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116/7-8 (2021): S. 1-6.

M. Hussong, M. Glatt, P. Ruediger-Flore, S. Varshneya, P. Liznerski, M. Kloft, J. C. Aurich: Deep Learning zur Unterstützung der Arbeitsplanung: Ein Konzept zur Ermittlung von Vorgangsfolgen durch künstliche neuronale Netze. ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116/10 (2021): S. 648-651.

P. Ruediger, H. Hagen: Dealing with Uncertainties in Manufacturing Process Simulations. Applied Mechanics and Materials 869 (2017): S. 226-233.

R.N. Meghanathan, P. Ruediger-Flore, F. Hekele, J. Spilski,  A. Ebert, T. Lachmann: Spatial Sound in a 3D Virtual Environment: All Bark and No Bite? Big Data and Cognitive Computing 5/4 (2021): S. 79.

A. Scherrer, P. Ruediger, A. Dinges, K.-H. Küfer, I. Schwidde, S. Kümmel: Breast cancer therapy planning–a novel support concept for a sequential decision making problem. Health care management science (2014).

A. Scherrer, P. Ruediger, A. Dinges, K.-H. Küfer, I. Schwidde, S. Kümmel: A decision support system for advanced treatment planning for breast cancer. Operations Research Proceedings (2013). 

A. Scherrer, P. Ruediger, A. Dinges, K.-H. Küfer, I. Schwidde, S. Kümmel: Software assisted decision making in breast cancer therapy planning. Operational research applied to health services (ORAHS) Conference Proceedings (2013).    

M. Klar, M. Hussong, P. Ruediger, L. Yi, M. Glatt, J.C. Aurich: Scalability investigation of Double Deep Q Learning for factory layout planning. Procedia CIRP 107 - Proceedings of the 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems (2022): S.161-166 DOI: 10.1016/j.procir.2022.04.027

P. Ruediger, C. Garth, H. Hagen, H. Leitte: Is Smaller Always Better? - Evaluating Video Compression Techniques for Simulation Ensembles. 2nd International Conference of of the DFG International Research Training Group 2057 – Physical Modeling for Virtual Manufacturing (iPMVM 2020). Open Access Series in Informatics (OASIcs) 89 (2021): 10:1‐10:18.P.

Ruediger, J. Spilski; N. Kartal, S. Gsuck, N.O. Beese, S. Schlittmeier, T. Lachmann, A. Ebert: Cognitive indicators for acoustic source localization and presence in a vivid 3D scene. Proceedings of the ICA 2019 and EAA Euroregio : 23rd International Congress on Acoustics integrating 4th EAA Euroregio 2019. Aachen. Deutsche Gesellschaft für Akustik (DEGA e.V.) (2019). 

P. Ruediger, C. Weber, H. Matsui, E. Heien, B. Hamann, H. Hagen, L. Kellogg: Pre-filtering Turbulent Vector Fields in the Geodynamo. IEEE Visualization Conference Application Track (2015).