Potentials of Large Language Models for Generating Assembly Instructions
F. Meyer, L. Freitag, S. Hinrichsen, O. Niggemann, Potentials of Large Language Models for Generating Assembly Instructions, IEEE, Piscataway, NJ, 2024.

Task-fidelity Assessment for Programming Tasks Using Semantic Code Analysis
L. Wehmeier, S. Eilermann, O. Niggemann, A. Deuter, Task-Fidelity Assessment for Programming Tasks Using Semantic Code Analysis, IEEE, [Piscataway, NJ], 2024.

How to Generate Assembly Instructions with Robotic Process Automation
F. Meyer, S. Hinrichsen, O. Niggemann, How to Generate Assembly Instructions with Robotic Process Automation, AHFE International, 2023.

Development of a Reinforcement Learning Approach for Industrial Bin Picking
T. Stuke, T. Rauschenbach, T. Bartsch, Development of a Reinforcement Learning Approach for Industrial Bin Picking, 1st ed., Springer Verlag, Heidelberg, 2023.

Konzeptualisierung als Kernfrage des Maschinellen Lernens in der Produktion
O. Niggemann, G. Biswas, J.S. Kinnebrew, H. Khorasgani, N. Hranisavljevic, A. Bunte, in: M. ten Hompel, B. Vogel-Heuser, T. Bauernhansl (Eds.), Handbuch Industrie 4.0: Produktion, Automatisierung und Logistik, Springer, Berlin, 2020, p. 800.

Quality Control of Continuous Wort Production through Production Data Analysis in Latent Space
F. Zhang, K. Pinkal, F. Conradi, P. Wefing, J. Schneider, O. Niggemann, in: 2019.

Why Symbolic AI is a Key Technology for Self-Adaption in the Context of CPPS
A. Bunte, P. Wunderlich, N. Moriz, P. Li, A. Mankowski, A. Rogalla, O. Niggemann, in: 24nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Zaragoza, Spain, 2019.

Evaluation of Cognitive Architectures for Cyber-Physical Production Systems
A. Bunte, A. Fischbach, J. Strohschein, T. Bartz-Beielstein, H. Faeskorn-Woyke, O. Niggemann, in: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Universidad de Zaragoza  (Eds.), 24nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), IEEE, [Piscataway, NJ], 2019, pp. 729–736.

Evaluation of Cognitive Architectures for Cyber-Physical ProductionSystems
A. Bunte, A. Fischbach, J. Strohschein, T. Bartz-Beielstein, H. Faeskorn-Woyke, O. Niggemann, ArXiv E-Prints (2019).

Model-Based Diagnosis for Cyber-Physical Production Systems Based on Machine Learning and Residual-Based Diagnosis Models
A. Bunte, B. Stein, O. Niggemann, in: Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), Hawaii, USA, 2019.

Non-convex hull based anomaly detection in CPPS
P. Li, O. Niggemann, Engineering Applications of Artificial Intelligence 87 (2019).

Mathematische Optimierung der Teileanordnung in der Kommissionierung
P. Sehr, S. Bendzioch, O. Niggemann, Wissenschaftliche Berichtef: wissenschaftliche Zeitschrift der Hochschule Mittweida (FH) (2018) 18–21.

Assistance System to Support Troubleshooting of Complex Industrial Systems
D. Lang, P. Wunderlich, M. Heinz, L. Wisniewski, J. Jasperneite, O. Niggemann, C. Röcker, in: 14th IEEE International Workshop on Factory Communication Systems (WFCS), IEEE, Piscataway, NJ, 2018.

Inline progress measurement of the ß-amylase rest in the mashing process employing a near infrared transflectance probe
F.P. Conradi, P. Wefing, K. Pinkal, F. Zhang, O. Niggemann, J. Schneider, in: 2018.

Laboratory plant for a closed loop-controlled continuous (CLCC) mashing
P. Wefing, F.P. Conradi, L. Fuchs, J.W. Schoppmeier, K. Pinkal, O. Niggemann, J. Schneider, in: 2018.

Inline progress measurement of the ß-amylase rest in the mashing process employing a near infrared transflectance probe
F.P. Conradi, P. Wefing, K. Pinkal, F. Zhang, O. Niggemann, J. Schneider, in: 2018.

Integrating OWL Ontologies for Smart Services into AutomationML and OPC UA
A. Bunte, O. Niggemann, B. Stein, in: 23th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 2018.

Mapping Data Sets to Concepts Using Machine Learning and a Knowledge Based Approach
A. Bunte, P. Li, O. Niggemann, in: International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART), SCITEPRESS, Madeira, Portugal, 2018.

Auswirkungen von Assistenzsystemen auf die Arbeit in der manuellen Montage
T. Kleineberg, S. Hinrichsen, O. Niggemann, in: Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V (GfA) (Ed.), Bericht zum 63. Frühjahrskongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V., GfA-Press, Dortmund, 2017.

Managing Complexity: Towards Intelligent Error-Handling Assistance Trough Interactive Alarm Flood Reduction
S. Büttner, P. Wunderlich, M. Heinz, O. Niggemann, C. Röcker, in: A. Holzinger (Ed.),  Machine Learning and Knowledge Extractionf: First IFIP TC 5, WG 8.4, 8.9, 12.9 International Cross-Domain Conference, CD-MAKE 2017, Reggio, Italy, August 29 – September 1, 2017, Proceedings, Springer, Cham, 2017, pp. 69–82.

Industrie 4.0 Communication Guideline Based on OPC UA
F. Pethig, S. Schriegel, A. Maier, J. Otto, S. Windmann, B. Böttcher, O. Niggemann, J. Jasperneite, Industrie 4.0 Communication Guideline Based on OPC UA, VDMA Guideline, Publisher: VDMA Verlag GmbH, Editor: Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V., Frankfurt, Germany, 2017.

Learned Abstraction: Knowledge Based Concept Learning for Cyber Physical Systems
A. Bunte, P. Li, O. Niggemann, in: 3rd Conference on Machine Learning for Cyber Physical Systems and Industry 4.0 (ML4CPS), 2017.

Natürlichsprachliche Schnittstelle für Produktionssysteme
A. Bunte, A. Diedrich, O. Niggemann, in: Tagungsband Des Entwicklerforums “HMI – Komponenten Lösungen,” HMI, München, 2016.

Semantics Enable Standardized User Interfaces for Diagnosis in Modular Production Systems
A. Bunte, A. Diedrich, O. Niggemann, in: International Workshop on the Principles of Diagnosis (DX), Denver, CO, USA, 2016.

Integrating Semantics for Diagnosis of Manufacturing Systems
A. Bunte, A. Diedrich, O. Niggemann, in: 21th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Berlin, 2016.

Datenanalyse in der intelligenten Fabrik
O. Niggemann, G. Biswas, H. Khorasgani, S. Volgmann, A. Bunte, in: B. Vogel-Hauser, T. Bauernhansl, M. ten Hompel (Eds.), Handbuch Industrie 4.0 Bd. 2, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2016.

Wie intelligent werden Maschinen?
J. Jasperneite, O. Niggemann, in: Vortrag anlässlich des 50 jährigen Bestehens der Lemgoer Elektrotechnik, Lemgo, 2016.

On the Diagnosis of Cyber-Physical Production Systems - State-of-the-Art and Research Agenda
O. Niggemann, V. Lohweg, in: Twenty-Ninth Conference on Artificial Intelligence (AAAI-15), Austin, Texas, USA, 2015.

,,Plug-and-Producec für Fertigungssysteme - Anwendungsfälle und Lösungsansätze
J. Jasperneite, S. Hinrichsen, O. Niggemann, Informatik-Spektrum 38 (2015) 183–190.

Kognitive Architektur zum Konzeptlernen in technischen Systemen
A. Diedrich, A. Bunte, A. Maier, O. Niggemann, in: Machine Learning for Cyber Physical Systems and Industry 4.0 (ML4CPS), Lemgo, Germany, 2015.

Data-Driven Monitoring of Cyber-Physical Systems Leveraging on Big Data and the Internet-of-Things for Diagnosis and Control
O. Niggemann, G. Biswas, J.S. Kinnebrew, H. Khorasgani, S. Volgmann, A. Bunte, in: International Workshop on the Principles of Diagnosis (DX), Paris, France, 2015.

Intelligente Entwurfsassistenz für Automatisierungssysteme - Vorteile deklarativer Paradigmen im Systementwurf
B. Böttcher, N. Moriz, O. Niggemann, in: Automation 2015, VDI-Verlag, Baden-Baden, 2015.

IKT in der Fabrik der Zukunft - Ein Diskussionsbeitrag zu Industrie 4.0
C. Frey, M. Heinzmann, J. Jasperneite, O. Niggemann, O. Sauer, M. Schleipen, T. Usländer, M. Voit, ATP Edition - Automatisierungstechnische Praxis (2014).

Konzepte und Anwendungsfälle für die intelligente Fabrik
O. Niggemann, J. Jasperneite, in: T. Bauernhansl, M. ten Hompel, B. Vogel-Heuser (Eds.), Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung Und Logistik , Springer-Verlag, 2014.

IKT in der Fabrik der Zukunft - Ein Diskussionsbeitrag zu Industrie 4.0
C. Frey, M. Heinzmann, J. Jasperneite, O. Niggemann, O. Sauer, M. Schleipen, T. Usländer, ATP Edition - Automatisierungstechnische Praxis (2014).

Plug-and-Work für verteilte Echtzeitsysteme mit Zeitsynchronisation
S. Schriegel, O. Niggemann, J. Jasperneite, in: 2014.

Using Learned Models for the Root Cause Analysis of Cyber-Physical Production Systems
O. Niggemann, S. Windmann, S. Volgmann, A. Bunte, B. Stein, in: International Workshop on the Principles of Diagnosis (DX), Graz, Austria, 2014.

Assisted Design for Automation Systems - from Formal Requirements to Final Designs
N. Moriz, B. Böttcher, O. Niggemann, J. Lackhove, in: 19th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Barcelona, Spain, 2014.

From Formal Requirements on Technical Systems to Complete Designs - A Holistic Approach
B. Böttcher, N. Moriz, O. Niggemann, in: B. Schaub, T., Friedrich, G. O’Sullivan (Ed.), 21st European Conference on Artificial Intelligence Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 2014, Vol. 263, Prague, Czech Republic, 2014, pp. 977–978.

Energieeffizienz in der Intralogistik : Elektrische Antriebstechnik - intelligent und nachhaltig
O. Niggemann, H. Borcherding, M. Köster, S. Windmann, M. Ehlich, Werkstattstechnikf: wt (2013) 416–422.

A Stochastic Method for the Detection of Anomalous Energy Consumption in Hybrid Industrial Systems
S. Windmann, S. Jiao, O. Niggemann, H. Borcherding, in: 11th International IEEE Conference on Industrial Informatics, IEEE, Bochum, 2013, pp. 194–199.

Design of Industrial Automation Systems - Formal Requirements in the Engineering Process
B. Böttcher, J. Badinger, N. Moriz, O. Niggemann, in: 18thIEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Cagliari, Italy, 2013.

Why do verification approaches in automation rarely use HIL-test?
N. Schetinin, N. Moriz, B. Kumar, S. Faltinski, O. Niggemann, A. Maier, in: International Conference on Industrial Technology (ICIT) 25.-27. February 2013, Cape Town, South Africa, , 2013.

Cyber-Physical Systems im Maschinen- und Anlagenbau – ein Konzept für die Zukunft?
A. Dicks, M. Bator, V. Lohweg, S. Faltinski, O. Niggemann, in: Cyber-Physical Systems – Enabling Multi-Nature Systems (CPMNS), Dresden, April 18, , Fraunhofer-Verlag, Stuttgart, 2012, pp. 51–56.

Modeling and Testing of Automation Systems
B. Kumar, O. Niggemann, W. Schäfer, J. Jasperneite, Advances in Intelligent and Soft Computing 133 (2012) 1027–1034.

Intelligente Assistenzsysteme zur Beherrschung der Systemkomplexität in der Automation
J. Jasperneite, O. Niggemann, ATP Edition - Automatisierungstechnische Praxis  (2012).

Experience in deploying MBT for industrial automation
B. Kumar, A. Toensfeuerborn, O. Niggemann, W. Schäfer, J. Jasperneite, in: 2012.

AutomationML als Grundlage für einen durchgängigen Modellierung-, Simulations- und Integrationsprozess in der Anlageplanung. 
S. Faltinski, N. Moriz, N. Schetinin, O. Niggemann, in: AUTOMATION 2012, Baden Baden, 2012.

AutomationML: From Data Exchange to System Planning and Simulation
S. Faltinski, O. Niggemann, N. Moriz, A. Mankowski, in: 2012 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), Athen, Griechenland, 2012.

mINA - Eine echtzeitfähige Middleware für die Industrieautomation zur Realisierung semantikbasierter Wandelbarkeit 
S. Faltinski, M. Wienke, O. Niggemann, J. Jasperneite, in: 2. Jahreskolloquium Kommunikation in Der Automation (KommA 2011), Magdeburg, 2011.

mINA-DL: A Novel Description Language Enabling Dynamic Reconû01guration in Industrial Automation
M. Wienke, S. Faltinski, O. Niggemann, J. Jasperneite, in: 16th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA 2011), Toulouse, France, 2011.

Systemmodelle für wandelbare Automatisierungssysteme
O. Niggemann, J. Jasperneite, in: 8. Symposium Informationstechnologien Für Entwicklung Und Produktion in Der Verfahrenstechnik Dechema, Frankfurt, 2011.

AutomationML as a Basis for Offline- and Realtime-Simulation
O. Gräser, B. Kumar, N. Moriz, A. Maier, O. Niggemann, in: 2011.

Integration und Anwendung von objektorientierten Simulationsmodellen in AutomationML
N. Moriz, S. Faltinski, O. Gräser, O. Niggemann, M. Barth, A. Fay, in: VDI Kongress AUTOMATION 2011 , Baden Baden, 2011.

A Probabilistic MajorClust Variant for the Clustering of Near-Homogeneous Graphs
O. Niggemann, V. Lohweg, T. Tack, in: 33rd Annual German Conference on Artificial Intelligence (KI 2010), Springer, Berlin, 2010, pp. 184–194.

Statistical Models of Network Traffic
B. Kumar, O. Niggemann, J. Jasperneite, in: 2010.

Model-based Development of Automation Systems
O. Niggemann, A. Maier, J. Jasperneite, in: 2010.

Test Generation for Hybrid, Probabilistic Control Models
B. Kumar, O. Niggemann, J. Jasperneite, in: 2010.

Machine Learning in Real-time Applications (MLRT - KI 2009 Workshop)
V. Lohweg, O. Niggemann, in: Lemgoer Schriften Zur Industriellen Informationstechnik (Lemgo Series on Industrial Information Technology), Vol. 3, ISSN 1869-2087, Lemgo 2009, 2009.

Timed Automata for Modeling Network Traffic
B. Kumar, O. Niggemann, J. Jasperneite, in: Machine Learning in Real-Time Applications (MLRTA 09) (in Conjunction with 32nd Annual Conference on Artificial Intelligence (KI 2009)), Paderborn, Germany, 2009.