Seminar on Cybersecurity and Control

12. September 2019 / 1 pm – 6 pm / z.1.09 / AAU

JOANNEUM RESEARCH ROBOTICS and the Department of Applied Informatics invite you to a series of four expert talks about security in the robotics domain, with a special focus on control aspects, vulnerability and security by design for future robots.

Speakers, Talks & Abstracts:

Nacim Ramdani (Université d’Orléans): Control Perspectives of Cyber Attacks

Abstract: Autonomous robots and most today’s critical infrastructures are cyber-physical systems (CPS) that operate in highly networked environments as they need to communicate remotely with control and management systems. This feature makes them more vulnerable to cyber-attacks. For instance, a scenario of importance is posed by a malicious adversary that can arbitrarily corrupt the measurements of a subset of (remote) sensors in the CPS. Because sensor measurements data are used to generate control commands, corrupted measurements data will lead to corrupted commands, thus critically affecting the behaviour of the CPS. 

From a control theory perspective, one needs to develop algorithms and architectures for the detection of cyber-attacks on either sensors or actuators, and the mitigation of their impact on the resilience and the overall performance of the CPS. State-of-the-art methods often consider active attack detection, control algorithms that work directly with encrypted sensor data, or secure state estimation methods that show resilience when sensors are under cyber-attacks.

In this talk, first, I will briefly review recent literature on cyber-security from the perspective of control theory. Then, I will describe our approach to secure state estimation, a secure interval state estimator for linear continuous-time systems with discrete-time measurements subject to both bounded-error noise and cyber-attacks. The interval state estimator is modelled as an impulsive system, where impulsive corrections are made periodically using measurement. The approach includes a new selection strategy that can endow the state estimation with resiliency to attacks, when assuming that only a subset of the whole set of sensors can be attacked although this subset is unknown a priori. The approach will be illustrated in simulation with robot navigation under cyber-attack.

Bernhard Dieber (JOANNEUM RESEARCH ROBOTICS): LiveDemo: Hacking the safety systems of a mobile robot

Abstract: Robots have integrated safety systems that are used to prevent incidents like collisions with bystanding humans. For mobile robots, this is mostly done with laser sensors. Since those systems are crucial components of a robot, they are engineered at a very high safety integrity level and use specialized, ultra-reliable, certified hardware components. Despite that, we have found a way to remotely disable the safety subsystem of a mobile robot thus turning it into a harmful device. In this live demonstration, we will show this hack and go into detail on the underlying vulnerabilities. We show supporting material and go into some details on current state and issues of robot cybersecurity.

Michael Hofbaur (JOANNEUM RESEARCH ROBOTICS): Active Diagnosis of Cyber Attacks using Physical System’s Redundancy

Abstract: Control systems define the physical interactions of robots or mechatronic systems in general. In that sense, they operate on the boundary between the physical and the cyber-physical world. Cyberattacks on a robot’s controller can thus cause physical danger to humans, systems and infrastructure. Security measures typically build upon advanced schemes for the underlying software components of robots or its underlying mechatronic devices. The talk, however, will explore schemes where the physical properties of a robot are deliberatively utilized to identify harmful cyber-attacks and thus draft possible corridors for novel cybersecurity measures for robot systems at the system’s level.

Stefan Rass (Technische Wissenschaften, Alpen-Adria-Universität Klagenfurt): Incentive-Based Robot Security – Game Theory for Safe and Secure Collaboration

Abstract: Developing robots in a team is a complex joint venture of achieving not only functional correctness, but also safety and security at the same time. While many mechanisms from system security (like cryptographic and others) are known and available, implementing these in a correct and effective way needs (i) a decent understanding of how the mechanism works, and (ii) considerable awareness that the mechanism is also needed. Time pressure and the complexity of the system’s function itself may be inhibitors that can cause security to receive secondary priority. When it comes to humans collaborating with robots or at least working in their proximity without protection, safety and security become primary concerns. This talk motivates an approach to system security that stems from game theory, and strives for incentives for people to care for security throughout the entire life cycle of a robotics system. The mere fact that a person can be harmed by a not-well-programmed robot may be insufficient, and better incentives are needed for security to become an effective part of future robotics. System security has lots of protections to offer, and game theory is anticipated as an aid for putting them to work. The talk will give an introduction to the ideas and possibilities that game theory has to offer to this end.

We are looking forward to welcome you at our event. Drinks and food will be provided!


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IMENDO GmbH neues Mitglied beim Förderverein Technische Fakultät

Die IMENDO GmbH wurde 2009 von den drei Geschäftsführern Dr. Jörg Kerschbaumer, Dr. Matthias Reichhold und Clemens Eberwein gegründet und ist ein unabhängig geführtes Unternehmen mit dem Sitz in Klagenfurt am Wörthersee im Lakeside B08a. Unsere Spezialisierung liegt in der Konzeption und Implementierung von Enterprise Lösungen für Industrie und öffentliche Einrichtungen. Dies umschließt das Einrichten und die Betreuung von Intranet und Dokumentenmanagementsystemen auf Basis Microsoft SharePoint. Weiters bieten wir mit Skype for Business unseren Kunden ein einheitliches Kommunikationssystem an, das eine perfekte interne und externe Kommunikation sowie raumübergreifendes Arbeiten ermöglicht. Weitere Produkte unseres Unternehmens stellen Business Intelligence & Data Analytics sowie individuelle Software Entwicklungen dar. Das gesamte Unternehmen ist langjähriger Microsoft Gold Partner.

Unser Team besteht im Moment aus 23 hochqualifizierten Mitarbeitern – Microsoft Certified Professionals und Microsoft Certified Solutions Experts, welchen wir modernste Hardware und State-of-the-Art-Technologie inkl. privater Nutzung sowie flexible Arbeitszeiten und ständige Weiterbildungen ermöglichen. Weiters wird bei uns die Mitarbeitervorsorge groß geschrieben, so gibt es z.B. professionelle inhouse Massagen und tägliche gesunde Snacks zur kostenlosen Verfügung. Eine flache Hierarchie und freundschaftliches Betriebsklima sorgen für regelmäßige Teamevents.

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Sensolligent GmbH neues Mitglied beim Förderverein Technische Fakultät

Sensolligent ist ein junges StartUp mit Sitz im Lakeside Park Klagenfurt. Nach nur einem Jahr Betrieb ist das Team von 4 Gründern zu einem Team von 20 Sensolligent Teamplayern angewachsen. Ein zweites Office außerhalb von Österreich ist noch im Jahr 2019 geplant.

Sensolligent stellt digitale Zwillinge (virtuelle Clone) von Fertigungsanlagen in der Industrie her. Die Zwillinge können für die unterschiedlichsten Einsatzgebiete konfiguriert werden:

  • AI Trainingsstation
  • Prozessoptimierung
  • Anlagen Beobachtung überall und immer
  • Platzmanagement
  • Marketing und Verkauf

Dabei ist die endgültige Visualisierung abhängig vom Kundenwunsch, hier bietet Sensolligent folgende Lösungen an: VR via Oculus Rift oder HCT VIVE; AR via Hololens oder mobile devices oder Desktop-Lösungen.

Sensolligent GmbH
Lakeside Park B07b
9020 Klagenfurt

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DevOne 2019 – Developer and Ops conference – Linz/Austria – 11. April 2019

DevOne is an international conference hosted in Linz, Upper Austria. Our over 600 attendees are a diverse mix of developers, engineers, and many other cool people. Audience skills span from intermediate to expert.

In our third year, our mission is to embrace change. To grow, to scale, to let in new technology as it transforms us as people. By inviting engineers from all over the world who found solutions to problems beyond our imagination.

DevOne in a nutshell:

Speakers Line-up:

  • Emily Freeman – Azure Advocate, Microsoft
  • Adrian Hornsby – Developer Advocate, AWS
  • Carmen Andoh – Infrastructure Engineer, Travis CI
  • Heidi Waterhouse – Developer Advocate at LaunchDarkly
  • and many more…

It’s time to look for new horizons! 

P.S. We are looking for creative proposals about hot topic talks in the field of continuous delivery, programming, security, and IoT. Please find further information about becoming a DevOne speaker in our submission form. This CFP closes on February 1, 2019.

We are looking forward to seeing you 🙂


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Frohe Weihnachten und viel Erfolg für 2019


Der Förderverein Technische Fakultät an der Alpen-Adria-Universität Klagenfurt wünscht allen Mitgliedern ein frohes Weihnachtsfest und einen guten Start in ein erfolgreiches Jahr 2019!

Aktuelle Hinweise

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Roland-Mittermeir-Preis: Ausschreibung 2018

Trophy WinnerAusschreibung 2018


Prämierung der besten Diplom- bzw. Masterarbeit aller Studien der Technischen Fakultät an der Universität Klagenfurt

Der Förderverein Technische Fakultät an der Universität Klagenfurt schreibt die Prämierung der besten Diplom- bzw. Masterarbeit aller Studien der Technischen Fakultät an der Universität Klagenfurt des laufenden Studienjahres aus.

Der Preis besteht aus einer Urkunde und einer Prämie in Höhe von

EUR 1.500,–

Die Jury ist ermächtigt den Preis gegebenenfalls zwischen mehreren Diplom- bzw.Masterarbeit zu teilen. Antragsberechtigt sind Absolventinnen und Absolventen aller Studienrichtungen der Technischen Fakultät der Universität Klagenfurt, die Mitglied beim Förderverein sind (Beitrittserklärung hier!) und deren Diplom- bzw. Masterarbeit mit “Sehr Gut” beurteilt wurde. D.h. AbsolventInnen der folgenden Masterstudien: Informatik, Informationsmanagement, Informationstechnik, Technische Mathematik bzw. Lehramtsstudien mit einem Unterrichtsfach der TEWI zugeordnet (sofern die Diplomarbeit einem dieser Unterrichtsfächer zuzuordnen ist).

Es werden nur Diplom- bzw. Masterarbeit bewertet, die im Zeitraum vom 1. Januar 2018 bis zum 31. Dezember 2018 fertiggestellt wurden. Als Fertigstellungstermin gilt der Tag der Ausstellung des Gutachtens/Beurteilung (lt. ZEUS). Die Einreichfrist für die Verleihung des Preises endet am 31. Mai 2019.

Der Antrag ist beim Geschäftsführer des Förderverein Technische Fakultät an der Universität Klagenfurt einzureichen und soll folgendes beinhalten:

  • Diplom- bzw. Masterarbeit (in elektronischer Form als PDF-Datei).
  • Gutachten des Betreuers der Diplom- bzw. Masterarbeit.
  • Allfällige Software (oder Verweise auf existierende Software).
  • Eine kurze Zusammenfassung (max. eine Seite), die so geschrieben sein soll, dass sie auch für Nicht-ExpertInnen verständlich ist!

Beurteilungskriterien für die Zuerkennung des Preises sind strikt fachlicher qualitätsbezogener Natur. Sie umfassen die Aspekte:

  • wissenschaftlicher Gehalt,
  • Innovationsgehalt und Umsetzbarkeit,
  • Klarheit der Darstellung und Qualität der Ausführung.

Die Zuerkennung des Preises erfolgt durch eine Jury per Vorstandsbeschluß. Die Jury besteht i.a. aus:

  • dem Obmann des Förderverein Technische Fakultät an der Universität Klagenfurt (Vorsitz),
  • Vertretern der TEWI-Institute der Universität Klagenfurt und
  • Vertretern der institutionellen Mitglieder des Förderverein Technische Fakultät an der Universität Klagenfurt.

Der Geschäftsführer des Förderverein Technische Fakultät an der Universität Klagenfurt kann zu den Sitzungen der Jury als nichtstimmberechtigtes Mitglied beigezogen werden. Die Sitzungen der Jury sind geschlossene Sitzungen und die Entscheidungen der Jury sind endgültig. Der Rechtsweg ist ausgeschlossen.

Die Preisverleihung findet üblicherweise im Rahmen einer TEWI-Veranstaltung statt.

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Bandwidth Efficient Streaming of Omnidirectional Video

(c) ftf/Christina Supanz

… ist der Titel des 1. Platzes des Roland-Mittermeir-Preises 2017 und wurde vom Förderverein Technische Fakultät mit EUR 1.500,–ausgezeichnet. Dem Autor und Preisträger, Herrn Dipl.-Ing. Mario Graf, wurde der Preis im Rahmen 30-Jahr-Feier Förderverein Technische Fakultät übergeben und die Arbeit wird hier kurz vorgestellt:

Zusammenfassung: In dieser Masterarbeit werden Strategien und Lösungen zum bandbreitenoptimierten Streaming von omnidirektionalen Videoinhalten (ODV) behandelt. Omnidirektionale Videos bieten die Möglichkeit, während des Betrachtens die aktuelle Blickrichtung interaktiv zu ändern. Durch diese spezielle Eigenschaft benötigen solche Videos jedoch auch höhere Bitraten und Auflösungen als traditionelle Videoinhalte. Dadurch entsteht ein Bedarf nach neuen Streaming Strategien, um diesen erhöhten Anforderungen an die Datenübertragung gerecht werden zu können.

Unter Streaming versteht man in diesem Kontext das Übertragen von Videoinhalten über das Internet. Diese Inhalte können dann etwa in einem Webbrowser oder auf einem Smartphone betrachtet werden, ohne dass der Inhalt auf dem Gerät gespeichert werden muss. Dabei wird das Video in kleinen Datenpaketen heruntergeladen, welche temporär am Gerät verfügbar sind und dann wieder verworfen werden.

Zu Beginn liefert diese Arbeit ausführliche Hintergrundinformationen dazu, wie ODV Inhalte erstellt, gespeichert und gestreamt werden können. Außerdem werden mehrere neue Streaming Strategien vorgestellt, unter anderem auch Tiled-Streaming. Dabei wird das Video in rechteckige Bereiche aufgeteilt, die getrennt voneinander und in verschiedenen Bildqualitäten zum wiedergebenden Gerät (Client) übertragen werden können. Der Client kann nun die Datenrate der Übertragung dadurch vermindern, dass etwa zurzeit nicht sichtbare Bildausschnitte nur in geringer Bildqualität übertragen werden.

Um diesen Ansatz zu evaluieren, wurde ein Datenset bestehend aus einer Vielzahl an Videosequenzen erstellt, die unterschiedliche Eigenschaften aufweisen. Um zu überprüfen, wie sich Tiled-Streaming in einem Idealszenario verhält, wurde dessen Effizienz mit einer statischen vordefinierten Blickrichtung evaluiert. Es hat sich gezeigt, dass unter Verwendung eines geeigneten Tiling-Schemas, die benötigte Bandbreite um bis zu 65% reduziert werden kann. In einer Netzwerkumgebung mit besonders niedrigen Latenzzeiten können sogar Einsparungen bis zu 85% erreicht werden.

In einem Szenario mit sich ständig verändernden Blickrichtungen, so wie es beim Betrachten solch eines Inhalts durch eine Person der Fall wäre, konnte eine mögliche durchschnittliche Bandbreiteneinsparung von 40% festgestellt werden. Bei Inhalten mit höheren Bitraten und Auflösungen erhöht sich dieser Wert auf bis zu 55%. Abschließend hat sich für das Tiled-Streaming von ODV im Equirectangular-Layout, ein Tiling Schema von 6×4 Tiles als geeignet herausgestellt.

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Low-Complexity, Parametric System Identification and Controller Auto-Tuning for Switched Mode Power Converters

(c) ftf/Christina Supanz

… ist der Titel des 2. Platzes des Roland-Mittermeir-Preises 2017 und wurde vom Förderverein Technische Fakultät mit EUR 1.000,–ausgezeichnet. Dem Autor und Preisträger, Herrn Dipl.-Ing. Harald Gietler, wurde der Preis im Rahmen 30-Jahr-Feier Förderverein Technische Fakultät übergeben und die Arbeit wird hier kurz vorgestellt:

Zusammenfassung: The ever-increasing number of electronic devices pushes the demand on efficient power management solutions continuously. Over the past decades the market share of switched mode power converters (SMPCs) grew rapidly due to their superior efficiency compared to conventional regulators. Nevertheless, an insufficiently performing SMPC influences the operating range, the stability and the efficiency of the supplied system. To optimize the transient performance of an SMPC, the use of suitable control algorithms is crucial. The performance of those control schemes is limited by insufficient knowledge of the converter characteristics. Unfortunately, exact information about the system is usually not available, due to manufacturing tolerances and long- term aging effects of involved passive components. Furthermore, the whole set of passive components may be changed to achieve different characteristic behaviors. The controller has to be robust, and consequently conservatively tuned, to cover all configuration possibilities.

Online system identification (SI) methods can be used to identify system parameters. The estimated characteristics are used as a basis for progressive tuning of the controller in order to improve the transient performance of the closed loop system. Generally, the more accurate the estimation result of the system parameters is, the better is the performance gain due to the SI process. This work introduces a novel concept for fast, efficient and accurate coefficient estimation of discrete-time models such as transfer functions. It approximates the linear least squares method and compared to well established algorithms it drastically reduces the computational complexity, while maintaining sufficient accuracy. Generally, this methodology can be applied to common discrete-time transfer functions or state-space models, whereas this thesis focuses on its impact and applicability in the field of SMPCs. Therefore, the proposed method is especially beneficial, since it significantly reduces the required excitation time compared to the state-of-the-art. Consequently, the proposed concept can be integrated into the start-up procedure of the converter module. The theoretical background of the introduced concept has been experimentally verified with a dc-dc buck converter based prototyping platform. It includes a digital proportional-integral-derivative (PID) controller implemented in a field-programmable- gate-array (FPGA), which is adaptively tuned, resulting in significant improvements in terms of dynamic performance.

The master thesis was done in cooperation with Infineon Technologies Austria AG. Two scientific papers based on the thesis have been published at major international conferences and one in a national journal. Additionally, one contribution for an international journal has been submitted and two US-Patent applications have been filed.

International Conference Publications:

H. Gietler, C. Unterrieder, A. Berger, R. Priewasser and M. Lunglmayr, „Low-complexity, high frequency parametric system identification method for switched-mode power converters,“ 2017 IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC), Tampa, FL, 2017, pp. 2004-2009. doi: 10.1109/APEC.2017.7930974

M. Kanzian, H. Gietler, C. Unterrieder, M. Agostinelli, R. Priewasser, M. Lunglmayr and M. Huemer, “Low-Complexity State- Space Based System Identification and Controller Auto-Tuning Method for Multi-Phase DC-DC Converters,” in Proc. of 2018 International Power Electronics Conference (IPEC), Nigaata, Japan

Journal Published:

Kanzian, Marc & Gietler, Harald & Agostinelli, Matteo & Priewasser, Robert & Huemer, Mario. (2018). Comparative study of digital control schemes for interleaved multi-phase buck converters. e & i Elektrotechnik und Informationstechnik. 10.1007/s00502-017-0574-3.

Journal Submitted:

H. Gietler, M. Kanzian, C. Unterrieder, A. Berger, R. Priewasser, M. Huemer and H. Zangl, „ Low-Complexity Natural Frequency Estimation and Adaptive Control for Buck Converters “, IEEE Transaction on Power Electronics

US-Patent Applications:


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Hyperspectral Deep Learning for Fruit and Vegetable Recognition and Bayesian Deep Learning to Accurately Determine Model Uncertainty

(c) ftf/Christina Supanz

… ist der Titel des 3. Platzes des Roland-Mittermeir-Preises 2017 und wurde vom Förderverein Technische Fakultät mit EUR 500,–ausgezeichnet. Dem Autor und Preisträger, Herrn Dipl.-Ing. Konstantin Posch, wurde der Preis im Rahmen 30-Jahr-Feier Förderverein Technische Fakultät übergeben und die Arbeit wird hier kurz vorgestellt:

Zusammenfassung: Theoretisches Fundament der vorliegenden Arbeit sind neurale Netze, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), als spezifische Deep Learning Modelle (DLM) zur Bildklassifikation. Zielsetzung war einerseits die Entwicklung eines innovativen, statistischen Bildklassifikators für Obst und Gemüse und andererseits die Erarbeitung einer neuen Methode zur Verknüpfung von Bayesscher Statistik und Deep Learning, mit dem Ziel, aktuelle Schwachstellen von DLMs entgegenzuwirken und demzufolge deren Anwendungsgebiet und Akzeptanz zu vergrößern. Neben Bearbeitung der beiden Kernthemen wurden vorab jeweils die theoretischen Hintergründe anschaulich beschrieben.

In der Nahrungs- und Genussmittelindustrie ist die zuverlässige Klassifikation von Obst und Gemüse von großem Interesse (automatisierte Sortiersysteme, Qualitätskontrolle, personalisierte Ernährung, automatische Bepreisung,…). Aufgrund der teilweise beträchtlichen Ähnlichkeiten der einzelnen Klassen in Form und Farbe sowie der oft deutlichen Varianz innerhalb der Klassen gilt die Problemstellung als schwierig. Modelle sind häufig nicht präzise genug, oder erfordern Bedingungen an die Datenaufnahme, die in realen Anwendungen unrealistisch, bzw. nur bedingt erfüllbar sind. Im Zuge dieser Arbeit wurde analysiert, ob die Aufnahme von hyperspektralen Bildern (im sichtbaren Spektrum) das Training zuverlässigerer Modelle erlaubt. Beschränkung auf das sichtbare Spektrum erlaubt die Verwendung von vergleichsweise günstigen Kameras, welches weitläufige Akzeptanz in praktischen Anwendungen garantieren soll. Insbesondere wurde eine neue Methode zur Klassifikation von hyperspektralen Bilddaten vorgeschlagen, welche im Wesentlichen auf einer geschickten Erweiterung von CNNs für RGB Daten beruht. Basierend auf einem selbstaufgenommenen und für praktische Anwendungen realistischen Datensatz konnten state-of-the-art Resultate erzielt werden. Darüber hinaus bestätigte eine Konversion der hyperspektralen Bilder in RGB Bilder die Vermutung, dass „Hyperspectral Imaging“ das Training signifikant zuverlässigerer Modelle erlaubt.

Grundsätzlich besitzt Deep Learning zwei Nachteile, welche beide auf der Tatsache beruhen, dass die lernbaren Netzwerkparameter als deterministisch betrachtet werden. Einerseits kann die Prognoseunsicherheit nicht gemessen werden und andererseits leiden die Modelle häufig unter einem over-fitting. Insbesondere die fehlende Information an Prognoseunsicherheit resultiert in bedingter Eignung von Deep Learning in einigen Anwendungsgebieten, in welchen Fehlentscheidungen besonders schwerwiegend sind (selbstfahrende Autos, Medizin,…). Beide Probleme lassen sich mittels Bayesscher Statistik lösen. Hierbei werden die Netzwerkparameter wie Zufallsvariablen behandelt, welches eine Robustheit gegen over-fitting garantiert und weiters eine Quantifizierung der Unsicherheit erlaubt. Sogenanntes Bayes Deep Learning ist Gegenstand aktueller Forschung und stößt weltweit auf enormes Interesse. In dieser Arbeit wird erstmals eine Methode für Bayes Deep Learning präsentiert, welche sowohl eine akkurate Quantifizierung der Prognoseunsicherheiten, als auch der Parameterunsicherheiten erlaubt. Wie in der Arbeit gezeigt wurde, kann letzteres zur Optimierung von Netzwerkarchitekturen genutzt werden. Die vorgeschlagene Methode wurde durch Modifikation des populären Deep Learning Frameworks Caffe implementiert und erfolgreich am Benchmark-Datensatz MNIST getestet.

Die vorliegende Diplomarbeit diente als Ausgangspunkt von zwei Publikationen, welche sich derzeit in Elsevier Engineering Applications of Artificial Intelligence und Springer International Journal of Computer Vision im Reviewprozess befinden. Abschließend ist noch anzumerken, dass die Arbeit im Rahmen eines Projektes mit der Carinthian Tech Research AG, Villach entstand und darüber hinaus von der Philips Austria GmbH unterstützt wurde.

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Flextronics International Gesellschaft m.b.H. neues Mitglied beim Förderverein Technische Fakultät

Flex Althofen ist Teil eines internationalen Technologieunternehmens, das weltweit mehr als 200.000 Mitarbeiter in über 30 Ländern beschäftigt.

Am Standort Althofen entwickeln über 850 Mitarbeiter intelligente Produkte für eine vernetzte Welt. Doch was kann man sich darunter vorstellen? Sei es der kleinste Lautsprecher der Welt oder ein hochmodernes Insulingerät bis hin zu tonnenschweren Maschinen, Flex produziert alles. Am Kärntner Standort hat man sich auf elektronische Module und Komplettgeräte für hochkarätige, internationale Kunden aus der Medizintechnik, Automobilindustrie und Industrietechnik spezialisiert. Der Fokus sowohl in der Produktion als auch in der Forschung liegt insbesondere in Robotertechnologien, Automatisierungstechnik, Industrie 4.0 und IoT (Internet of Things).

Einer der besten Arbeitgeber Österreichs – Flex Althofen wurde 2018 mit dem „Great Place to Work“ Award ausgezeichnet. Warum? Weil, bei Flex Althofen die Mitarbeiter den Unterschied machen. Neben einer Kantine, einem Betriebsrestaurant, bietet Flex einen wöchentlichen Massagedienst im Haus, jährliche gemeinsame Feste sowie die Chance in einem internationalem Unternehmen eine Karriere zu starten.

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