In:
Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Walter de Gruyter GmbH, Vol. 114, No. 3 ( 2019-03-28), p. 145-149
Kurzfassung:
Industrie 4.0 geht mit einer Vielzahl an Technologien einher, die großes Potenzial für die Elektromotorenproduktion von morgen bieten. Vor allem datengetriebene Ansätze, die sich der Methoden des maschinellen Lernens (ML) bedienen, rücken zunehmend in den Fokus. Im Rahmen dieses Beitrags wird gezeigt, wie sich die daraus ergebenden Potenziale systematisch erschließen lassen. Nach einem kurzen Überblick über bestehende ML-Ansätze in der Elektromotorenproduktion wird anhand des Referenzmodells CRISP-DM beispielhaft eine ML-basierte Qualitätsüberwachung für das Laserschweißen von Hairpins entwickelt.
Materialart:
Online-Ressource
ISSN:
2511-0896
,
0947-0085
Sprache:
Englisch
Verlag:
Walter de Gruyter GmbH
Publikationsdatum:
2019
ZDB Id:
2133068-2
ZDB Id:
1225290-6
SSG:
3,2
Permalink