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Anwendungen des Maschinellen Lernens zur Prädiktiven Prozesskontrolle
Jan Mayer (Broschiert, Deutsch)
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Beschreibung
Intelligente Prognosen verändern das Qualitätsmanagement grundlegend: Anstatt Vergangenes zu beschreiben, erlaubt die Prädiktive Prozesskontrolle (PPK), Schlechtteile und Prozesseingriffe anhand maschinellen Lernens vorherzusagen, bevor Ausschuss entsteht. In dieser Arbeit werden systematisch Anforderungen an die PPK erhoben und konkrete Anwendungsfälle in unterschiedlichen industriellen… Fertigungsbereichen evaluiert. Anhand erklärbarer Algorithmen stellt diese Arbeit eine Erweiterung zur klassischen Statistischen Prozesskontrolle dar, welche von reaktiven Regelkarten hin zu belastbaren Vorhersagen für eine stabile und effiziente Serienfertigung sorgt.
Innerhalb des Anforderungsprofils der PPK werden User Stories abgeleitet und Methodenketten für zwei Kernaufgaben entwickelt: Maschinenfähigkeit interpretieren und anpassen sowie Prozessfähigkeit vorhersagen. In beiden Anwendungen werden interpretierbare Methoden evaluiert und gleichzeitig Algorithmen zu robusten Vorhersagen optimiert. Praxisnahe Validierungen zur in-situ-Qualitätsvorhersage und der gesteuerten Qualitätskontrolle sowie eine Wirtschaftlichkeitsanalyse belegen Nutzen, Einsatzgrenzen und Akzeptanzkriterien der PPK. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
16.12.2025
Sprache
Deutsch
EAN
9783839621448
Herausgeber
Fraunhofer Verlag
Serien- oder Bandtitel
Berichte aus dem Produktionstechnischen Zentrum Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
Jan Mayer
Seitenanzahl
214
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Prädiktive Prozesskontrolle, Qualitätsmanagement, Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Kostenrechnung, Datenwissenschaftler, Qualitätsingenieure, Prozessingenieure
Thema-Inhalt
TGB - Maschinenbau
GPH - Datenwissenschaft und -analyse: allgemein
GPS - Forschungsmethoden, allgemein
UB - Informationstechnik (IT), allgemeine Themen
TGPC - Computerunterstützte Fertigung (CAM)
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm
Hersteller: Fraunhofer Verlag, verlag@fraunhofer.de, Annika Fesch, Nobelstr. 12, 70569 Stuttgart, DE
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