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In dieser Arbeit werden Kriterien zur Planung maschineller Lernverfahren für Fertigungsanlagen zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit in der Produktion hergeleitet. Zusätzlich wird ein Vorgehen zur Absicherung der Industrialisierung beschrieben und in mehreren Anwendungsbeispielen dargestellt. Die Anwendungsbeispiele sind aus den Bereichen Prozessdatenanalyse zur Steigerung der Produktivität, sowie Erhöhung des Automatisierungsgrads mittels Deep Learning Modellen.
Jorrit Voigt ist Experte für die Entwicklung und Industrialisierung maschineller Lernverfahren (insb. Deep Learning) in Fertigungsanlagen und Produktionsumgebungen in der Automobilindustrie.
Einleitung.- Theoretische Grundlagen.- Forschungsbedarf, Forschungsfragen und methodisches Vorgehen.- Entscheidungskriterien zur Planung maschineller Lernverfahren in Fertigungsanlagen.- Entwicklung und Industrialisierung maschineller Lernverfahren.- Entwicklung maschineller Lernverfahren im Anwendungsbeispiel.- Schlussbetrachtung.
E-Mail: ProductSafety@springernature.com
