Beitrag zur Industrialisierung maschineller Lernverfahren in Fertigungsanlagen: 180

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Bol In dieser Arbeit werden Kriterien zur Planung maschineller Lernverfahren für Fertigungsanlagen zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit in der Produktion hergeleitet. Die Anwendungsbeispiele sind aus den Bereichen Prozessdatenanalyse zur Steigerung der Produktivität, sowie Erhöhung des Automatisierungsgrads mittels Deep Learning Modellen. 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.

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In dieser Arbeit werden Kriterien zur Planung maschineller Lernverfahren für Fertigungsanlagen zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit in der Produktion hergeleitet. Die Anwendungsbeispiele sind aus den Bereichen Prozessdatenanalyse zur Steigerung der Produktivität, sowie Erhöhung des Automatisierungsgrads mittels Deep Learning Modellen. 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.


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  • 9783658501761
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