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Akademische Arbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Pädagogik - Berufsbildung, Weiterbildung, , Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit untersucht die Anwendung von Deep-Learning-Modellen in der Spritzgusstechnik und deren Auswirkungen auf Prozessoptimierung und Qualitätssteigerung. Die Literaturrecherche zeigt, dass Deep-Learning-Technologien komplexe Muster in Produktionsdaten erkennen und für verbesserte Vorhersagen nutzen können. Theoretisch erweitern diese Ergebnisse das Verständnis der Spritzgusstechnik und fördern die Integration von künstlicher Intelligenz in traditionelle Fertigungsprozesse. Praktisch ermöglicht die Anwendung von Deep Learning eine effizientere Gestaltung von Produktionsprozessen, Kostensenkungen und Qualitätssteigerungen. Die erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch eine sorgfältige Datenaufbereitung und Anpassung an spezifische Produktionsbedingungen. Zukünftige Forschungsrichtungen könnten die Datenverarbeitungsmethoden, Modelltransparenz, Generalisierbarkeit, praktische Implementierung und interdisziplinäre Ansätze zur Nachhaltigkeit weiter verbessern. Zusammenfassend bieten Deep-Learning-Technologien ein großes Potenzial für die Weiterentwicklung der Spritzgusstechnik in Theorie und Praxis. Weitere Forschung könnte die Grenzen dieser Technologien verschieben und innovative Lösungen für die Fertigungsindustrie hervorbringen.
