Beitrag zur Industrialisierung maschineller Lernverfahren in Fertigungsanlagen

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.

List of contents

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.

About the author

Jorrit Voigt
ist Experte für die Entwicklung und Industrialisierung maschineller Lernverfahren (insb. Deep Learning) in Fertigungsanlagen und Produktionsumgebungen in der Automobilindustrie.

Summary

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.

Product details

• Authors: Jorrit Voigt
• Publisher: Springer, Berlin
• Languages: German
• Product format: Paperback / Softback
• Release: 03.06.2026
• EAN: 9783658501761
• ISBN: 978-3-658-50176-1
• Illustrations: Etwa 180 S. 88 Abb.
• Series: AutoUni - Schriftenreihe; AutoUni – Schriftenreihe
• Subjects: Natural sciences, medicine, IT, technology > Technology > Mechanical engineering, production engineering; Datenanalyse, Automotive Industry, Automotive Engineering, Instrumente und Instrumentierung, Fahrzeug- und Transportindustrie, Industrial Automation, Steigerung der Wertschöpfung, Künstliche Intelligenz in der Fertigung, Industrialisierung KI in der Fertigung, Optimierte Planung von KI, Fertigungsanlagen, Maschinelle Lernverfahren in der Fertigung, Steigerung des Automatisierungsgrads, Industrialisierbarkeit