Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion aus Auftrags- und Produktsicht
| Autor: | Hendrik Noske, Matthias Schmidt, Berend Denkena, Marc-André Dittrich, Kathrin Kramer |
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| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: |
0209 industrial biotechnology
020303 mechanical engineering & transports 020901 industrial engineering & automation Production planning 0203 mechanical engineering Computer science Strategy and Management General Engineering 02 engineering and technology Management Science and Operations Research Humanities |
| Zdroj: | Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. 116:358-362 |
| ISSN: | 2511-0896 0947-0085 |
| DOI: | 10.1515/zwf-2021-0068 |
| Popis: | Das maschinelle Lernen als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz kann in der Fertigung dazu beitragen, Prozesse beschleunigt auszulegen, Zykluszeiten und Ausschuss zu reduzieren und Produktionskapazitäten besser auszuschöpfen. Dieser Beitrag gibt einen systematisierten Überblick über Anwendungen des maschinellen Lernens für produkt- und auftragsbezogene Prozesse und unterstützt Praxisanwender dabei, Einsatzfelder gezielt zu identifizieren und Wertschöpfungspotenziale zu erschließen. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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