Maschinelles Lernen: Ein neuer Maßstab in der Qualitätssicherung
ML-S-LeAF steht für einen innovativen Ansatz in der Qualitätssicherung der additiven Fertigung. Das durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz finanzierte Projekt strebt danach, Fertigungsverfahren ressourceneffizienter zu gestalten.
Ziel des Forschungskonsortiums ist die Entwicklung einer automatisierten Prozessüberwachung auf Basis simulierter Schallemissionen während eines industriellen Druck- und Schmelzverfahrens.
Unser Beitrag bei ML-S-LeAF
Als Partner im Projekt ML-S-LeAF-Projekt sind wir für die Erzeugung virtueller Schalldaten durch Simulation verantwortlich. Unser Fokus liegt auf dem Wandel von einer traditionellen, physikbasierten Analyse hin zu einer datengetriebenen Methodik. Hierbei setzen wir auf innovative Methoden wie das polynomielle Chaos und Entscheidungsbäume, um die komplexen Variablen und Ereignisse der Prozessüberwachung realitätsnah zu simulieren.
Verfolgen Sie unsere Fortschritte
Die laufenden Entwicklungen und Erfolge von ML-S-LeAF teilen wir kontinuierlich auf LinkedIn. Folgen Sie uns, um aktuelle Updates zu erhalten und zu erfahren, wie maschinelles Lernen die Fertigungsindustrie revolutioniert.
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