Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
ATZ-Fachkongress

Chassis.tech plus 2024


4 Kongresse in einer Veranstaltung

Treffen Sie in München die Fachleute von Chassis, Lenkung, Bremsen sowie Reifen/Räder.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
JOT Journal für Oberflächentechnik
Erschienen in: JOT Journal für Oberflächentechnik 1/2023

01.12.2022 | Teilereinigung

Bauteile ressourceneffizient reinigen mithilfe von KI

verfasst von: Jan Büscher, Akshay Paranjape, Roman Möhle, Mikhail Polikarpov, Nils Plettenberg, Ronny Zwinkau, Jochen Deuse, Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt

Erschienen in: JOT Journal für Oberflächentechnik | Ausgabe 1/2023

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Auszug

Prozessparameter von Bauteilreinigungsanlagen werden häufig manuell eingestellt und beruhen auf über Jahre gesammeltem Expertenwissen. Dieses Wissen gilt es, so zu erfassen, dass Modelle für maschinelles Lernen beziehungsweise künstliche Intelligenz trainiert und angewendet werden können. Das Optimierungskriterium ist der Ressourcenverbrauch, der durch Eingangs- und Prozessparameter determiniert wird. …
Vorheriger Artikel Ultraschall inline überwachen und dokumentieren
Nächster Artikel Fördertechnik in Bewegung

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

JOT - Die Nr. 1 in Sachen Oberflächentechnik

JOT berichtet praxisnah und anwenderorientiert über sämtliche Themen der Oberflächentechnik. Jetzt testen!


Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Literatur
[1]
Rochowicz, M.: Reinheit von Medizinprodukten im Herstellungsprozess. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 59 (2019) S2, S. 10-13.
[2]
Schulz, D.: Von höherer Reinigungsleistung bis Industrie 4.0. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 58 (2018) S1, S. 5.
[3]
Jeschke, S.: Leitfaden Selbstlernende Produktionsprozesse 2019.
[4]
Mnih, V.; Kavukcuoglu, K.; Silver, D.; Graves, A.; Antonoglou, I.; Wierstra, D.; Riedmiller, M.: Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 2013.
[5]
Panzer, M.; Bender, B.: Deep reinforcement learning in production systems: a systematic literature review. In: International Journal of Production Research (2021), S. 1-26.
[6]
Rochowicz, M.: Acht Thesen zur Zukunft der Teilereinigung. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 60 (2020) 7-8, S. 20-25.
[7]
Partikelmesstechnik in der Produktionslinie. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 61 (2021) 9, S. 14-15.
[8]
Sutton, R. S.; Barto, A.: Reinforcement learning, second edition. An introduction, 2nd ed. Cambridge 2018.
[9]
Hussein, A.; Gaber, M. M.; Elyan, E.; Jayne, C.: Imitation Learning. In: ACM Computing Surveys 50 (2018) 2, S. 1-35.
[10]
Eickelmann, M.; Wiegand, M.; Deuse, J.; Bernerstätter, R.: Bewertungsmodell zur Analyse der Datenreife. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 114 (2019) 1-2, S. 29-33.
[11]
Hein, D.; Udluft, S.; Tokic, M.; Hentschel, A.; Runkler, T. A.; Sterzing, V.: Batch reinforcement learning on the industrial benchmark: First experiences: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2017.
[12]
Rögner, F.-H.; Vohrer, U.: Die Erweiterung des Sinner'schen Kreises. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 61 (2021) S1, S. 8-10.
Metadaten
Titel
Bauteile ressourceneffizient reinigen mithilfe von KI
verfasst von
Jan Büscher
Akshay Paranjape
Roman Möhle
Mikhail Polikarpov
Nils Plettenberg
Ronny Zwinkau
Jochen Deuse
Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt
Publikationsdatum
01.12.2022
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
JOT Journal für Oberflächentechnik / Ausgabe 1/2023
Print ISSN: 0940-8789
Elektronische ISSN: 2192-869X
DOI
https://doi.org/10.1007/s35144-022-2338-z

Weitere Artikel der Ausgabe 1/2023

JOT Journal für Oberflächentechnik 1/2023 Zur Ausgabe

Fördertechnik

Fördertechnik in Bewegung

Aus der Branche

Aus der Branche

Lacke

Energiesparpotenziale bei Nasslack nutzen

Nasslackieren

Durchsatz und Energieeffizienz gesteigert

Dünne Schichten

Prozessbegleitender Nachweis ultradünner Beschichtungen

Aus der Branche

JOT-Cover des Jahres - Ihre Stimme zählt!

Premium Partner

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen. 

    Zur Marktübersicht
    Bildnachweise