ReGAIN - Resiliente Automotive-Gießereien durch Einsatz AI-gestützter Assistenten für nachhaltige Prozesse
Im Forschungsprojekt ReGAIN wird der Ansatz der digitalen, auf Catena-X basierenden Verknüpfung von Gießereiproduktionssystemen zur Steigerung von Effizienz, Flexibilität, Resilienz und Nachhaltigkeit verfolgt. Ziel ist es, komplexe...Machine Learning automatische optische Inspektion Bauteilrückverfolgung Bildverarbeitung Datenanalyse Digitalisierung Gießerei Industrie 4.0 KI
Project duration: 2022-06-01 - 2024-08-31
Q-Process – Datengetriebene Qualitätsermittlung und Prozesssteuerung in der Bauteilfertigung
Q-Process entwickelt eine einheitliche, durchgängige und modellbasierte Methode zur Optimierung und Regelung von Bearbeitungsprozessen in der Bauteilfertigung.Die Prozesskette vom Rohmaterial bis zum fertig bearbeiteten Bauteil wird basierend auf...Machine Learning Assistenzsysteme Bearbeitungsprozesse Crisp-DM Data Science Digitaler Zwilling Digitalisierung Optische Messtechnik predictive analytics
Prof. Dr. Michael Layh
Hochschule Kempten.
Forschungszentrum Allgäu
Bahnhofstraße 61
87435 Kempten (Allgäu)
T 0831 2523-9531 michael.layh[at]hs-kempten.de