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...Digitalisierung automatische optische Inspektion Bauteilrückverfolgung Bildverarbeitung Datenanalyse Gießerei Industrie 4.0 KI Machine Learning
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...Digitalisierung Assistenzsysteme Bearbeitungsprozesse Crisp-DM Data Science Digitaler Zwilling Machine Learning 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