Maschinelles Lernen und Prozessdigitalisierung

Thema

© Fraunhofer IKTS
Prozessdigitalisierung mit Hilfe Deep-Learning-basierter Code-Lokalisierung und anschließender Bildsegmentierung (rotes Overlay) zur qualitativen Auswertung des Druckbildes.

Die Arbeitsgruppe »Optische Prüfverfahren und Nanosensorik« fokussiert sich auf die Entwicklung neuartiger Sensormaterialien und deren Anwendung zur Generierung von Daten in industriellen Produktionsprozessen. Mit dem Einsatz des Maschinellen Lernens und einer umfangreichen Datenanalyse wird zudem das Kundenangebot deutlich erweitert. Data-Science-Verfahren kommen dabei bei der Entwicklung neuer Materialien, für die Analyse und Optimierung von Sensorsignalen und letztlich auch im Hinblick auf die Digitalisierung von Produktionsprozessen zum Einsatz. Somit können Kunden genauere Messdaten erzeugen, Sensoren ausfallsicher in Prozesse integrieren, und neue Anwendungen wie etwa Zustandsüberwachungen und vorrauschauende Wartung (Predictive Maintenance) umsetzen.

 

Leistungsangebot

 

  • Digitalisierung von Produktionsprozessen mit Hilfe optischer Prüfverfahren und Maschinellen Lernens
  • Konzepte für die Zustandsüberwachung von Prozessen und die vorrauschauende Wartung (Predictive Maintenance)