联系方式

返回

返回

搜索结果

      主页 / Uncategorized / ML@KaroProd | 在汽车车身生产中使用机器学习预测工艺参数和零件质量

      ML@KaroProd | 在汽车车身生产中使用机器学习预测工艺参数和零件质量

      信息

      项目名称

      ML@KaroProd | 在汽车车身生产中使用机器学习预测工艺参数和零件质量

      内容

      ML@KaroProd 项目是由德国联邦教育与研究部(BMBF)资助,旨在:

      在汽车车身生产中使用机器学习来预测工艺参数和零件质量。

      该研究项目的内容是模型开发以及机器学习(ML)的应用,以加速车身制造的规划与批量生产导入。为此,应将过程开发或生产导入阶段生成的输入和输出数据用于开发用于工艺优化或生产质量保证的预测模型。除了过程或零件相关的特征量外,在模型开发中还应考虑制造工艺方面的专家知识。

      SCALE 项目负责人

      Dr. Ingolf Lepenies

      项目协调人

      Dr. Mathias Jäckel (Fraunhofer IWU Dresden)

      项目合作伙伴

      • Fraunhofer IWU Dresden
      • TU Chemnitz, 计算机学院,人工智能教授
      • SCALE GmbH

       

      项目周期

      01.12.2018 – 30.11.2021

       

      资助机构