Elektromotorenproduktion 4.0

Author:

Mayr Andreas1,Lutz Benjamin1,Weigelt Michael1,Gläßel Tobias1,Seefried Johannes1,Kißkalt Dominik1,Franke Jörg1

Affiliation:

1. Nürnberg

Abstract

Kurzfassung Industrie 4.0 geht mit einer Vielzahl an Technologien einher, die großes Potenzial für die Elektromotorenproduktion von morgen bieten. Vor allem datengetriebene Ansätze, die sich der Methoden des maschinellen Lernens (ML) bedienen, rücken zunehmend in den Fokus. Im Rahmen dieses Beitrags wird gezeigt, wie sich die daraus ergebenden Potenziale systematisch erschließen lassen. Nach einem kurzen Überblick über bestehende ML-Ansätze in der Elektromotorenproduktion wird anhand des Referenzmodells CRISP-DM beispielhaft eine ML-basierte Qualitätsüberwachung für das Laserschweißen von Hairpins entwickelt.

Publisher

Walter de Gruyter GmbH

Subject

Management Science and Operations Research,Strategy and Management,General Engineering

Reference27 articles.

1. Quo vehis, Elektromobilität?;ZWF,2018

2. Flexible Automatisierungstechnologien für die Produktion elektrischer Traktionsantriebe,2014

3. Die digitale Transformation der Automobilindustrie

4. Electric Motor Production 4.0 – Application Potentials of Industry 4.0 Technologies in the Manufacturing of Electric Motors;Proceedings of the 8th International Electric Drives Production Conference (EDPC),2018

Cited by 2 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. Quality Monitoring of Hairpin Joints Using Optical Coherence Tomography and Machine Learning;2024 1st International Conference on Production Technologies and Systems for E-Mobility (EPTS);2024-06-05

2. Machine Learning in Production – Potentials, Challenges and Exemplary Applications;Procedia CIRP;2019

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