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Zeitschriftenartikel:

A. Stockert, R. Glawar, F. Ansari, W. Sihn:
"Qualitätsprognose anhand Prozessparametern einer Papiermaschine mittels Industrial Data Science";
ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 114 (2019), 5; S. 310 - 313.



Kurzfassung deutsch:
Eine hohe Prozessstabilität und Produktqualität ist für viele Unternehmen entscheidend, um in einem sehr kompetitiven Markt konkurrenzfähig zu bleiben. Vor dem Hintergrund der digitalen Transformation der Produktion werden an Produktionsanlagen eine Vielzahl an Prozess- und Qualitätsdaten erfasst, verarbeitet und gespeichert. In diesem Zusammenhang wird ein Ansatz zur Qualitätsprognose anhand Prozessparametern einer Papiermaschine mittels Industrial Data Science vorgestellt. Der entwickelte Ansatz ermöglicht eine Reduktion des qualitätsbedingten Ausschusses aufgrund kürzerer Reaktionszeiten im Fall von Prozessschwankungen.

Schlagworte:
Quality Prediction, Indusrial Data Science, Anlagenmanagement, Qualitätsmanagement


"Offizielle" elektronische Version der Publikation (entsprechend ihrem Digital Object Identifier - DOI)
http://dx.doi.org/10.3139/104.112086


Erstellt aus der Publikationsdatenbank der Technischen Universitšt Wien.