Automatisierte Prüfung von Elektroden

lab, research, chemistry

Vorteil: Objektive Ergebnisse und Kostenreduktion sowie Zeitersparnis

Daten: Messdaten aus Prüfanlagen

Methoden: Machine Learning

Problem


Der Kunde ist ein Hersteller für automatisierte Prozesskontrollgeräte für die chemische Herstellung. Dabei kommen Elektroden zum Einsatz, deren Prüfmittelfähigkeit bestimmt werden muss, bevor sie an den Kunden geliefert werden.

Die Prüfung erfolgte bislang durch einen technischen Mitarbeiter, der mittels visueller Inspektion deskriptiver Grafiken die Qualität des Bauteils einschätzte.

Ziel

Automatisierte Prüfung von Elektroden

Ergebnis

Mittels Machine Learning Methoden wurde die Prüfung automatisiert und eine maschinelle Entscheidungsregel geschaffen, um die Qualität des Produkts einzuschätzen, um quantitative Methoden und Expertenwissen zu kombinieren.