Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion aus Auftrags- und Produktsicht: Ein Überblick

Berend Denkena; Marc-Andre Dittrich; Hendrik Noske; Kathrin Kramer; Matthias Schmidt

doi:10.1515/zwf-2021-0068

Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion aus Auftrags- und Produktsicht: Ein Überblick

Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung

Standard

Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion aus Auftrags- und Produktsicht: Ein Überblick. / Denkena, Berend; Dittrich, Marc-Andre; Noske, Hendrik et al.
in: ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Jahrgang 116, Nr. 5, 19.05.2021, S. 358-362.

Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung

Bibtex

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title = "Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion aus Auftrags- und Produktsicht: Ein {\"U}berblick",

abstract = "Das maschinelle Lernen als Teilgebiet der K{\"u}nstlichen Intelligenz kann in der Fertigung dazu beitragen, Prozesse beschleunigt auszulegen, Zykluszeiten und Ausschuss zu reduzieren und Produktionskapazit{\"a}ten besser auszusch{\"o}pfen. Dieser Beitrag gibt einen systematisierten {\"U}berblick {\"u}ber Anwendungen des maschinellen Lernens f{\"u}r produkt- und auftragsbezogene Prozesse und unterst{\"u}tzt Praxisanwender dabei, Einsatzfelder gezielt zu identifizieren und Wertsch{\"o}pfungspotenziale zu erschlie{\ss}en.",

keywords = "Ingenieurwissenschaften, Machine Learning, Order-related proceses, Product-related processes, Production control, production planning",

author = "Berend Denkena and Marc-Andre Dittrich and Hendrik Noske and Kathrin Kramer and Matthias Schmidt",

year = "2021",

month = may,

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doi = "10.1515/zwf-2021-0068",

language = "Deutsch",

volume = "116",

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journal = "ZWF Zeitschrift f{\"u}r wirtschaftlichen Fabrikbetrieb",

issn = "0947-0085",

publisher = "Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG",

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RIS

TY - JOUR

T1 - Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion aus Auftrags- und Produktsicht

T2 - Ein Überblick

AU - Denkena, Berend

AU - Dittrich, Marc-Andre

AU - Noske, Hendrik

AU - Kramer, Kathrin

AU - Schmidt, Matthias

PY - 2021/5/19

Y1 - 2021/5/19

N2 - Das maschinelle Lernen als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz kann in der Fertigung dazu beitragen, Prozesse beschleunigt auszulegen, Zykluszeiten und Ausschuss zu reduzieren und Produktionskapazitäten besser auszuschöpfen. Dieser Beitrag gibt einen systematisierten Überblick über Anwendungen des maschinellen Lernens für produkt- und auftragsbezogene Prozesse und unterstützt Praxisanwender dabei, Einsatzfelder gezielt zu identifizieren und Wertschöpfungspotenziale zu erschließen.

AB - Das maschinelle Lernen als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz kann in der Fertigung dazu beitragen, Prozesse beschleunigt auszulegen, Zykluszeiten und Ausschuss zu reduzieren und Produktionskapazitäten besser auszuschöpfen. Dieser Beitrag gibt einen systematisierten Überblick über Anwendungen des maschinellen Lernens für produkt- und auftragsbezogene Prozesse und unterstützt Praxisanwender dabei, Einsatzfelder gezielt zu identifizieren und Wertschöpfungspotenziale zu erschließen.

KW - Ingenieurwissenschaften

KW - Machine Learning

KW - Order-related proceses

KW - Product-related processes

KW - Production control

KW - production planning

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85106971450&partnerID=8YFLogxK

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/abb42090-c153-3ecf-aba3-b6d0c45f01bb/

U2 - 10.1515/zwf-2021-0068

DO - 10.1515/zwf-2021-0068

M3 - Zeitschriftenaufsätze

VL - 116

SP - 358

EP - 362

JO - ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

JF - ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

SN - 0947-0085

IS - 5

ER -

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