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Projektdauer: 17.06.2024 - 16.06.2026

ENGAGEMENT - Erfassung innerbetrieblicher Energie- und Materialverbräuche in Gießereien für die Ermittlung eines gussteilbezogenen CO2-Footprints

Erfassung innerbetrieblicher Energie- und Materialverbräuche in Gießereien für die Ermittlung eines gussteilbezogenen CO2- Footprints
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Frieder Heieck
Data Science CO2-Fußabdruck Gießerei Machine Learning Produktion Ressourceneffizienz
Projektdauer: 01.06.2022 - 31.08.2024

Q-Process – Digitalisierung im Mittelstand- Datengetriebene Qualitätsermittlung und Prozesssteuerung in der Bauteilfertigung

AusgangslageHohe Präzision bei engen Toleranzgrenzen, sichere Reproduzierbarkeit und Rückverfolgbarkeit von Bauteilen sowie strenge Qualitätskontrollen sind zentrale Anforderungen an Lohnfertiger. Mittelständische Maschinenbaubetriebe in Bayern... Data Science Assistenzsysteme Bearbeitungsprozesse Crisp-DM Digitaler Zwilling Digitalisierung Machine Learning Optische Messtechnik predictive analytics