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runMyML  -  Machine Learning für Produktionsketten

Im Kontext von Datenerhebungen von Produktionsketten lassen sich Machine Learning Algorithmen zur Fehlerkontrolle und Minimierung von Produktionsausschuss einsetzen. Dabei spielt die Statistische Analyse der Daten und die Modellierung der zugrunde liegenden Verteilungen eine entscheidende Rolle bei der Methodenwahl. Prognosen über die Qualität vorausliegenden Verarbeitungsschritte einzelner Werkstücke lassen sich anhand trainierter Klassifizierer durchführen. Durch Abzweigen der früh als fehlerhaft erkannten Werkstücke läßt sich teurer Zusatzaufwand vermeiden.

runMyML emöglicht es:

Erkenntnisse über Fehlerursachen durch die Statistische Analysen der zugrunde liegenden Verteilungen,

Vermeidung von Produktionsausschuss durch die angemessene Auswahl der Klassifizierungsalgorithmen.

Details

 

Modellierung der Verteilungen von gestörten Messungen