Inline qualiti monitoring and data-based quality prediction / Alexander Schulze Struchtrup in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 110, N° 6 (2020)  

[article]  inKUNSTSTOFFE INTERNATIONAL > Vol. 110, N° 6 (2020) . - p. 17-20 Titre : Inline qualiti monitoring and data-based quality prediction : successfully managing digital transformation with automation and artificial intelligence Type de document : texte imprimé Auteurs : Alexander Schulze Struchtrup, Auteur ; Alexander Mahl, Auteur ; Dimitri Kvaktun, Auteur ; Martin Thalemann, Auteur ; Reinhard Schiffers, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : p. 17-20 Langues : Anglais (eng) Catégories : Automatisation Etanchéité Industrie 4.0 Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques. Intelligence artificielle Matières plastiques -- Moulage par injection Qualité -- Contrôle Surveillance électronique Index. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : Maintaining competitiveness while producing in Germany requires not only cost-efficient production, but also high-quality products. Vorwerk Elektrowerke is accepting this challenge. In collaboration with the Institute of Product Engineering at the University of Duisburg-Essen, Germany, the company is testing a 100 % inline quality monitoring system as well as a quality prediction using machine learning. Note de contenu : - Tightness as the ultimate goal - Inline assessment of the molding contour - Maximum usability - Machine learning for the prediction of quality features - Reliable performance - Autonomous processes, low reject rate - Fig. 1 : The contour of the molded part is crucial for the functionality of the sealing lip (TPE) of the filter cover - Fig. 2 : The CV-X camera system used has a monochrome sensor with a resolution of 21 megapixels - Fig. 3 : The automatic model generation relates to only little effort for the user : once the learning data has been provided, everything else runs automatically - Fig. 4 : The achieved model performances show that a prediction of the quality characteristics based on the process data is well possible. The requirements for this are precise quality data En ligne : https://drive.google.com/file/d/1mF_1NyHJhoIEWPfw3Xs_iE_SPL7OlKzD/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=34710 [article]

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