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Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme

Jürgen Gausemeier (Hrsg.), Ansgar Trächtler (Hrsg.)

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Springer Berlin Heidelberg img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Maschinenbau, Fertigungstechnik

Beschreibung

Das Buch beschreibt die Ergebnisse des Querschnittsprojekts „Selbstoptimierung“ des vom BMBF geförderten Spitzencluster-Projekts „Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe“ (kurz: it’s OWL).

Die Entwicklung der Informations- und Kommunikationstechnik eröffnet neue Perspektiven für intelligente technische Systeme, die hohen Kundennutzen stiften. Diese Systeme sind in der Lage, sich ihrer Umgebung und den Wünschen ihrer Anwender im Betrieb anzupassen. Für den Innovationssprung von der Mechatronik hin zu selbstoptimierenden Systemen wird Expertise aus den Gebieten Maschinelles Lernen, mathematische Optimierungsverfahren, Regelungstechnik und Condition Monitoring benötigt.

Zielsetzung des Cluster-Querschnittsprojekts Selbstoptimierung war ein Instrumentarium zur Planung und Entwicklung von selbstoptimierenden Produkten und Produktionssystemen. Dieses soll die Entwickler in den Unternehmen bei der Realisierung von Ansätzen der Selbstoptimierung praxisgerecht unterstützen. Das vorliegende Buch stellt das erarbeitete Instrumentarium mit den entsprechenden Schwerpunkten im Detail vor. Dabei werden die wesentlichen Grundlagen der jeweiligen Fachgebiete gezeigt und die methodische Umsetzung anhand von Praxisbeispielen aus dem Spitzencluster erläutert.

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Schlagwörter

Selbstoptimierung, Condition Monitoring, Maschinelles Lernen, Künstliche intelligenz, Selbstoptimierende Produkte, Intelligente technische Systeme, Mechatronik, Industrie 4.0