Optimierung des Qualitätsbewertungsprozesses in der Quarzglasproduktion durch eine hybride Lösung aus Signalverarbeitung und maschinellem Lernen – für höhere Effizienz und Genauigkeit bei der Identifikation der korrekten Nullordnungs-Linie.
noun /ˈbreɪk.θruː/
Reduzierung wiederholter Tests – die Quarzglasqualität wird in nur einem Versuch bestimmt, was Zeit und Energie spart.
Verbesserter Datenerfassungsprozess, um qualitativ hochwertige, gelabelte Daten für den Algorithmus bereitzustellen.
Kombination aus Signalverarbeitung und maschinellem Lernen, die bestehende Forschung respektiert und die Identifikation der korrekten Nullordnungs-Linie verbessert.
Heraeus, ein weltweit renommiertes Technologieunternehmen mit Spezialisierung auf Spezialmetalle, Sensoren und Quarzglas, hatte Schwierigkeiten bei der Bewertung der Qualität seines Quarzglases. Der Zero-Order-Test, ein Verfahren zur Qualitätsprüfung, war komplex und zeitaufwendig, da in manchen Fällen bis zu sieben Wiederholungen erforderlich waren, um die Qualität des Glases zu bestätigen. Heraeus suchte nach einer Lösung, um die Qualität des Quarzglases effizient und präzise in nur einem einzigen Versuch zu bestimmen.
Arbeitszeit pro Messung eingespart.
Die Bewältigung des komplexen Problems erforderte, dass die Eingangsdaten im richtigen Format vorlagen. Wir unterstützten die Heraeus-Stakeholder bei der Kennzeichnung von Bildern und der Optimierung ihres Datenerfassungsprozesses, um qualitativ hochwertige, gut gelabelte Daten für den Algorithmus sicherzustellen. Durch die Entwicklung einer hybriden Lösung, die Signalverarbeitung und maschinelles Lernen kombiniert, respektierten wir bestehende Forschung und verbesserten erfolgreich den Prozess zur Identifizierung der korrekten Nullordnungs-Linie, wodurch die Qualitätsbewertung von Quarzglas revolutioniert wurde.
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