Böttger, DavidDavidBöttgerStraß, BenjaminBenjaminStraßWolter, BerndBerndWolterGüray, AlpanAlpanGürayGauder, DanielDanielGauderSchulze, VolkerVolkerSchulzeLanza, GiselaGiselaLanza2022-12-222022-12-222022https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/43038910.37544/1436-4980-2022-11-12-71In diesem Beitrag wird das Detektionsvermögen der in-situ Hochgeschwindigkeits-3MA-Prüftechnik hinsichtlich qualitätskritischer Merkmale an AISI4140 mittels maschineller Lernverfahren wie der kanonischen Diskriminanzanalyse (CDA) und die Bewertung von dessen in-situ Fähigkeit erläutert. Abschließend wird das Potenzial in Bezug einer Steuerung und Regelung des Prozesses mithilfe von Softsensorik gezeigt.decognitives EngineeringQualitätssicherungIndustrie 4.0DDC::600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaftenjournal article