In:
Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Walter de Gruyter GmbH, Vol. 118, No. 11 ( 2023-11-30), p. 790-794
Abstract:
Die vorliegende Studie untersucht die KI-basierte Anomalieerkennung beim Kontaktierprozess von Li-Ionen-Batterieelektroden. Zur Datengenerierung wurden Schweißproben mit zwei gezielt eingebrachten Defekten hergestellt. Auf Basis der aufgezeichneten Strahlungsemissionen können die Fehlertypen aus den Zeitreihendaten durch Merkmalsextraktion und Clusterbildung voneinander unterschieden und gegenüber den defektfreien Referenzproben erfolgreich abgegrenzt werden.
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
2511-0896
,
0947-0085
DOI:
10.1515/zwf-2023-1146
Language:
English
Publisher:
Walter de Gruyter GmbH
Publication Date:
2023
detail.hit.zdb_id:
2133068-2
detail.hit.zdb_id:
1225290-6
SSG:
3,2