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Projektbericht: Online-Monitoring mechanischer Belastungen

Online-Monitoring von Belastungen welche auf ein komplexes Massenprodukt im Einsatz einwirken erfordert eine skalierbare Dateninfrastruktur sowie robuste Datenverarbeitungsprozesse. Diese ermöglicht informierte Entscheidungen über den mechanischen Zustand von Bauteilen, Wartungsarbeiten und dem Recycling bzw. der Zweitnutzung von Bauteilen zu treffen. In diesem Vortrag geben wir einen Überblick darüber, wie die BMW Group in Partnerschaft mit NTT DATA an dieses Problem herangeht, welche Fallstricke während der Entwicklung auftreten können und wie maschinelles Lernen (KI) flexiblere Datenerfassung im Vergleich zu physischer Sensorik ermöglicht.

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Online-Monitoring von Belastungen welche auf ein komplexes Massenprodukt im Einsatz einwirken erfordert eine skalierbare Dateninfrastruktur sowie robuste Datenverarbeitungsprozesse. Diese ermöglicht informierte Entscheidungen über den mechanischen Zustand von Bauteilen, Wartungsarbeiten und dem Recycling bzw. der Zweitnutzung von Bauteilen zu treffen. In diesem Vortrag geben wir einen Überblick darüber, wie die BMW Group in Partnerschaft mit NTT DATA an dieses Problem herangeht, welche Fallstricke während der Entwicklung auftreten können und wie maschinelles Lernen (KI) flexiblere Datenerfassung im Vergleich zu physischer Sensorik ermöglicht.

Artikelnummer
BF-2025-629

Titel
Projektbericht: Online-Monitoring mechanischer Belastungen
Autor(en)
A. Nenninger, S. Maas
DOI
10.48447/BF-2025-629
Veranstaltung
Strukturfestigkeit und Produktlebenszyklus – Vom Design bis zur Kreislaufwirtschaft – Tagung 2025
Jahr der Veröffentlichung
2025
Publikationsart
Tagungsmanuskript (PDF)
Sprache
Deutsch
Stichwörter
Online-Monitoring,Mechanische Belastung,Digitalisierung,KI,Machine Learning