Erfolgreiche virtuelle Teilnahme an der Konferenz „ML4CPS – Maschinelles Lernen in der Produktion“
Am 12. und 13. März fand im Rahmen der 5. ML4CPS-Konferenz mit dem Themenschwerpunkt „Maschinelles Lernen in der Produktion“ ein Austausch zwischen Vertretern aus Wissenschaft und Industrie hinsichtlich den neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet statt. Hierbei hat auch der Lehrstuhl REP seine Ergebnisse im Bereich der Energieprognose vorgestellt. Das Paper „Energy Profile Prediction of Milling Processes Using Machine Learning Techniques“ konnte hier erfolgreich platziert werden. Dieses beschreibt einen übertragbaren Ansatz zur feingranularen Lastgangsprognose für die spanende Fertigung mit Hilfe von verschiedenen gebildeten Energie- und Zeitmodellen je Bearbeitungsschritt. Die erzielten Ergebnisse mit diesem Ansatz zeigen, dass hiermit eine anforderungsgerechte Prognose des Lastgangsprofils ermöglicht wird. Aufgrund der aktuellen Entwicklungen hinsichtlich der Verbreitung des Coronavirus wurde der Vortrag zum Paper von Matthias Mühlbauer per Videokonferenz durchgeführt.
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