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Algorithmen in der computergestützten Werkstoffforschung

Anomalieerkennung

Anomalieerkennung bezeichnet datengetriebene Methoden zur Identifikation ungewöhnlicher Muster in Prozess- oder Messdaten von Werkstoffen und Fertigung. Mittels statistischer Modelle, maschinellem Lernen und Deep Learning werden Defekte, Prozessabweichungen oder Degradationsphänomene frühzeitig erkannt. Dies ermöglicht zustandsorientierte Instandhaltung, Prozessoptimierung und Qualitätsüberwachung.

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