Elektrisches Widerstandsschweißen (Englisch: Electric Resistance Welding, ERW) ist eine Gruppe von vollautomatisierten Fertigungsprozessen, bei denen metallische Werkstoffe durch Wärme verbunden werden, die von elektrischem Strom und Widerstand erzeugt wird. Eine genaue Qualitätsüberwachung von ERW kann oft nur teilweise mit destruktiven Methoden durchgeführt werden. Es besteht ein großes industrielles und wirtschaftliches Potenzial, datengetriebene Ansätze für die Qualitätsüberwachung in ERW

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... entwickeln, um die Wartungskosten zu senken und die Qualitätskontrolle zu verbessern. Datengetriebene Ansätze wie maschinelles Lernen (ML) haben aufgrund der enormen Menge verfügbarer Daten, die von Technologien der Industrie 4.0 bereitgestellt werden, viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Datengetriebene Ansätze ermöglichen eine zerstörungsfreie, umfassende und präzise Qualitätsüberwachung, wenn eine bestimmte Menge präziser Daten verfügbar ist. Dies kann eine umfassende Online-Qualitätsüberwachung ermöglichen, die ansonsten mit herkömmlichen empirischen Methoden äußerst schwierig ist. Es gibt jedoch noch viele Herausforderungen bei der Adoption solcher Ansätze in der Fertigungsindustrie. Zu diesen Herausforderungen gehören: effiziente Datensammlung, die dasWissen von erforderlichen Datenmengen und relevanten Sensoren für erfolgreiches maschinelles Lernen verlangt; das anspruchsvolle Verstehen von komplexen Prozessen und facettenreichen Daten; eine geschickte Selektion geeigneter ML-Methoden und die Integration von Domänenwissen für die prädiktive Qualitätsüberwachung mit inhomogenen Datenstrukturen, usw. Bestehende ML-Lösungen für ERW liefern keine systematische Vorgehensweise für die Methodenauswahl. Jeder Prozess der ML-Entwicklung erfordert ein umfassendes Prozess- und Datenverständnis und ist auf ein bestimmtes Szenario zugeschnitten, das schwer zu verallgemeinern ist. Es existieren semantische Lösungen für das Prozess- und Datenverständnis und Datenmanagement. Diese betrachten die Datenanalyse als ein [...]