Moderne Bearbeitungsmaschinen besitzen zahlreiche Sensoren, anhand derer Kennwerte zur Produktivitätsbewertung ermittelt werden können. Abhängig von Hersteller und Anlagentyp variieren jedoch Art und Umfang der vorhandenen Daten. Der vorliegende Beitrag stellt ein nicht-invasives System vor, das diese Heterogenität umgeht. Sowohl der Maschinenstatus als auch durchgeführte Prozesse lassen sich erkennen. Mittels einer Segmentierung der Signale und einer Extraktion charakteristischer Merkmale erfolgt eine Prozesserkennung. In einem nachfolgenden Schritt soll dies die Ermittlung von Produktivitätskennwerten ermöglichen.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.