Bewertung und Optimierung der Vollständigkeit von Betriebsdaten im Kontext der Fehlerprädiktion : = Assessing and optimizing completeness of operational data in the context of defect prediction

Hochschulschrift

Angaben zum Objekt

• Weitere Titel: Assessing and optimizing completeness of operational data in the context of defect prediction
• Standort: Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
• ISBN: 9783985551200 ; 3985551200
• Maße: 22 cm, 306 g
• Umfang: xvii, 173 Seiten
• Ausgabe: 1. Auflage
• Sprache: Deutsch
• Anmerkungen: Illustrationen ; RWTH Aachen University, Dissertation, 2022

Verweise und Beziehungen

• Erschienen in: Ergebnisse aus der Produktionstechnik ; 2022, Band 36. Fertigungsmesstechnik & Qualitätsmanagement

Klassifikation und Themen

• Schlagwort: Qualitätssicherung ; Technischer Fehler ; Prognosemodell ; Betriebsdaten ; Datenanalyse ; Mustererkennung ; Maschinelles Lernen

Beteiligte, Orts- und Zeitangaben

• Ereignis: Veröffentlichung
• (wo): Aachen
• (wer): Apprimus Verlag
• (wann): 2022
• Urheber: Schlegel, Peter
• Beteiligte Personen und Organisationen: Apprimus Verlag

Weitere Informationen

• Inhaltsverzeichnis: https://d-nb.info/1273170679/04
• Rechteinformation: Bei diesem Objekt liegt nur das Inhaltsverzeichnis digital vor. Der Zugriff darauf ist unbeschränkt möglich.
• Letzte Aktualisierung: 11.06.2025, 14:05 MESZ