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Abb. 1: Gratbildung beim Rührreibschweißen infolge eines Wärmestaus | Quelle: iwb München

PTW-Darmstadt_Projektuebersicht-Quelle-PTw

Abbildung 1: Projektstruktur des Forschungsprojektes PHI-Factory | Quelle: PTW Darmstadt

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Abbildung 1: Der Logic.Cube als zentrales Erfassungssystem für den Wareneingang | Bildrechte: Fraunhofer IPK

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Ein Überblick über das Projekt PHI-Factory | Quelle: Eibe Sönnecken, Darmstadt / Lisa Erbacher, Inka Gooßen, thenounproject.com

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Abbildung 2: Optimierung der Fabriknetzführung mittels deep reinforecement learning | Quelle: Niklas Panten

IWF-Braunschweig_Gruppenfoto_3_Quelle-Paul-Bobka,-IWF-Braunschweig

Abbildung 3 Team für die Brennstoffzellenmontage im IWF | Quelle: Paul Bobka, IWF Braunschweig

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Abbildung 3: Beispielanwendung für einen Kitting-Prozess. Das Neuronale Netz erkennt selbst bei schlechter Bildqualität wie bei Webcams, wo ein Bauteil liegt und um welches es sich handelt. | Bildquelle: Fraunhofer IPK

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Abbildung 2: Dezentralisierung der Wiederkennung: Über eine Client-Server-Architekur können flexibel verschiedene Geräte miteinander kommunzieren. und so Bilder und andere Daten erheben, aber auch Services, wie den Identifikationsservice, nutzen | Bildquelle: Fraunhofer IPK

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Abbildung 1: Der Logic.Cube als zentrales Erfassungssystem für den Wareneingang | Bildquelle: Fraunhofer IPK