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Von Daten zu Entscheidungen: Maschinelles Lernen in der Materialentwicklung und QA/QC
Veröffentlicht am 11. Februar 2025
SPRECHER
Charles Jouanique
Charles Jouanique ist seit mehr als 13 Jahren in der Industrie tätig. Neben der Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle ist er auch Unternehmer und mehrfacher Business Angel für Startups. Er ist Co-Founder und verantwortet den Bereich Sales & Marketing von LabV, ein Software-Unternehmen der NETZSCH-Gruppe.
ABSTRAKT
Wie können Daten aus F&E-Projekten und Testergebnissen für fundierte Entscheidungen in der Produktentwicklung genutzt werden? In diesem Webinar zeigen wir, wie Machine-Learning-Modelle Zusammenhänge zwischen Materialzusammensetzung und Testergebnissen erkennen können.
Anhand praktischer Beispiele zeigen wir:
- – Wie Modelle die Auswirkungen von Änderungen der Materialzusammensetzung auf Viskosität und chemische Beständigkeit vorhersagen.
- – Wie Zielwerte für bestimmte Testergebnisse verwendet werden können, um Empfehlungen für Rezepturanpassungen zu erstellen.
Das Ziel ist es, ein besseres Verständnis für das Potenzial datengetriebener Analysen zu vermitteln und zu zeigen, wie diese Ansätze komplexe Entscheidungen in Forschung, Entwicklung und Qualitätssicherung unterstützen können.