Editors:
- State-of-the-art im Bereich der Qualitätswissenschaften an deutschen Hochschulen
- Darstellung der Potenziale neuer Methoden und Technologien (AI, Machine Learning) für die Qualitätswissenschaft
- Zeigt aktuelle Trends in der Forschung im Themenfeld der Qualitätswissenschaften
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About this book
Die Gesellschaft für Qualitätswissenschaft e.V. GQW hat sich seit ihrer Gründung im Dezember 1994 dem Ziel verschrieben, die Qualitätswissenschaft in Lehre und Forschung zu fördern und den Wissenstransfer in die industrielle Anwendung zu unterstützen. Seit 1998 werden hierzu im Rahmen von Jahrestagungen Forschungs- und Entwicklungsergebnisse vorgestellt, die für die Qualitätswissenschaft aktuelle und relevante Themen aufgreifen.
Die Jahrestagung 2018 der GQW fand unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt parallel zum DGQ-Qualitätstag auf der Nürnberger Messe statt. Der Themenschwerpunkt fokussierte auf das Potenzial der Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Qualitätswissenschaft sowie daran angeknüpfter Themen mit Blick auf die voranschreitende Digitalisierung und Vernetzung in produzierenden Unternehmen. Es eröffnen sich u.a. Potenziale im Bereich der kontextbezogenen Extraktion von Daten zur Gestaltung intelligenter Assistenzsysteme und Infrastrukturen zur Unterstützung des modernen Qualitätsmanagements in Unternehmen.Editors and Affiliations
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Werkzeugmaschinenlabor WZL, RWTH Aachen University, Aachen, Germany
Robert H. Schmitt
About the editor
Bibliographic Information
Book Title: Potenziale Künstlicher Intelligenz für die Qualitätswissenschaft
Book Subtitle: Bericht zur GQW-Jahrestagung 2018 in Nürnberg
Editors: Robert H. Schmitt
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-60692-6
Publisher: Springer Vieweg Berlin, Heidelberg
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)
Copyright Information: Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2020
Hardcover ISBN: 978-3-662-60691-9Published: 10 December 2019
eBook ISBN: 978-3-662-60692-6Published: 09 December 2019
Edition Number: 1
Number of Pages: VIII, 236
Number of Illustrations: 73 b/w illustrations, 27 illustrations in colour
Topics: Quality Control, Reliability, Safety and Risk, Computational Intelligence, Machine Learning