Verfahren und Systeme zum Trainieren eines Maschinenlernmodells mit während eines Herstellungsprozesses erfassten Messdaten

Verfahren und Systeme zum Trainieren eines Maschinenlernmodells mit während eines Herstellungsprozesses erfassten Messdaten. Messdaten bezüglich einer physikalischen Eigenschaft mehrerer hergestellter Teile werden empfangen, so wie sie durch mehrere Sensoren an verschiedenen Herstellungsstationen ge...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Lin, Wan-Yi, Semedo, Joao, Kolter, Jeremy Zieg, Thompson, Jeffrey Keating, Condessa, Filipe Cabrita, Willmott, Devin, Batalov, Ivan
Format: Patent
Sprache:ger
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Beschreibung
Zusammenfassung:Verfahren und Systeme zum Trainieren eines Maschinenlernmodells mit während eines Herstellungsprozesses erfassten Messdaten. Messdaten bezüglich einer physikalischen Eigenschaft mehrerer hergestellter Teile werden empfangen, so wie sie durch mehrere Sensoren an verschiedenen Herstellungsstationen gemessen werden. Ein Zeitreihendynamik-Maschinenlernmodell codiert die Messdaten in einen latenten Raum, der mehrere Knoten aufweist. Jeder Knoten ist den Messdaten eines der hergestellten Teile und an einer der Herstellungsstationen zugeordnet. Es kann ein Batch der Messdaten aufgebaut werden, wobei der Batch einen ersten Knoten und eine erste Vielzahl von über erste Kanten unmittelbar mit dem ersten Knoten verbundenen Knoten, zeitlich früher gemessen als der erste Knoten, umfasst. Ein Vorhersage-Maschinenlernmodell kann Messungen eines ersten der hergestellten Teile auf der Basis des latenten Raums des Batch von Knoten vorhersagen.