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    <publishedYear>2019</publishedYear>
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    <title language="deu">Automatische Qualitätskontrolle mittels Maschinellem Lernen und SAP Leonardo</title>
    <abstract language="deu">In vielen Unternehmen werden von Menschen durch Ansehen von Produkten  Produktionsfehler identifiziert. &#13;
Die übersehenen Produktionsfehler führen zunehmend häufiger zu teuren Kundenreklamationen. Für die Produktion von Fußbällen wird in dieser Arbeit diese manuelle Qualitätssicherung analysiert. &#13;
Als Alternative werden die Fußbälle durch einen Roboter fotografiert u&#13;
nd durch maschinelles Lernen werden Produktionsfehler auf diesen digitalen Fotos identifiziert. &#13;
Dieser Prüfprozess wird in SAP Leonardo implementiert und damit wird der bereits in einem  SAP System implementierte Produktionsprozess &#13;
(bzw. Unternehmensprozess) erweitert, wodurch ein durchgängig digitalisierter Gesamtprozess implementiert wird. Dadurch werden signifikant bessere Prüfergebnisse erreichtb und die Durchlaufzeit&#13;
des Prüfprozesses wird substantiell reduziert.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik</parentTitle>
    <identifier type="issn">2296-4592</identifier>
    <identifier type="url">https://akwi.hswlu.ch/issue/view/376/431</identifier>
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    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Frank Herrmann</author>
    <author>Simon Büttner</author>
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      <value>Industrie  4.0</value>
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      <value>durchgängig digitalisierter Produktionsprozess</value>
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    <collection role="ddc" number="670">Industrielle Fertigung</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16316">Produktion und Systeme</collection>
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