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Datengetriebene, kontextadaptive Produktivitätssteigerung von NC-Zerspanprozessen
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Diese Dissertationsschrift präsentiert ein Verfahren zur Produktivitätssteigerung von NC-Zerspanprozessen, das ohne zusätzliche Sensorik arbeitet. Stattdessen wird die Datenbasis nutzbar gemacht, die bereits heute entlang des gesamten Produktentstehungsprozesses anfällt. Dabei werden moderne Big-Data-Methoden mit 3D-Computergrafik und existierendem Domänenwissen aus der Maschinen- und Fertigungstechnik fusioniert. Das Gesamtkonzept wird in Form eines performanten Softwareprototyps realisiert.
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