NEED: Nachhaltige Erhöhung der Datenkompetenz des wissenschaftlichen Nachwuchses in der Elektromobilproduktion

dc.contributor.authorKampker, Achim
dc.contributor.authorLi, Rui Yan
dc.date.accessioned2026-04-21T12:48:16Z
dc.date.available2026-04-21T12:48:16Z
dc.date.issued2026-02-26
dc.description.abstractDas Forschungsprojekt NEED zielt primär darauf ab, die datenwissenschaftliche Expertise des akademischen Nachwuchses im Bereich der Elektromobilproduktion zu stärken. Hierzu ist ein intensiver Wissensaustausch zwischen den wissenschaftlichen Mitarbeitern der Helmut-Schmidt-Universität (HSU) in Hamburg, die Expertise im Bereich der Informatik aufweisen, und den wissenschaftlichen Mitarbeitenden des Lehrstuhl PEM der RWTH Aachen vorgesehen. Dieser Austausch wird durch praktische Anwendungsfälle (Use Cases) angeregt, die den Einsatz von Machine-Learning-Techniken in der Fertigung von Elektromobilkomponenten thematisieren. Ziel innerhalb dieser Use Cases ist es, die Qualität der Produkte zu erhöhen und Ausschuss zu minimieren. Ein besonderer Schwerpunkt des Projektes liegt auf der Produktion von Batteriezellen, bedingt durch die vorhandene Datenbasis zu den Produktionsprozessen, die am PEM zur Verfügung steht.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/34394
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/33462
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, Fakultät für Maschinenwesen, Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.subject.ddc600 | Technik
dc.subject.otherdatenwissenschaftliche Expertise Elektromobilproduktionger
dc.subject.otherMachine-Learning-Techniken in der Fertigungger
dc.subject.sdg9
dc.titleNEED: Nachhaltige Erhöhung der Datenkompetenz des wissenschaftlichen Nachwuchses in der Elektromobilproduktionger
dc.typeReport
dcterms.extent16 Seiten
dtf.duration01.04.2022 bis 31.08.2025
dtf.funding.funderBMFTR
dtf.funding.program16DKWN107A
dtf.funding.verbundnummer01250185
tib.accessRightsopenAccess

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NEED_Sachbericht_Teil_I_und_II.pdf
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