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Trend-Radar: Sensortechnologien und Datenauswertung in der Holzverarbeitung

Trend-Radar: Sensortechnologien und Datenauswertung in der Holzverarbeitung

Veranstaltungs-details

16. November 15:00 17:00

Veranstaltungsort

Online Videokonferenz

Anmeldefrist

15. November

Teilnehmer*innen Anzahl

Unbegrenzt

Voraussetzung für Teilnahme an dem Programm

keine besonderen Vorausetzungen

Weitere Informationen zur Veranstaltung

Der Vortragsteil von Daniel Lechowicz wird auf Englisch abgehalten.

Referent*innen 

Martin Riegler

Wood K plus

Mehieddine Derbas

Mehieddine Derbas ist wissenschaftlicher Mitarbeiter bei  Wood K plus und beschäftigt sich aktuell mit Schallemissionsüberwachung zur Optimierung von Holzbearbeitungsprozessen.

Er ist Maschinenbau Absolvent der RWTH Aachen und hat Erfahrungen in der Anwendung von Data Science, Simulationen und Prozessüberwachung in den Bereichen Textiltechnik, Schweißtechnik, Fahrzeugtechnik und neuerdings der Holztechnologie.

Daniel Lechowicz

Daniel Lechowicz Nachwuchs- Wissenschaftler am Wood K plus. Seine Fokuspunkte liegen in der Datenanalyse und der Prozessmodellierung.

Trend-Radar: Sensortechnologien und Datenauswertung in der Holzverarbeitung

Kurzbeschreibung

Wollen Sie alles über die neuesten Entwicklungen und wichtigsten Tools erfahren, die Ihr Unternehmen nachhaltig voranbringen?

In diesem Trend Radar gehen wir der Frage nach: Wie können uns moderne Sensortechnologien und intelligente Algorithmen in der Datenauswertung helfen auch Hochgeschwindigkeitszerspanungsprozesse, wie sie in der Holzverarbeitung eingesetzt werden, besser zu verstehen und zu optimieren?

Um diese Frage zu beantworten, erfahren Sie im Laufe der Veranstaltung mehr über drei Zukunftstechnologien:

Design of Experiment oder statistische Versuchsplanung ist ein wichtiges Tool in der Produktentwicklung, mit dem man mit minimalem Ressourcenaufwand ein Maximum an Information bekommen kann. Durch den Einsatz der Design of Experiment Software kann die Zeit von einer Idee bis zum fertigen Produkt reduziert werden, da die Anzahl an Testläufen optimiert wird.

Moderne Scannertechnologien haben die Sägeindustrie nachhaltig verändert. Mit einer Vielzahl von einzelnen Sensoren können verschiedenste Holzmerkmale automatisch detektiert werden. Durch das Aufkommen von neuen Methoden in der Datenanalyse wie z.B. Deep Learning ergeben sich neue Möglichkeiten mit dem natürlich variierenden Werkstoff Holz umzugehen und das Optimum aus jedem Stamm herauszuholen.

Schall kann uns nützliche Informationen über Prozesse geben. In der Metallverarbeitung wird schon lange daran gearbeitet, von den bei Zerspanungsprozessen auftretenden Schwingungen und dem ausgesendeten Schall auf wichtige Prozessparameter zu schließen.

Zielgruppe

KMU in der Holzverarbeitung

Sonstige interessierte KMU

Ziele/Ergebnisse/Learning Outcomes

  • Neue Trends und spannende Innovationen kennenlernen, die für Ihr Unternehmen schon bald nützlich sein können.

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