Von Daten zu Entscheidungen: KI in Materialentwicklung & QA/QC

Wie können Daten aus F&E-Projekten und Testergebnissen für fundierte Entscheidungen in der Produktentwicklung genutzt werden? In diesem Webinar zeigen wir, wie Machine-Learning-Modelle Zusammenhänge zwischen Materialzusammensetzung und Testergebnissen erkennen können.

Anhand praktischer Beispiele zeigen wir:

• – Wie Modelle die Auswirkungen von Änderungen der Materialzusammensetzung auf Viskosität und chemische Beständigkeit vorhersagen.
• – Wie Zielwerte für bestimmte Testergebnisse verwendet werden können, um Empfehlungen für Rezepturanpassungen zu erstellen.

Das Ziel ist es, ein besseres Verständnis für das Potenzial datengetriebener Analysen zu vermitteln und zu zeigen, wie diese Ansätze komplexe Entscheidungen in Forschung, Entwicklung und Qualitätssicherung unterstützen können.