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Process Segmented based Intelligent Anomaly Detection in Highly Flexible Production Machines under Low Machine Data Availability

Netzer, Markus 1; Bach, Jannik 1; Puchta, Alexander 1; Gönnheimer, Philipp 1; Fleischer, Jürgen 1
1 Institut für Produktionstechnik (WBK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000149263
Veröffentlicht am 03.08.2022
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1016/j.procir.2022.05.040
Scopus
Zitationen: 4
Dimensions
Zitationen: 3
BibTeX (UTF-8) BibTeX (ASCII) EndNote/Refer (.enw) RIS CSL-JSON ISI
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Produktionstechnik (WBK)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsmonat/-jahr 06.2022
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2212-8271
KITopen-ID: 1000149263
Erschienen in Procedia CIRP
Verlag Elsevier
Band 107
Seiten 647–652
Bemerkung zur Veröffentlichung 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems
Nachgewiesen in Dimensions
Scopus
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Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 7 – Bezahlbare und saubere Energie
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