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Enhancing efficiency and environmental performance of laser-cutting machine tools: An explainable machine learning approach

Krause, Artur ; Dannerbauer, Tobias 1; Wagenmann, Steffen 2; Tjaden, Greta; Ströbel, Robin ORCID iD icon 1; Fleischer, Jürgen 1; Albers, Albert 2; Bursac, Nikola
1 Institut für Produktionstechnik (WBK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Produktentwicklung (IPEK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract (englisch):

Enhancing efficiency and environmental performance of laser-cutting machine tools: An explainable machine learning approach


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000176787
Veröffentlicht am 02.12.2024
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1016/j.procir.2024.10.299
Scopus
Zitationen: 1
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Zitationen: 3
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Produktentwicklung (IPEK)
Institut für Produktionstechnik (WBK)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsmonat/-jahr 05.2024
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2212-8271
KITopen-ID: 1000176787
Erschienen in Procedia CIRP
Verlag Elsevier
Band 130
Seiten 1674–1679
Bemerkung zur Veröffentlichung 57th CIRP Conference on Manufacturing Systems 2024 (CMS 2024)
Nachgewiesen in OpenAlex
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Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 15 – Leben an Land
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