Materialdaten für die Umstellung von Erdgastransportleitungen auf Wasserstoff
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05398_2023_08-09_04
Künstliche Intelligenz für die Auswertung von Materialzeugnissen
Die Analyse von Materialzeugnissen mittels einer umfangreichen Toolchain bestehend aus Preprocessing, Spracherkennung, Outputchannel, Postprocessing sowie der Bereinigung der Daten und der Datenanalyse, lieferte wichtige Erkenntnisse. Über 1,6 Mio. DIN A4 Seiten wurden analysiert, wobei eine Extraktionsrate von über 50 % ab dem Jahr 1955 erreicht wurde. Clusteranalysen identifizierten verschiedene Kugelhahn- und Ventil-Cluster. Die Toolchain bietet technische Vorteile wie Effizienz, Zeitersparnis und Skalierbarkeit, was die Verwaltung und Nutzung von Informationen in Unternehmen erleichtert. Sie stellt eine Lösung dar, um Geschäftsprozesse zu vereinfachen und Zertifizierungsverfahren in der Gasinfrastruktur zu unterstützen.
Autoren | Devin Schumacher, Andreas Schwörer, Sebastian Wolters und Daniel S. Bick |
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Erscheinungsdatum | 01.08.2023 |
Format | |
Verlag | Vulkan-Verlag GmbH |
Seitenzahl | 8 |
Titel | Materialdaten für die Umstellung von Erdgastransportleitungen auf Wasserstoff |
Untertitel | Künstliche Intelligenz für die Auswertung von Materialzeugnissen |
Beschreibung | Die Analyse von Materialzeugnissen mittels einer umfangreichen Toolchain bestehend aus Preprocessing, Spracherkennung, Outputchannel, Postprocessing sowie der Bereinigung der Daten und der Datenanalyse, lieferte wichtige Erkenntnisse. Über 1,6 Mio. DIN A4 Seiten wurden analysiert, wobei eine Extraktionsrate von über 50 % ab dem Jahr 1955 erreicht wurde. Clusteranalysen identifizierten verschiedene Kugelhahn- und Ventil-Cluster. Die Toolchain bietet technische Vorteile wie Effizienz, Zeitersparnis und Skalierbarkeit, was die Verwaltung und Nutzung von Informationen in Unternehmen erleichtert. Sie stellt eine Lösung dar, um Geschäftsprozesse zu vereinfachen und Zertifizierungsverfahren in der Gasinfrastruktur zu unterstützen. |
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