Chargenwägung ist ein gängiges Verfahren in der Fertigung, Forschung, Entwicklung und im Produkthandling. Das Zählen einzelner Teile kann zeitaufwändig und ineffizient sein, weshalb die Chargenwägung Zeit und Kosten sparen kann. Der Hauptnachteil der Chargenwägung liegt im potenziellen Fehlerrisiko bei der Mengenermittlung aufgrund von Toleranzen und Messrauschen.
Die in dieser Präsentation vorgestellte Methodik zielt darauf ab, dieses Risiko direkt anzugehen und zu mindern, indem es mithilfe von Monte-Carlo-Simulation und linearer Diskriminanzanalyse, einem überwachten maschinellen Lernverfahren, quantifiziert wird. Das resultierende Modell informiert den Anwender über das spezifische Risiko jedes einzelnen Batches, basierend auf der Gewichtung, und reduziert so das Risiko von Fehlklassifizierungen. Die Präsentation erläutert außerdem Anwendungsrichtlinien der Methodik sowie Lösungsansätze für mögliche Probleme während der Anwendung und veranschaulicht die Vorteile anhand einer Fallstudie.
