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Ein praxisnahes Validierungstor, das zusammengehörige Schüsse, Werkzeuge, Kavitäten, Kampagnen und Zukunftsdaten aus dem falschen Train/Test-Split fernhält.

Ein praxisnahes Messsystem-Tor zur Prüfung von Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit und Label-Herkunft, bevor Gießerei-KI aus Sicht-, Dichtheits-, Röntgen- oder Maßprüfung lernt.

Ein praxisnahes Verfahren, um jeden HPDC-Schuss, jede Kavität und jeden Prozessdatensatz dem richtigen Dichtheits-, Röntgen-, Maß- oder Metallurgieergebnis zuzuordnen.

Ein praxisnaher Ablauf zur Drifterkennung, evidenzbasierten Neuschulung und kontrollierten KI-Abstinenz außerhalb validierter Gießereibedingungen.

Eine praxisnahe Methode für mehrdimensionale HPDC-Prozessfenster, damit KI-Empfehlungen begrenzt, nachvollziehbar und sicher bleiben.

Ein praxisnahes Sechs-Datensatz-Modell für rückverfolgbare, ingenieurvalidierte KI-Entscheidungsunterstützung in HPDC und LPDC.

Ein transparentes HPDC-Modellszenario zur Porositätsdiagnose, Parameterprüfung und möglichen Ausschussreduzierung mit Castella.

Praxisablauf zur Auslegung von LPDC-Hub, Füllung, Speisedruck und Druckabbau anhand von Metallstand, Fließstabilität, Wärme- und Fehlerdaten.

Eine praxisnahe Referenz für Gießereiingenieure: sechs häufige Fehler im Druckguss, Niederdruckguss und Sandguss, ihre wahrscheinlichsten Ursachen und die zuerst zu prüfenden Prozessparameter.

Gas- und Schwindungsporosität im HPDC mit CT, Schusskurven, Vakuum- und Thermikdaten trennen, bevor Prozessparameter verändert werden.