Idee
Es wird schwierig, wenn eine abschließende Kontrolle zum Beispiel mit den Sinnen eines Menschen durchgeführt wird. Immer dort, wo auch heute noch der Mensch prüft, geht es meistens m Eigenschaften, die nur ein Mensch mit seinen einzigartigen Sinnesorganen (Ohr, Auge, Nase) optimal erkennen und unterscheiden kann. Hier ist die Chance für den Einsatz neuronaler Netzwerke.
Zielrichtung
Die Qualitätskontrolle von Lüftern bzw. Lüftungsmotoren wurde durch neuronale Systeme ersetzt. Vor dem Einsatz einer computergestützten Beurteilung wurden die Lüfter, die für einen Stichprobeuntersuchung ausgewählt wurde, von qualitfizierten Arbeitern nach Laufgeräuschen ausgesondert. Das ist nicht sehr sicher, weil der Kontrolleur durch gewisse Einflüsse, wie einen Schnupfen oder andere Geräuscheinflüsse beeinflusst ist und somit seinem Urteil nicht mit einer gewissen Sicherheit fällen kann.
In diesem Bereich wurde daher ein System mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk eingesetzt. Dieses System wurde dann von einem erfahrenen Arbeiter trainiert. Mit einer akustischen Eingabehardware (die Geräuschfrequenz, die Tonhöhe, die Lautstarke, die Eingabedaten) unterschiedliche „gute“ Lüfter vorgeführt. Dann wurde von dem Arbeiter ein bestimmter Qualitätsgrad festgelegt, sodass das System schnell und sicher einen kaputten Lüfter, von einem guten Lüfter unterschieden werden kann. Von Zeit zu Zeit wurden diese Geräte immer genauer.
Dieses Beispiel findet jedoch keine praktische Anwendung.
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