​Erfahren Sie, warum eine reine Fehlerkorrektur (Feedback) bei präzisen Servo-Anwendungen oft zu langsam ist und wie klassische Vorsteuerungen (Feedforward) typische Verzögerungen verhindern. Herr Max Rech von cross-ING zeigt in seinem Vortrag auf, wo herkömmliche Physikmodelle an ihre Grenzen stossen, wenn es um komplexe Effekte wie Hysterese oder Verschleiß geht. Entdecken Sie praxisnah, wie Machine Learning diese Lücke schließt, indem es Systemdynamiken im laufenden Betrieb lernt und so am Ende maximale Präzision gewährleistet.

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