Benutzer: Gast  Login
Weniger Felder
Einfache Suche
Originaltitel:
Künstliche Intelligenz im Gießereiwesen
Originaluntertitel:
Stufenmodell und Einführungsmethode für Anwendungen in der Qualitätssicherung
Übersetzter Titel:
Artificial Intelligence in Foundry Industry
Übersetzter Untertitel:
Step Model and Implementation Method for Applications in Quality Assurance
Autor:
Dobmeier, Fabian
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen (Prof. Volk)
Betreuer:
Volk, Wolfram (Prof. Dr.-Ing.)
Gutachter:
Volk, Wolfram (Prof. Dr.-Ing.); Schilp, Johannes (Prof. Dr.-Ing.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
Stichworte:
Künstliche Intelligenz; Maschinelles Lernen; Vorgehensmethode; Gießereiwesen; Qualitätssicherung
Übersetzte Stichworte:
Artificial Intelligence; machine learning; implementation method; foundry industry; quality assurance
TU-Systematik:
FER 210; FER 070
Kurzfassung:
Diese Dissertation bearbeitet die Forschungslücke einer für das Gießereiwesen geeigneten Vorgehensweise für die Einführung von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI). Eine Kombination aus iterativer Einführungsmethode und Stufenmodell wird als Lösung aufgebaut, welche die ermittelten Anforderungen erfüllt. Sie wird anhand von zwei Anwendungen validiert, der Vorhersage der Bauteilqualität und der Auswertung von Daten aus der Computertomographie mittels maschinellem Lernen.
Übersetzte Kurzfassung:
This dissertation addresses the research gap in a suitable approach for introducing artificial intelligence (AI) applications in the foundry industry. A combination of an iterative implementation method and a step model is built as a solution that meets the identified requirements. It is validated using two applications, a prediction of cast quality and an analysis of computer tomography data using machine learning.
Bandnummer:
Schriftenreihe Umformtechnik und Gießereiwesen 44
ISBN:
978-3-9820746-5-8
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1715387
Eingereicht am:
31.07.2023
Mündliche Prüfung:
08.01.2024
Letzte Änderung:
06.03.2024
 BibTeX