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.