Methodik zur frühzeitigen Fertigungstechnologie-Auswahl auf Bauteilebene unter Nutzung des Maschinellen Lernens
Übersetzter Titel:
Methodology for an early manufacturing technology selection on a component level using Machine Learning
Autor:
Büchler, Tobias R.
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (Prof. Zäh)
Betreuer:
Zäh, Michael F. (Prof. Dr.)
Gutachter:
Zäh, Michael F. (Prof. Dr.); Schuh, Günther (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
TU-Systematik:
FER 000; WIR 000
Kurzfassung:
In der Karosserie-Entwicklung ist im Sinne effizienter Prozesse eine frühzeitige Kenntnis der Bauteil-Fertigungstechnologien anzustreben. Die erarbeitete Methodik ermöglicht deshalb eine automatisierte Entscheidungsunterstützung bei der Fertigungstechnologie-Auswahl. Fehlende Daten werden auf Basis frühzeitig existierender Informationen durch Ableitungslogiken und KI-Modelle in vier thematisch gegliederten Modulen generiert. Die modular generierten Daten werden anschließend mittels Fuzzy-Systemen zur gesamthaften Technologiebewertung je Bauteil vereint.
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In der Karosserie-Entwicklung ist im Sinne effizienter Prozesse eine frühzeitige Kenntnis der Bauteil-Fertigungstechnologien anzustreben. Die erarbeitete Methodik ermöglicht deshalb eine automatisierte Entscheidungsunterstützung bei der Fertigungstechnologie-Auswahl. Fehlende Daten werden auf Basis frühzeitig existierender Informationen durch Ableitungslogiken und KI-Modelle in vier thematisch gegliederten Modulen generiert. Die modular generierten Daten werden anschließend mittels Fuzzy-Systeme...
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Übersetzte Kurzfassung:
In car body development, the decision regarding the components’ manufacturing technologies should be made as early as possible to ensure efficient processes. The developed methodology thus enables an automated decision support for the selection of manufacturing technologies. Missing data is generated based on early existing information through derivation rules and AI models, structured in four modules: the requirements module, the production module, the cost module, and the geometry module. The generated data is then combined into overarching technology potentials for each component using fuzzy systems.
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In car body development, the decision regarding the components’ manufacturing technologies should be made as early as possible to ensure efficient processes. The developed methodology thus enables an automated decision support for the selection of manufacturing technologies. Missing data is generated based on early existing information through derivation rules and AI models, structured in four modules: the requirements module, the production module, the cost module, and the geometry module. The...
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