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- Original title:
- Künstliche Intelligenz im Gießereiwesen
- Original subtitle:
- Stufenmodell und Einführungsmethode für Anwendungen in der Qualitätssicherung
- Translated title:
- Artificial Intelligence in Foundry Industry
- Translated subtitle:
- Step Model and Implementation Method for Applications in Quality Assurance
- Author:
- Dobmeier, Fabian
- Year:
- 2024
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Institution:
- Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen (Prof. Volk)
- Advisor:
- Volk, Wolfram (Prof. Dr.-Ing.)
- Referee:
- Volk, Wolfram (Prof. Dr.-Ing.); Schilp, Johannes (Prof. Dr.-Ing.)
- Language:
- de
- Subject group:
- MAS Maschinenbau
- Keywords:
- Künstliche Intelligenz; Maschinelles Lernen; Vorgehensmethode; Gießereiwesen; Qualitätssicherung
- Translated keywords:
- Artificial Intelligence; machine learning; implementation method; foundry industry; quality assurance
- TUM classification:
- FER 210; FER 070
- Abstract:
- 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.
- Translated abstract:
- 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.
- Series volume:
- Schriftenreihe Umformtechnik und Gießereiwesen 44
- ISBN:
- 978-3-9820746-5-8
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1715387
- Date of submission:
- 31.07.2023
- Oral examination:
- 08.01.2024
- Last change:
- 06.03.2024
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