From Computer-Aided Design to Computer-Aided Manufacturing: Enabling Intelligent Manufacturing Using a Scalable Artificial Intelligence Framework for Data-Driven Automation in Computer-Aided Process Planning Systems

Kesler, Selin

User: Guest

Fertigungstechnik

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Original title:: From Computer-Aided Design to Computer-Aided Manufacturing: Enabling Intelligent Manufacturing Using a Scalable Artificial Intelligence Framework for Data-Driven Automation in Computer-Aided Process Planning Systems
Translated title:: Von Computer-Aided Design zu Computer-Aided Manufacturing: Ermöglichung intelligenter Fertigung durch ein skalierbares KI-Framework für datengesteuerte Automatisierung in Computer-Aided Process Planning-Systemen
Author:: Kesler, Selin
Year:: 2026
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:: Datenverarbeitung (Prof. Diepold)
Advisor:: Diepold, Klaus (Prof. Dr.)
Referee:: Diepold, Klaus (Prof. Dr.); Zillner, Sonja (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik; FER Fertigungstechnik; MAS Maschinenbau; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
Keywords:: Computer-Aided Manufacturing; CAM; Graph; Graph Neural Network; Similarity Search
Translated keywords:: Computer-Aided Manufacturing; CAM; Graph; Graph Neural Network; Ähnlichkeitssuche
TUM classification:: DAT 001
Abstract:: In modern manufacturing, customisation and shorter cycles demand automation in product development. An AI-driven graph-based framework for CAM automation is introduced, starting with the generation of an industry standard dataset. Hierarchical graph learning are used to detect machining features, followed by the machining strategy classification. The tool and operation prediction is achieved based on a graph-based similarity search method in the customer database.
Translated abstract:: In der modernen Fertigung erfordern Individualisierung und kürzere Entwicklungszyklen eine Automatisierung im Produktentstehungsprozess. Ein KI-gestütztes, graphbasiertes Framework zur CAM-Automatisierung wurde vorgestellt, beginnend mit Generierung eines industriellen Datensatzes. Hierarchisches Graph-Lernen dient zur Erkennung von Bearbeitungsmerkmalen und Bearbeitungsstrategien. Die Werkzeug- und Operationsvorhersage erfolgt über eine graphbasierte Ähnlichkeitssuche in der Kunden-Datenbank.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1798730
Date of submission:: 23.09.2025
Oral examination:: 28.04.2026
File size:: 27919374 bytes
Pages:: 128
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20260428-1798730-0-4
Published:: 26.06.2026
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