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Adaptive Parametereinstellung für Fertigungsprozesse

  • Sonja Straßer , Herbert Jodlbauer und Lukas Schimpelsberger
Veröffentlicht/Copyright: 27. März 2019
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Aus der Zeitschrift Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Band 114 Heft 3

Kurzfassung

In Fertigungsprozessen ist die Auswahl der optimalen Prozessparameter eine schwierige Aufgabe und meist stark von der Erfahrung qualifizierter Mitarbeiter abhängig. Könnte man Prozessparameter automatisiert individuell auf jeden Bauteil abstimmen, so werden die Qualität der gefertigten Teile weiter erhöht und der Ausschussanteil reduziert. Durch passende Machine-Learning-Methoden wird es möglich, ein Modell aus Produktionsdaten zu erstellen, um damit Einstellparameter optimal vorherzusagen.

Abstract

In manufacturing processes, the selection of optimal process parameters can be a difficult task, which often relies on the experience of highly skilled workers. Individual parameter settings for each part can further increase the quality and reduce scrap. Machine learning methods offer the opportunity to generate models based on manufacturing data to predict optimal parameter settings.

Mag. Dr. Sonja Straßer, geb. 1977, ist Projektleiterin im Forschungsschwerpunkt Produktion und Operations Management der Fachhochschule OÖ an der Fakultät für Management in Steyr.

FH-Prof. DI Dr. Herbert Jodlbauer, geb. 1965, leitet den Bachelor-Studiengang Produktion und Management sowie den Master-Studiengang Operations Management der Fachhochschule OÖ an der Fakultät für Management in Steyr.

Lukas Schimpelsberger, BA, geb. 1994, ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Forschungsschwerpunkt Produktion und Operations Management der Fachhochschule OÖ an der Fakultät für Management in Steyr.

Literatur

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Online erschienen: 2019-03-27
Erschienen im Druck: 2019-03-28

© 2019, Carl Hanser Verlag, München

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. Digitale Zwillinge bieten Flexibilität
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Fabrikplanung
  6. Konzept eines Expertensystems zur automatisierten Layout- und Transportmittelplanung
  7. Globale Produktion
  8. Potenziale datenbasierter Produktallokationen
  9. Produktionsmanagement
  10. Next Level Production Networks
  11. Lean Production
  12. Erfolgsprognose für Produktivitätsmethoden
  13. Prüfprozesse
  14. Standortgerechter Produktionsanlauf im Netzwerk
  15. Anlagenverfügbarkeit
  16. Zustandsüberwachung von Vorschubantrieben mithilfe eingebetteter Sensoren
  17. Prozessorganisation
  18. Ganzheitlicher Gestaltungs- und Umsetzungsansatz für Good und Smart Governance
  19. Prüfprozesse
  20. Messunsicherheitsbestimmung komplexer Prüfprozesse
  21. Energieflexibilität
  22. Kennzahlenbasierte Bewertung technischer Energieflexibilitäts-potenziale in der Produktion
  23. Additive Fertigung
  24. Zukunftsperspektiven der Additiven Fertigung
  25. Mes-Modul
  26. Bedarfsgerechte Kommunikation in der Fertigung
  27. Data Mining
  28. Six Sigma 4.0
  29. Maschinelles Lernen
  30. Elektromotorenproduktion 4.0
  31. Adaptive Parametereinstellung für Fertigungsprozesse
  32. Produktionsleitsysteme
  33. Leitsysteme 4.0
  34. Vorschau/Preview
  35. Vorschau
https://doi.org/10.3139/104.112055

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. Digitale Zwillinge bieten Flexibilität
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Fabrikplanung
  6. Konzept eines Expertensystems zur automatisierten Layout- und Transportmittelplanung
  7. Globale Produktion
  8. Potenziale datenbasierter Produktallokationen
  9. Produktionsmanagement
  10. Next Level Production Networks
  11. Lean Production
  12. Erfolgsprognose für Produktivitätsmethoden
  13. Prüfprozesse
  14. Standortgerechter Produktionsanlauf im Netzwerk
  15. Anlagenverfügbarkeit
  16. Zustandsüberwachung von Vorschubantrieben mithilfe eingebetteter Sensoren
  17. Prozessorganisation
  18. Ganzheitlicher Gestaltungs- und Umsetzungsansatz für Good und Smart Governance
  19. Prüfprozesse
  20. Messunsicherheitsbestimmung komplexer Prüfprozesse
  21. Energieflexibilität
  22. Kennzahlenbasierte Bewertung technischer Energieflexibilitäts-potenziale in der Produktion
  23. Additive Fertigung
  24. Zukunftsperspektiven der Additiven Fertigung
  25. Mes-Modul
  26. Bedarfsgerechte Kommunikation in der Fertigung
  27. Data Mining
  28. Six Sigma 4.0
  29. Maschinelles Lernen
  30. Elektromotorenproduktion 4.0
  31. Adaptive Parametereinstellung für Fertigungsprozesse
  32. Produktionsleitsysteme
  33. Leitsysteme 4.0
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