Bewertung der Komplexität von Konstruktionsaufgaben
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Kutay Can Yinanc
Kutay Can Yinanc, M. Sc., studierte Maschinenbau an der Izmir Institute of Technology University und absolvierte seinen Master in der Fachrichtung Entwicklung und Konstruktion an der Leibniz Universität Hannover. Seit 2023 ist er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IPK tätig. Er Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich CAD-basiertes Design und Visualisierung sowie XR-Technologien im industriellen Umfeld.
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Kathrin Konkol
Kathrin Konkol, M. Sc., ist seit 2024 Senior Researcher am Fraunhofer IPK, nachdem sie von 2019 bis 2022 als Wissenschaftliche Mitarbeiterin und von 2022 bis 2024 als Abteilungsleiterin tätig war. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt in der Entwicklung von XR-basierten Assistenzsystemen.
Dr. Maiara Rosa Cencic hat an der Universität von Sao Paulo Luftfahrttechnik studiert und an derselben Universität ihren Master und ihre Promotion in Produktionstechnik gemacht. Sie ist seit 2024 Abteilungsleiterin am Fraunhofer IPK, nachdem sie seit 2015 dort als Wissenschaftliche Mitarbeiterin tätig war. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen in der Entwicklung von Produkt-Service-Systemen (PSS) und der Innovation von Geschäftsmodellen in Richtung Datenorientierung.
Abstract
Moderne Ingenieurbüros stehen vor der Herausforderung, die Komplexität von Konstruktionsaufgaben richtig einzuschätzen. Eine universelle, CAD-unabhängige Design-Hochsprache (CAD-HLL) wurde entwickelt, um diese Komplexität zu bewerten. Dies ist entscheidend für die optimale Aufgaben-/Ressourcenzuweisung in Konstruktionsabteilungen sowie zur Unterstützung früher Designentscheidungen. Ein innovativer Ansatz im Rahmen des CAD-HLL-Konzepts nutzt maschinelles Lernen, um die Komplexität von mechanischen Bauteilen abzuschätzen. Das entwickelte Modell zeigt Potenzial zur Effizienzsteigerung und Minimierung von Missverständnissen in Designprozessen, was zukünftige industrielle Anwendungen optimieren könnte.
Abstract
The concept of a universal and independent CAD modeling language and its implementation in standard operating procedures to overcome the challenges arising from the inconsistency of existing methods and the dependence on proprietary tools in engineering and other design processes already exists. The focus of this research is a conceptual investigation of the complexity of CAD design tasks in the context of a high-level modelling language, CAD-HLL. In this context, existing rule- and machine learning-based building blocks are analyzed using business cases and metrics, and a basic structure has been presented to determine whether an ML-based algorithm can provide more accurate results. The developed ML algorithm is supported by different methods of data preprocessing and hyperparameter optimization to evaluate the complexity of the different parts. The complexity evaluation concept developed within CAD-HLL can be applied not only in design offices but also in R & D, production and maintenance departments and can be used to automatically assign specific tasks according to engineers‘ competencies.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory-Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer Review).
About the authors
Kutay Can Yinanc, M. Sc., studierte Maschinenbau an der Izmir Institute of Technology University und absolvierte seinen Master in der Fachrichtung Entwicklung und Konstruktion an der Leibniz Universität Hannover. Seit 2023 ist er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IPK tätig. Er Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich CAD-basiertes Design und Visualisierung sowie XR-Technologien im industriellen Umfeld.
Kathrin Konkol, M. Sc., ist seit 2024 Senior Researcher am Fraunhofer IPK, nachdem sie von 2019 bis 2022 als Wissenschaftliche Mitarbeiterin und von 2022 bis 2024 als Abteilungsleiterin tätig war. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt in der Entwicklung von XR-basierten Assistenzsystemen.
Dr. Maiara Rosa Cencic hat an der Universität von Sao Paulo Luftfahrttechnik studiert und an derselben Universität ihren Master und ihre Promotion in Produktionstechnik gemacht. Sie ist seit 2024 Abteilungsleiterin am Fraunhofer IPK, nachdem sie seit 2015 dort als Wissenschaftliche Mitarbeiterin tätig war. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen in der Entwicklung von Produkt-Service-Systemen (PSS) und der Innovation von Geschäftsmodellen in Richtung Datenorientierung.
Literatur
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© 2024 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Cloud Manufacturing – Die Potenziale von Digitalen Zwillingen und KI
- Wissensmanagement
- Konversion von relationalen Datenbanken in Ontologien
- DaWiK – Ein KI-gestützter Ansatz für digitales Wissens- und Kompetenzmanagement
- Krisenmanagement
- Herr der Lage bleiben
- Fabrikplanung
- Umzugsplanung mit Fabrikdatenmodellen und Virtual Reality
- Analyse von Systemelementen und derer Ausprägungsformen zum modellhaften Nachbilden von Produktionssystemen
- Prozessoptimierung
- Thermische Modellbildung des schweißtechnischen Vorwärmens von Offshore-Stahlbaustrukturen
- Komplexitätsmanagement
- Bewertung der Komplexität von Konstruktionsaufgaben
- Shopfloor Management
- Zielführendes Verhalten auf dem Shopfloor
- Qualitätskontrolle
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- Corporate Governance
- MITO-Modell-bezogene ganzheitliche Corporate-Governance-Systemimplementierung
- Additive Fertigung
- Hochqualitatives Recycling von Titanspänen für die additive Fertigung
- Künstliche Intelligenz
- Generative KI zur No-/Low-Code-Wissensverarbeitung
- KI-gestützte Demontage von Elektrofahrzeugbatterien
- Maschinelles Lernen
- Bildverarbeitungsmethoden zur Prozessbewertung am Beispiel fliegender Späne
- Digitaler Zwilling
- Digitaler Zwilling zur reaktiven Demontageplanung
- Vorschau
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