Startseite Technik Methoden zur Sofortpreis-kalkulation von CNC-Drehteilen
Artikel
Lizenziert
Nicht lizenziert Erfordert eine Authentifizierung

Methoden zur Sofortpreis-kalkulation von CNC-Drehteilen

Entwicklung und Bewertung der Anwendbarkeit von Algorithmen und prädiktiven Machine-Learning-Modellen
  • Andreas Eberl , Benedikt Fallert , Daniel Kiefer , David Leuschner , Lisa Mastroianni , Patrick Richter , Frederik Tittelbach , Anja Braun , Dominik Lucke , Peter Ohlhausen und Daniel Palm
Veröffentlicht/Copyright: 20. Dezember 2018
Veröffentlichen auch Sie bei De Gruyter Brill
Manuskript einreichen Informationen für Autor*innen
Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Aus der Zeitschrift Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Band 113 Heft 12

Kurzfassung

Zur Entwicklung einer Sofortpreiskalkulation für CNC-Drehteile werden Machine-Learning-Ansätze sowie ein deterministischer Algorithmus untersucht. Der deterministische Algorithmus funktioniert ausschließlich für Drehteile mit geringer Komplexität. Die Machine Learning Modelle hingegen sind zukunftsfähiger, da die ersten Ergebnisse bereits sehr geringe Abweichungswerte zu den festgelegten Referenzpreisen erreichen können. Mit steigendem Datenaufkommen können beide Machine-Learning-Modelle mit geringem Aufwand weiter verbessert werden.

Abstract

Development and evaluation of the applicability of algorithms and predictive machine learning models. For the development of an immediate price calculation for CNC turned parts, machine learning frameworks as well as a deterministic algorithm are developed. The deterministic algorithm works exclusively for simple CNC turned parts. The machine learning models in contrary are significantly more promising, since the first results already achieve small deviation values related to the defined reference prices. With increasing data volume, both models can be further improved without great effort.

B. Eng. Andreas Eberl, geb. 1993, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit Schwerpunkt Industrielle Technik an der Hochschule München. Im Rahmen seiner Bachelorthesis entwickelte er einen Sensor zur Beanspruchungsanalyse von Stehtätigkeiten.

B. Sc. Benedikt Fallert, geb. 1993, studierte Produktionsmanagement an der Hochschule Reutlingen – ESB Business School. Er schrieb seine Bachelorthesis in Kooperation mit der ARKU Maschinenbau GmbH über die Produk-tions-steuerung bei Standplatzmontagen.

B. Eng. Daniel Kiefer, geb. 1993, studierte Maschinenbau Wirtschaft und Management an der HTW Aalen. Er schrieb seine Bachelorthesis in Kooperation mit der TARGUS Management Consulting AG über die Entwicklung eines KPI Screening und Cockpit am Beispiel eines pharmazeutischen Unternehmens.

B. Eng. David Leuschner, geb. 1982, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit Schwerpunkt Logistik an den Hochschulen Ulm und Neu-Ulm. Er schrieb seine Bachelorthesis in Kooperation mit Fosera, einem Hersteller von Solar-systemen in Thailand, zum Thema Produktionsoptimierung.

B. A. Lisa Mastroianni, geb. 1992, studierte Business Administration Management an der Hochschule Furtwangen. Sie schrieb ihre Bachelorthesis über die Anwendbarkeit des Bosch Lean Managementsystems in verschiedenen Kulturen.

B. Sc. Patrick Richter, geb. 1993, studierte Produktionsmanagement an der Hochschule Reutlingen – ESB-Business School. Er schrieb seine Bachelorthesis an der Hochschule Reutlingen über die Auslegung von Lagersystemen anhand des MTM-Verfahrens.

B. Sc. Frederik Tittelbach, geb. 1993, studierte International Logistics Management an der Hochschule Reutlingen – ESB Business School. Er schrieb seine Bachelorthesis in Kooperation mit der Max Holder GmbH über die Einführung eines Flottenmanagementsystems an Systemfahrzeugen.

Prof. Dr.-Ing. Anja Braun ist Professorin für Produktionsmanagement an der ESB Business School der Hochschule Reutlingen.

Prof. Dr.-Ing. Dominik Lucke ist Professor für Produktionstechnik, Automatisierung und Digitalisierung der Produktion an der ESB Business School der Hochschule Reutlingen.

Prof. Dr.-Ing. Peter Ohlhausen ist Professor für Innovations- und Technologiemanagement an der ESB Business School der Hochschule Reutlingen und Forschungskoordinator am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation

Prof. Dr. techn. Dipl.-Ing. Daniel Palm ist Professor für Logistikmanagement an der ESB Business School der Hochschule Reutlingen.

Literatur

Biesel, H.; Hame, H.: Vertrieb und Marketing in der digitalen Welt. So schaffen Unternehmen die Business Transformation in der Praxis. Springe-Verlag, Wiesbaden2018, S. 46 ff. 10.1007/978-3-658-17532-0Suche in Google Scholar

acatech – Arbeitskreis Smart Service Welt (Hrsg.): Smart Service Welt – Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Internetbasierte Dienste für die Wirtschaft. Abschlussbericht, Berlin2015, S. 81Suche in Google Scholar

BITKOM (Hrsg.): Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte. Berlin 2012, S. 21Suche in Google Scholar

Schmidt, T.: Potentialbewertung generativer Fertigungsverfahren für Leichtbauteile. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg2016, S. 154–16010.1007/978-3-662-52996-6Suche in Google Scholar

Baumers, M.; Tuck, C.; Wildman, R.; Ashcroft, I.; Rosamond, E.; Hague, R.: Combined Build–Time, Energy Consumption and Cost Estimation for Direct Metal Laser Sintering. Proceedings of the Solid Freeform Fabrication (SFF) Symposium. The University of Texas at Austin 2012Suche in Google Scholar

Opetuk, T.; Ćosić, P.: Application of Group Technology for Production Cost Eestimation. Zagreb 2012Suche in Google Scholar

Heisel, U.; Klocke, F.; Uhlmann, E.; Spur, G.: Handbuch Spanen. Carl Hanser Verlag, München, Wien2014, S. 20Suche in Google Scholar

Siemens Industry Software GmbH: Geolus – Innovation through Re-use. Plano, USA2015Suche in Google Scholar

SEVISIO Industrie 4.0 GmbH & Co.KG: Kalkulation 4.0 – Kosten- und Zeitkalkulation in der Produktion. Online unter https://www.sevisio.de/kalkulation40/Suche in Google Scholar

Institut für Integrierte Produktion Hannover (Hrsg.): Automatisierte Individualisierung – Konstruktionsbegleitende Konfiguration und Kalkulation von Produkten. Jahresbericht IPH, Hannover2010Suche in Google Scholar

Engesserm, H.: Duden Informatik. 2. Aufl., Bibliographisches Institut & F.A. Brockhaus AG, Mannheim1993Suche in Google Scholar

McDonald, C.: Demystifying AI, Machine Learning and Deep Learning. Machine Learning Examples. Hrsg. von MAPR Technologies Inc. 2017Suche in Google Scholar

Manninen, P.; Öster, P. (Hrsg.): Applied Parallel and Scientific Computing. In: Proceedings of the 11th International Conference PARA 2012 Helsinki Finland June 10–13, 2012. Revised Selected Papers. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg201310.1007/978-3-642-36803-5Suche in Google Scholar

Welc, J.; EsquerdoP.: Applied Regression Analysis for Business. Springer International Puplishing, Cham201810.1007/978-3-319-71156-0Suche in Google Scholar

Schutt, R.; O´Neil, C.: Doing Data Science. O’Reilly, Sebastopol, CA, 2014, S. 98 ff.Suche in Google Scholar

Online erschienen: 2018-12-20
Erschienen im Druck: 2018-12-17

© 2018, Carl Hanser Verlag, München

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. IT-Sicherheit schafft Vertrauen
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Produktionsplanung
  6. Integrierte Produktionsplanung in der Prozessindustrie
  7. Digitale Prozesskette
  8. Vernetzte Bauteilvermessung entlang der digitalen Prozesskette
  9. Prozesssimulation
  10. Virtuelle Prozesssimulation für Fräsprozesse
  11. Produktbaukästen
  12. Kontextbezogene Auslegung von Produktbaukästen
  13. Data Mining
  14. Einsatz von Data Mining im Regenerationsprozess von Schienenfahrzeug-Transformatoren
  15. Änderungsmanagement
  16. Vorgehen zur individuellen Gestaltung der Änderungsauswirkungsanalyse in der Produktion
  17. Maschinenverhalten
  18. Verfahren zur Messung des rotatorischen Nachgiebigkeitsverhaltens
  19. Standortwahl
  20. Standortwahl im Luftfrachtnetzwerk
  21. Preiskalkulation
  22. Methoden zur Sofortpreis-kalkulation von CNC-Drehteilen
  23. Studie
  24. PPS-Report 2017/2018
  25. Digitale Fabrik
  26. Herausforderungen der Digitalen Fabrik im Kontext von Industrie 4.0
  27. Digitalisierung
  28. Digitalisierung à la carte
  29. Vom Praktiker zum Netzwerker mit Intensiv-Dialog
  30. Organisationale Verankerung der Digitalisierung
  31. Logistik
  32. Industrie 4.0 in der logistischen Kette
  33. Vernetzung
  34. Ganzheitliches Informationsmanagement im Kontext von Industrie 4.0
  35. Shopfloor Management
  36. Produktionscockpit 4.0 als Shop-floor Management der Zukunft
  37. Vorschau/Preview
  38. Vorschau
https://doi.org/10.3139/104.112020

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. IT-Sicherheit schafft Vertrauen
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Produktionsplanung
  6. Integrierte Produktionsplanung in der Prozessindustrie
  7. Digitale Prozesskette
  8. Vernetzte Bauteilvermessung entlang der digitalen Prozesskette
  9. Prozesssimulation
  10. Virtuelle Prozesssimulation für Fräsprozesse
  11. Produktbaukästen
  12. Kontextbezogene Auslegung von Produktbaukästen
  13. Data Mining
  14. Einsatz von Data Mining im Regenerationsprozess von Schienenfahrzeug-Transformatoren
  15. Änderungsmanagement
  16. Vorgehen zur individuellen Gestaltung der Änderungsauswirkungsanalyse in der Produktion
  17. Maschinenverhalten
  18. Verfahren zur Messung des rotatorischen Nachgiebigkeitsverhaltens
  19. Standortwahl
  20. Standortwahl im Luftfrachtnetzwerk
  21. Preiskalkulation
  22. Methoden zur Sofortpreis-kalkulation von CNC-Drehteilen
  23. Studie
  24. PPS-Report 2017/2018
  25. Digitale Fabrik
  26. Herausforderungen der Digitalen Fabrik im Kontext von Industrie 4.0
  27. Digitalisierung
  28. Digitalisierung à la carte
  29. Vom Praktiker zum Netzwerker mit Intensiv-Dialog
  30. Organisationale Verankerung der Digitalisierung
  31. Logistik
  32. Industrie 4.0 in der logistischen Kette
  33. Vernetzung
  34. Ganzheitliches Informationsmanagement im Kontext von Industrie 4.0
  35. Shopfloor Management
  36. Produktionscockpit 4.0 als Shop-floor Management der Zukunft
  37. Vorschau/Preview
  38. Vorschau
Jetzt anmelden und 20% sparen
Institutioneller Zugang
Wie funktioniert Authentifizierung?
Haben Sie eine Idee, wie wir unsere Website verbessern können?
Bitte schreiben Sie uns.
© 2025 De Gruyter Brill
Heruntergeladen am 16.12.2025 von https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.3139/104.112020/pdf
Button zum nach oben scrollen