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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter October 20, 2021

Deep Learning zur Unterstützung der Arbeitsplanung

Ein Konzept zur Ermittlung von Vorgangsfolgen durch künstliche neuronale Netze

Deep Learning for Supporting Process Planning
A Concept of Determining Operation Sequences by Using Artificial Neural Networks
Marco Hussong, Moritz Glatt, Patrick Rüdiger-Flore, Saurabh Varshneya, Philipp Liznerski, Marius Kloft and Jan C. Aurich

Abstract

Bei der Ermittlung von Vorgangsfolgen innerhalb der Arbeitsplanung wird auf Erfahrungswissen von Fachkräften und weitere Hilfsmittel wie Unterlagen, Richtlinien und Arbeitspläne ähnlicher Produkte zurückgegriffen. Demzufolge enthalten erstellte Arbeitspläne implizites Wissen, dessen Extraktion und Nutzung das Potenzial zur Beschleunigung der Vorgangsfolgeermittlung bietet. Für derartige Aufgaben können künstliche neuronale Netze des Deep Learning eingesetzt werden, die durch Training das implizite Wissen erfassen und über Vorhersagen nutzbar machen. Daher wird in diesem Beitrag ein Konzept für die Ermittlung von Vorgangsfolgen durch künstliche neuronale Netze vorgestellt.

Abstract

A Concept of Determining Operation Sequences by Using Artificial Neural Networks. To determine operation sequences within process planning know-how from skilled employees and other resources like documents, guidelines, and process plans from similar products are used. Therefore, established process plans contain implicit knowledge. Extracting and using this implicit knowledge offers the Potenzial to speed up the task of operation sequencing during the preparation of the process plan. For such tasks, artificial neural networks from the field of Deep Learning can be used to capture the implicit knowledge by training and make use of it by applying the networks for prediction. Therefore, a concept will be introduced for determining operation sequences by using artificial neural networks.


Hinweis

Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).



Tel.: +49 (0) 631 205-4305

Danksagung

Die Autoren danken dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) für die finanzielle Unterstützung im Rahmen des Forschungsvorhabens „Unterstützung der Vorgangsfolgeermittlung in der Arbeitsplanung durch maschinelles Lernen“ (FKZ 01IS21010).

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Published Online: 2021-10-20
Published in Print: 2021-10-31

© 2021 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany

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