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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter November 3, 2017

Einsatz digitaler Systeme zur Prozessüberwachung

Ein methodischer Implementierungsansatz zur Verfügbarkeitserhöhung und Qualitätsverbesserung

Availability and Quality Enhancement via Digital Process Monitoring
A Structured Implementation Approach
Alexander Busse , Tobias Meudt and Joachim Metternich

Kurzfassung

Maschinelles Lernen ermöglicht es, Gesetzmäßigkeiten automatisch aus Eingangsdaten und verknüpften Zielwerten zu „erlernen“ und Vorhersagen abzuleiten. Dies kann in der Produktion zur Prozessstabilisierung genutzt werden. Ein strukturierter Implementierungsansatz ist nötig, der datentechnische Anforderungen definiert und den Nutzen der digitalen zur analogen Problemlösungen abwägt. Am Institut PTW der TU Darmstadt wurde ein solcher Ansatz entwickelt. Erste Versuche zeigen, dass die Methode gezieltes maschinelles Lernen unterstützt und akkurate Vorhersagen zur Prozessstabilisierung ermöglicht.

Abstract

Machine learning helps to discover correlations in data automatically and can be used to stabilize production processes. A structured implementation approach is needed that defines data requirements and benchmarks the digital value with analogue problem solving methods. A structured approach was developed and tested at the institute PTW at TU Darmstadt that helps to facilitate the implementation of machine learning in production.


Alexander Busse, M. Sc., und Dipl.-Wirtsch.-Ing. Tobias Meudt sind Wissenschaftliche Mitarbeiter der Forschungsgruppe Center für industrielle Produktivität (CiP) am Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) an der Technischen Universität Darmstadt (TU Darmstadt).

Prof. Dr.-Ing. Joachim Metternich ist Institutsleiter des PTW an der TU Darmstadt.


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Online erschienen: 2017-11-03
Erschienen im Druck: 2017-10-27

© 2017, Carl Hanser Verlag, München

Downloaded on 27.1.2023 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.3139/104.111784/html
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