Accessible Requires Authentication Published by De Gruyter December 20, 2018

Methoden zur Sofortpreis-kalkulation von CNC-Drehteilen

Entwicklung und Bewertung der Anwendbarkeit von Algorithmen und prädiktiven Machine-Learning-Modellen

Methods for an Immediate Price Calculation of CNC Turned Parts
Andreas Eberl, Benedikt Fallert, Daniel Kiefer, David Leuschner, Lisa Mastroianni, Patrick Richter, Frederik Tittelbach, Anja Braun, Dominik Lucke, Peter Ohlhausen and Daniel Palm

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.


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

© 2018, Carl Hanser Verlag, München