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maschinenbau
Published in: maschinenbau 6/2022

01-12-2022 | Fertigung + Produktion

Maschinelles Lernen für die Produktion

Authors: Dipl.-Ing. Christian Frey, Dipl.-Wi.-Ing. Lars Wessels

Published in: maschinenbau | Issue 6/2022

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Auszug

In der industriellen Produktion wird das maschinelle Lernen vermehrt angewandt. Die wirksame Umsetzung von Projekten und die Anwendung im dauerhaften Betrieb sind jedoch herausfordernd. Im Leitprojekt "ML4P - Machine Learning for Production" haben sich sechs Fraunhofer-Institute zum Ziel gesetzt, ein toolgestütztes Vorgehensmodell zum Einsatz maschineller Lernmethoden in der Produktion zu entwickeln. Die Ergebnisse helfen, industrielle Produktionsprozesse schnell und systematisch zu optimieren. …
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Literature
[1]
Pfrommer, J.; Zimmerling, C.; Liu, J.; Kärger, L.; Henning, F.; Beyerer, J.: Optimisation of manufacturing process parameters using deep neural networks as surrogate models. In: Procedia CiRP 72 (2018), S. 426-431
[2]
Fraunhofer IOSB: ML4P Vorgehensmodell, White Paper. Online: https://​www.​iosb.​fraunhofer.​de/​content/​dam/​iosb/​iosbtest/​documents/​projekte/​ml4p/​ML4P_​whitepaper.​pdf, aufgerufen am 04.08.2022
[3]
Windmann, S.; Kühnert, C.: Information modeling and knowledge extraction for machine learning applications in industrial production systems. In: Beyerer, J.; Maier, A.; Niggemann, O. (Hrsg.): Machine Learning for Cyber Physical Systems. Technologien für die intelligente Automation, Vol 13 (2021). Berlin, Heidelberg. Online: https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-662-62746-4_​8, aufgerufen am 08.08.2022
[4]
Ludl, P. O.; Heese, R.; Höller, J. et al.: Using machine learning models to explore the solution space of large nonlinear systems underlying flowsheet simulations with constraints. Front. Chem. Sci. Eng. 16, 183-197 (2022). Online: https://​doi.​org/​10.​1007/​s11705-021-2073-7, aufgerufen am 08.08.2022
[5]
Backhaus, A.; Herzog, A.; Adler, S.; Jachmann, D.: Deployment architecture for the local delivery of ML-Models to the industrial shop floor. In: Beyerer, J.; Maier, A.; Niggemann, O. (Hrsg.): Machine Learning for Cyber Physical Systems. Technologien für die intelligente Automation, Vol. 13 (2021). Berlin, Heidelberg. Online: https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-662-62746-4_​4, aufgerufen am 08.08.2022
[6]
Kurnatowski, M. von; Schmid, J.; Link, P.; Zache, R.; Morand, L.; Kraft, T.; Schmidt, I.; Schwientek, J.; Stoll, A.: Compensating Data Shortages in Manufacturing with Monotonicity Knowledge. In: Algorithms 14 (2021), Nr. 12, S. 345, Online: https://​doi.​org/​10.​3390/​a14120345t, aufgerufen am 08.08.2022
[7]
Heese, R. et al.: The Good, the Bad and the Ugly: Augmenting a black-box model with expert knowledge. ArXiv abs/1907.11105 (2019)
Metadata
Title
Maschinelles Lernen für die Produktion
Authors
Dipl.-Ing. Christian Frey
Dipl.-Wi.-Ing. Lars Wessels
Publication date
01-12-2022
Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden
Published in
maschinenbau / Issue 6/2022
Print ISSN: 2730-9835
Electronic ISSN: 2730-9843
DOI
https://doi.org/10.1007/s44029-022-0717-0

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