KI in der Produktion – Innovative Anwendungsfälle

Christian Brecher; Jörg Krüger; Eckart Uhlmann; Alexander Verl; Oliver Riedel; Armin Lechler

doi:10.51202/9783186707024

KI in der Produktion – Innovative Anwendungsfälle

Series: Fertigungstechnik

Volume 707 Published 2022

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doi.org/10.51202/9783186707024
ISBN print: 978-3-18-370702-7
ISBN online: 978-3-18-670702-4
VDI Verlag, Düsseldorf VDI Verlag, Düsseldorf

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Zusammenfassung

Der vorliegende Band dokumentiert die Aktivitäten der produktionstechnischen Institute aus Aachen (WZL/ IPT), Berlin (IWF/IPK) und Stuttgart (ISW) im Zusammenhang mit dem Thema „KI in der Produktion – Innovative Anwendungsfälle“ und gibt einen Ausblick auf mögliche Anwendungsfelder und Entwicklungsrichtungen dieses Themenbereichs. Im Rahmen der Entwicklungen von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in der industriellen Produktion werden Potentiale und aktuelle Grenzen aufgezeigt. Dabei wird insbesondere gezeigt, dass die Kombination von Expertenwissen mit Methoden der Künstlichen Intelligenz vielversprechende neue Ansätze bietet. Das reine Sammeln von Daten und die reine Anwendung von Algorithmen auf diese führt zu keinen hilfreichen Ergebnissen.

Inhalt

1 Neuronale Netze für die Berechnung optimaler Geometrieparameter für das Polynomüberschleifen ....1

B. Kaiser, A. Lechler, A. Verl und O. Riedel

2 Divide and Conquer-Prinzip für die KI-basierte Wiedererkennung von Altteilen in der Kreislaufwirtschaft ... 15

C. Briese, M. Schlüter und J. Krüger

3 Strategien zur Integration datengetriebener Ansätze für die Dynamik-modellierung von Industrierobotern ...27

L. Gründel, S. St...

Schlagworte

Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Neuronale Netze Produktionstechnik Mehrwertdienste Fertigungstechnik Optimierung Datenerfassung Artificial intelligence machine learning neural networks production engineering value-added services manufacturing engineering optimization data acquisition

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I–VI Titelei/Inhaltsverzeichnis I–VI
1–14 1 Neuronale Netze für die Berechnung optimaler Geometrieparameter für das Polynomüberschleifen B. Kaiser, A. Lechler, A. Verl, O. Riedel B. Kaiser, A. Lechler, A. Verl, O. Riedel 1–14
15–26 2 Divide and Conquer-Prinzip für die KI-basierte Wiedererkennung von Altteilen in der Kreislaufwirtschaft C. Briese, M. Schlüter, J. Krüger C. Briese, M. Schlüter, J. Krüger 15–26
27–36 3 Strategien zur Integration datengetriebener Ansätze für die Dynamikmodellierung von Industrierobotern L. Gründel, S. Storms, Ch. Brecher L. Gründel, S. Storms, Ch. Brecher 27–36
37–46 4 Smart Maintenance in der Produktion – Konzept zu einer ganzheitlichen Lösung N. Koutrakis, J. Polte, E. Uhlmann N. Koutrakis, J. Polte, E. Uhlmann 37–46
47–56 5 Verfahren zur Datenkompression von hochfrequenten Sensorsignalen in der Fertigungstechnik A. Schmidt, C. Kotschote, A. Lechler, A. Verl, O. Riedel A. Schmidt, C. Kotschote, A. Lechler, A. Verl, O. Riedel 47–56
57–64 6 Wie die Hyperledger Fabric Blockchain für Datensicherheit in der Additiven Fertigung sorgt Ch. Schmiedel, J. Polte, E. Uhlmann Ch. Schmiedel, J. Polte, E. Uhlmann 57–64
65–74 7 Anwendungsbeispiele des maschinellen Lernens im Bereich der Produktionsmaschinen T. H. Lee, T. Klinkhammer, Z. Zhen, D. Zontar, Ch. Brecher T. H. Lee, T. Klinkhammer, Z. Zhen, D. Zontar, Ch. Brecher 65–74
75–88 8 KI in der Lohnfertigung – Anwendungsfälle bei der Beschickung von Werkzeugmaschinen Ph. Blanke, Ch. Brecher Ph. Blanke, Ch. Brecher 75–88

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