Künstliche Intelligenz in der Produktion

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

doi:10.51202/9783186709028

Künstliche Intelligenz in der Produktion

Series: Fertigungstechnik

Volume 709 Published 2022

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doi.org/10.51202/9783186709028
ISBN print: 978-3-18-370902-1
ISBN online: 978-3-18-670902-8
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 „Künstliche Intelligenz in der Produktion“ und gibt einen Ausblick auf die neuesten Entwicklungsschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz im Kontext der Produktionstechnik. Wertschöpfungspotentiale für die Produktions-, Fertigungs- und Automatisierungstechnik werden anhand aktueller Fortschritte erkennbar gemacht. Die Beiträge in diesem Band geben Einblicke in entsprechende Forschungs- und Umsetzungsaktivitäten dazu.

1 Framework für die Einbindung von ML-Verfahren in die MRK-basierte Montage 1

O. Petrovic, S. Storms, C. Brecher

2 Bildbasierte Erfassung von Stammdaten ermöglicht Wiedererkennung von

Bauteilen mit Neuronalen Netzen in der Logistik 13

M. Schlüter, C. Briese, J. Krüger

3 Reinforcement Learning am Digitalen Zwilling für die Handhabung flexi...

Schlagworte

Maschinelles Lernen Bildverarbeitung Roboter Deep-Learning Handhabung Fertigung Automatisierung Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) machine learning image processing robotics deep learning handling manufacturing automation human-robot collaboration (HRC)

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I–VI Titelei/Inhaltsverzeichnis I–VI
1–12 1 Framework für die Einbindung von ML-Verfahren in die MRK-basierte Montage O. Petrovic, S. Storms, C. Brecher O. Petrovic, S. Storms, C. Brecher 1–12
13–22 2 Bildbasierte Erfassung von Stammdaten ermöglicht Wiedererkennung von Bauteilen mit Neuronalen Netzen in der Logistik M. Schlüter, C. Briese, J. Krüger M. Schlüter, C. Briese, J. Krüger 13–22
23–33 3 Reinforcement Learning am Digitalen Zwilling für die Handhabung flexibler Objekte F. Jaensch, A. Verl F. Jaensch, A. Verl 23–33
34–44 4 Deep-Learning Plattform für dezentrale Bauteilerkennung J. Lehr, J. Krüger J. Lehr, J. Krüger 34–44
45–56 5 Transfer-Learning Techniken zur Detektion von Greifpunkten für die robotergestützte Manipulation in der Produktion R. Gulde, F. Busch, O. Riedel R. Gulde, F. Busch, O. Riedel 45–56
57–68 6 Unterstützung beim Einrichten von Fertigungsprozessen durch strukturiertes maschinelles Lernen E. Uhlmann, J. Polte, C. Geisert, S. Pavliček E. Uhlmann, J. Polte, C. Geisert, S. Pavliček 57–68
69–80 7 Methoden des CAM formuliert als Planungsproblem A. Csiszar A. Csiszar 69–80

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