Assistenzsystem zur Unterstützung der datengetriebenen Produktentwicklung

Christof Küstner (Autor)

Buch

XII, 219 Seiten

2020
Fau University Press (Verlag)
9783961473489 (ISBN)

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Der digitale Wandel stellt neben der Globalisierung heutzutage eine große Herausforderung für Unternehmen dar. Die Ingenieure sind in diesem Wandel mit neuen Anforderungen an die technischen Produkte und stetig steigender Produktkomplexität konfrontiert. Trotz der vielseitigen Methoden und Werkzeuge, die den Ingenieuren zur Verfügung stehen, können häufig die Einflüsse auf abweichende Produkteigenschaften nicht benannt werden, wodurch die virtuelle Eigenschaftsabsicherung in der Produktentwicklung verhindert oder zumindest erschwert wird. In den vergangenen Jahren haben Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens ihren Weg in die Produktentwicklung gefunden. Die maschinellen Lernmethoden ermöglichen die Identifikation von Zusammenhängen und Tendenzen in großen Datensätzen. Allerdings fehlt den Produktentwicklern zum einen die Methodenkompetenz zur Entwicklung und Durchführung von Analysen mittels maschineller Lernmethoden. Zum anderen ist Wissen zur vorangestellten Datenaufbereitung und zur Kontextualisierung der identifizierten Muster notwendig. In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept für ein wissensbasiertes Assistenzsystem zur Unterstützung der datengetriebenen Produktentwicklung und dessen Umsetzung vorgestellt. Mithilfe von maschinellen Lernmethoden und deren Integration in bestehende Produktentwicklungsprozesse wird das Potential der datengetriebenen Analysen im Kontext der Eigenschaftsabsicherung offengelegt.

Erscheinungsdatum	29.09.2020
Reihe/Serie	FAU Studien aus dem Maschinenbau ; 353
Verlagsort	Erlangen
Sprache	deutsch
Maße	170 x 240 mm
Gewicht	657 g
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
Themenwelt	Technik ► Maschinenbau
Schlagworte	Assistenzsystem • Datenanalyse • Ingenieurwissenschaften • Maschinelles Lernen • Produktentwicklung • Windenergie
ISBN-13	9783961473489 / 9783961473489
Zustand	Neuware