KI-gestützte produktionsgerechte Produktentwicklung : Automatisierte Wissensextraktion aus vorhandenen Produktgenerationen
Creators: name: Krahe, Carmen Maria
Publisher: name: Shaker Verlag
Year: 2023
Subjects: Maschinelles Lernen
Produkt-Produktions-Codesign
Design for Manufacturing
produktionsgerechte Produktentwicklung

description: Produzierende Unternehmen stehen heutzutage vor der Herausforderung, aufgrund des starken globalen Wettbewerbsdrucks in immer kürzerer Zeit dennoch innovative Pro-dukte zu einem möglichst günstigen Preis auf den Markt zu bringen. Insbesondere für die Produktentwicklung entsteht dadurch ein enormer Zeit- und Kostendruck, allerdings ist die sogenannte Time-to-Market entscheidend für den Markterfolg eines Produktes. Durch die Wiederverwendung von bereits existierenden Produktmodellen sowie dem darin enthaltenen Wissen besteht großes Potenzial, diese Entwicklungszeit zu reduzie-ren. Jedoch wird diese Wissensbasis in Form bestehender Produktmodelle häufig noch nicht systematisch genutzt. Das Problem ist, dass dieses größtenteils implizite Wissen häufig nicht ohne weiteres formalisierbar ist. Durch die zunehmende Nutzung digitaler Tools auch im Bereich der Produktentwicklung und die damit einhergehende wachsen-de Datenbasis ergibt sich über datengetriebene Ansätze jedoch die Möglichkeit, dieses (implizite) Wissen zu extrahieren, zu formalisieren und nutzbar zu machen. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung einer Methode zur automatisierten Ex-traktion von implizitem Wissen in Form von Features und Mustern aus vorhandenen Produktmodellen mit Hilfe von Verfahren des Maschinellen Lernens sowie dessen anschließende Nutzung zur Unterstützung in der Produktentwicklung. Hierfür werden über Autoencoder zunächst die relevanten geometrischen Eigenschaften aus den Produkt-modellen in Form von CAD-Modellen erlernt. Darüber hinaus werden weitere produkt-beschreibende Informationen, die insbesondere die spätere Produzierbarkeit beeinflus-sen, extrahiert. Dieser geometrische Fußabdruck einer Produktkomponente bildet die Grundlage für die entwickelte Methode. Auf Basis von Konstruktionsmustern, die mit Hilfe von Recurrent Neural Networks aus den Produktmodellen erlernt werden, kann für einen gegebenen Konstruktionszustand der Folgezustand prädiziert werden. Auf Grundlage der geometrischen Eigenschaften dieser Vorhersage werden für das gege-bene (halbfertige) CAD-Modell die ähnlichsten bereits existierenden finalen Modelle aufgezeigt. Diese können anschließend bezüglich der weiteren Produktinformationen sortiert werden. Anhand der Menge der ähnlichsten Modelle können die produktionsre-levanten Produkteigenschaften des aktuellen Konstruktionszustandes durch das Auf-zeigen von üblichen Ausprägungskombinationen bewertet werden. Das Vorgehen wird anhand von mechanischen Komponenten eines industriellen Da-tensatzes demonstriert. Für verschiedene Konstruktionszustände beispielhafter Produk-te werden die Ähnlichkeitssuche, die Bewertung produktionsrelevanter Produkteigen-schaften, die Vorhersage nächster Konstruktionszustände sowie die Interaktion der ein-zelnen Methodenbausteine aufgezeigt. Durch die Methodik können bereits für anfängliche Konstruktionszustände ähnliche Produktmodelle identifiziert werden, wodurch die Wiederverwendung von Wissen ge-fördert sowie die Generierung von Dubletten reduziert werden. Darüber hinaus können bereits frühzeitig Hinweise auf mögliche Probleme bezüglich der späteren Produzierbarkeit gegeben werden.