Titelei/Inhaltsverzeichnis No access Pages I - XIII
1 Einleitung No access Pages 1 - 3
2.1 Maschinelles Lernen No access
2.2 Maschinelles Lernen in der Fertigung No access
2.3 Standard-Vorgehensmodelle für den Einsatz von Data-Mining und maschinellerLernverfahren No access
2.4 Fazit und Handlungsbedarf No access
3 Zielsetzung und Vorgehensweise No access Pages 43 - 45
4.1 Identifikation geeigneter Anwendungsfälle No access
4.2 Anwendungsfall 1: Vorhersage des Formfehlers zur Anpassung des Werkzeugpfads von Taschenfräsprozessen in der Prozessplanung mittels Prozessmodell No access
4.3 Anwendungsfall 2: Überwachung eines Magnesiumdruckgießprozessesund Identifikation qualitätsrelevanter Einflussfaktoren mittels Prozessmodell No access
4.4 Anwendungsfall 3: Maschinenzustandsüberwachung von Kugelgewindetriebenin Werkzeugmaschinenflotten No access
4.5 Zwischenfazit in Bezug auf Teilziel 1 No access
5 Ansatz zur Problemidentifikation und ML-Methodenauswahl No access Pages 99 - 105
6.1 Vorhersagen in der Prozessplanung No access
6.2 Überwachung von Fertigungsprozessen No access
6.3 Identifikation qualitätsrelevanter Einflussfaktoren No access
6.4 Überwachung von Maschinenkomponenten No access
7.1 Ablaufanalyse des ersten Anwendungsfalls und Erweiterung von CRISP-DM No access
7.2 Ablaufanalyse des zweiten Anwendungsfalls und Erweiterung des bestehendenVorgehensmodells aus Kapitel 7.1 No access
7.3 Ablaufanalyse des dritten Anwendungsfalls mit Fehlerdaten und Erweiterungdes bestehenden Vorgehensmodells aus Kapitel 7.2 No access
7.4 Ablaufanalyse des dritten Anwendungsfalls ohne Fehlerdaten und Erweiterungdes bestehenden Vorgehensmodells aus Kapitel 7.3 No access
8 Zusammenfassung und Ausblick No access Pages 137 - 139
