Zusammenfassung
Die hohe Variantenvielfalt und die geringen produzierten Stückzahlen führen zu einer hohen Komplexität in der Nutzfahrzeugproduktion. Methoden des überwachten Lernens (Künstlich neuronales Netz und Random Forest) können die Potenziale zur Kostenreduzierung sowie zur Prozessverbesserung aufzeigen und praxisnah entwickelt werden.
Problemstellung
Der Variantenreichtum in der Nutzfahrzeugindustrie führt zum Vorliegen kleiner und heterogener Datensätze. Außerdem ist die Datenaufbereitung und -auswahl oftmals aufwändig und im stark KMU-geprägten Nutzfahrzeugsektor mit einem hohen Risiko verbunden. Zudem führt der hohe Anteil manueller Tätigkeiten in der Nutzfahrzeugproduktion dazu, dass hiervon meist keine digitalen Daten vorliegen. Es mangelt an Handlungsanweisungen, um diese Hemmnisse zu überwinden und die daraus resultierenden Kosten und Fehlerraten zu senken.
Lösungsansatz & Vorteile
Um die beschriebene Komplexität zu reduzieren, bieten Verfahren des Maschinellen Lernens (ML) große Potenziale. Hierunter werden Methoden verstanden, die selbstständig mithilfe von Lernprozessen (Training) Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datensätzen erkennen können und darauf aufbauend Vorhersagen treffen. Der Untersuchungsrahmen wurde bisher auf vier diversifizierten Anwendungsfällen der Nutzfahrzeugindustrie und auf die Methoden „Künstliche neuronale Netze“ und „Random Forest“ gelegt, die zum überwachten ML zählen. Die pilothaften Anwendungsszenarien wurden hinsichtlich ihrer möglichen operativen Verbesserungspotenziale bewertet. Davon ausgehend wird ein Vorgehensmodell entwickelt, welches Nutzfahrzeugproduzenten zur Anwendung von ML befähigt.
Kontakt
Entwicklung von: Technische Universität Kaiserslautern FBK – Lehrstuhl für Fertigungstechnik und Betriebsorganisation – Pascal Langlotz
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