Neuronale Netze in der Industrie: Einführung - Analyse - Einsatzmöglichkeiten
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1997
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| Schriftenreihe: | Gabler-Edition Wissenschaft
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXIII, 510 S. graph. Darst. |
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort
Verzeichnis der Abbildungen XVII
Verzeichnis der Tafeln XXI
I Grundlagen 1
1 Grundsätzliches über Neuronen 7
1.1 Das gewisse Etwas 7
1.2 Das Neuron 7
1.2.1 Der Aktivierungszustand 9
1.2.2 Der Informationsflußzum Neuron 9
1.2.3 Die Operation innerhalb des Neurons 12
1.2.4 Informationen für die Umwelt 12
1.3 Das Neuronale Netz 12
1.3.1 Das Netz und seine Umwelt 14
1.3.2 Strukturen Neuronaler Netze 14
1.4 Lernen und Verarbeiten 16
1.4.1 Lernen 16
1.4.2 Verarbeiten 18
1.5 Ausgewählte Netzwerktypen 19
1.5.1 Vorwärtsgerichtete Netze 19
1.5.2 Rückgekoppelte Netze 22
1.5.3 Categorization and learning modular: CALM 28
1.6 Der Entwurf eines Neuronalen Netzes 31
1.6.1 Problemanalyse 32
1.6.2 Modellformulierung 33
1.6.3 Topologieentscheidung 34
1.6.4 Festlegung des Lerngesetzes 35
1.6.5 Implementierung und Trainieren 35
1.6.6 Testen und evtl. Falsifizieren 35
1.6.7 Einsatz und Wartung 35
X
1.7 Grundlagen zur Neuro Simulation 36
1.7.1 NeuroHardware 36
1.7.2 One Purpose Simulatoren 37 i
1.7.3 Multi Purpose Simulatoren 37
1.7.4 Abarbeitungsverfahren 38
1.8 Hybride Strukturen 38
1.8.1 Das System IRIS 39 j
1.8.2 Stufen der Zusammenarbeit 40 [
2 Grundlagen der Fertigung 45 I
2.1 Grundlegende Ziele 45 j
2.1.1 Qualität aus Überzeugung 46 j
2.1.2 Termintreue als strategischer Faktor 46
2.1.3 Flexibilität als Wettbewerbsvorteil 47
2.1.4 Kostenminimierung als ständiges Ziel 47
2.2 Führungsstrukturen in der Fertigung 47 I
2.2.1 Innerhalb eines Unterbereichs 48
2.2.2 Die Unterbereiche untereinander 48 I
2.3 Die kontinuierliche Fertigung 49
2.4 Strategien zur Organisation diskontinuierlicher Fertigung 49
2.4.1 Arbeitsgangorientierte Fertigungsorganisation 50
2.4.2 Arbeitsgangfolgeorientierte Fertigungsorganisation 50
2.4.3 Aufgaben in der Fertigung 50 I
2.4.4 Spezielle Aufgaben in der Werkstattfertigung 52 .
2.4.5 Spezielle Aufgaben in der Fließfertigung 53
2.4.6 Ordnungsparadigmen 53
2.5 Auswirkungen der Datenverarbeitung 55
2.5.1 Die supervisory control eines Fertigungssystems 56 |
2.5.2 Die schlanke Fertigung 58 |
2.5.3 Die prozeßorientierte Sicht des Fertigungssystems 59 i
3 Ökonomische Überlegungen zum Einsatz Neuronaler Netze in Ferti¬
gungssystemen 63
3.1 Einsatzkriterien für Neuronale Netze in Fertigungssystemen 63
3.1.1 Wirtschaftlichkeit Neuronaler Netze 64
3.1.2 Umstellungsaufwand bei der Verwendung Neuronaler Netze 65
3.1.3 Betriebssicherheit Neuronaler Netze 66
3.1.4 Integrierbarkeit Neuronaler Netze 67
3.2 Ökonomisch interessante Eigenschaften eines künstlichen Neuronalen Netzes 67
3.2.1 DV begründete Positiva 67
3.2.2 Stärken Neuronaler Netze 68
3.2.3 Schwächen Neuronaler Netze 69
XI
3.3 Einsatzgrundvoraussetzungen 70
3.3.1 Investitionsschutz 70
3.3.2 Entwicklungseinstiege 71
3.3.3 Plattformen 71
3.3.4 Schnittstellen 72
3.4 Mögliche lohnende Einsatzgebiete 72
3.5 The Real World Computing Program 73
II Das neuronal unterstützte Arbeitssystem und seine grund¬
legenden Werkzeuge 77
4 Das neuronal unterstützte Arbeitssystem 85
4.1 Der Begriff des Arbeitssystems 85
4.1.1 Der CIM Leitstand nach Scheer 86
4.1.2 Typen von Arbeitssystemen 87
4.1.3 Der Mensch im Arbeitssystem 89
4.2 Die Auftragsverwaltung im Arbeitssystem 90
4.2.1 Aufträge in einem Arbeitssystem 90
4.2.2 Die Auftragspools 93
4.3 Die Ausgestaltung eines neuronal orientierten Arbeitssystems 94
4.3.1 Die Hardware eines neuronal unterstützten Arbeitssystems 95
4.3.2 Die Software eines neuronal unterstützten Arbeitssystems 98
4.3.3 Die Frage der Ausfallsicherheit 102
4.3.4 Das „erfahrene Arbeitssystem 103
4.4 Die beiden neuronalen Arbeitssystemtypen 104
4.4.1 Der neuronale Leitstand 104
4.4.2 Die neuronale Bearbeitungsstation 109
4.5 Grundlegende Einsatzgebiete 112
5 Neuronale Optimierungssysteme 115
5.1 Die Optimierung mittels dynamischer Programmierung 116
5.2 Optimierung durch genetische Programmierung 116
5.2.1 Die Beurteilung von Individuen 117
5.2.2 Genetische Verfahren in Netzen zur Optimierung 118
5.2.3 Der Gebrauch von Multiplexing 119
5.3 Optimierung mittels einer globalen Energiefunktion 119
5.3.1 Der Ansatz des originalen Hopfield Netzes 120
5.3.2 Hopfield Optimierer mit geänderten Abstiegsverfahren 122
5.3.3 Hopneld Netze mit hybrider Struktur 125
5.3.4 Hopneld Netze für Optimierungsprobleme höherer Ordnung .... 126
5.3.5 Topologievarianten für Hopfield Optimierer 126
XII
5.4 Optimierung durch Lernen 127
5.4.1 Optimierung mittels Koh0nen Netzen 128
5.4.2 Optimierung durch Interaktion 130
5.4.3 Optimierung durch Erfahrung 131
5.4.4 Optimierung durch lernende Cluster 134
5.5 Optimierung über Agenten 135
5.6 Fazit 136
5.6.1 Optimierung auf seriellen Rechnern 137
5.6.2 Optimierung mit paralleler Hardware 138
5.6.3 Optimierung mit NeuroHardware 138
5.6.4 Bedienerfreundlichkeit 139
6 Diagnose und Prognose mit Neuronalen Netzen 143
6.1 Die neuronale Diagnose 143
6.1.1 Diagnoseziele 143
6.1.2 Einsatzvarianten 144
6.1.3 Topologien in der Diagnose 145
6.1.4 Datenaufbereitung 154
6.1.5 Hybride Diagnosesysteme 155
6.2 Grundzüge der neuronalen Prognostik 155
6.2.1 Die Prognose von Zuständen 156
6.2.2 Die Prognose von Zeitreihen 159
6.2.3 Delphi Prognosen 160
6.2.4 Grenzen der Prognose 160
7 Messen, Steuern, Regeln 165
7.1 Adaptive Neuronale Überwachung und Steuerung 166
7.1.1 Die Prozeßüberwachung 166
7.1.2 Die Prozeßkontrolle 168
7.1.3 Hybride Kontrollsysteme 173
7.2 Neuronales Messen 175
7.2.1 Der „Intelligente Sensor 176
7.2.2 Die Aufgabenstruktur des Messens 177
7.2.3 Die neuronale Daten Aufbereitung 177
7.2.4 Die Daten Analyse 183
7.2.5 Die Daten Interpretation 185
7.2.6 Aufmerksame Sensorik 185
7.2.7 Das Sensorlogbuch 185
7.3 Neuronal geregelte Aktoren 186
7.3.1 Tätigkeiten eines Aktors 187
7.3.2 Das Konzept des Prozeßatoms 187
7.4 Das Steuern von Aktivitäten 189
7.4.1 Der maschinelle Reflex 190
7.4.2 Die bewußte Handlung 191
7.4.3 Die planerischen Aktivitäten 193
XIII
III Neuronal orientierte dispositive Arbeitssysteme 197
8 Der neuronal unterstützte logistische Prozeß 207
8.1 Der Logistik Leitstand 207
8.1.1 Kennzeichen einer „guten Logistik 207
8.1.2 Eine prozeßorientierte Darstellung 208
8.1.3 Der logistikorientierte Planungsprozeß zur Auftragsbearbeitung . . 209
8.1.4 Neuronale Werkzeuge des Disponenten 211
8.2 Die Auftragseinplanung 211
8.2.1 Relevante Eigenschaften der Aufträge 211
8.2.2 Optimierung mittels genetischer Algorithmen 214
8.2.3 Massiv parallele Optimierung 219
8.3 Die Packplanung 222
8.3.1 Die Eingabedaten 223
8.3.2 Die Konstruktion der Indikator und Packnetze 225
8.3.3 Virtuelles Packen 226
8.4 Die Tourenplanung 227
8.4.1 Bekannte Lösungsansätze 228
8.4.2 Erweiterte Lösungsansätze 237
9 Neuronal unterstützte Fertigungssteuerung 263
9.1 Der Leitstand zur Fertigungssteuerung 263
9.1.1 Grundlegende Überlegungen 264
9.1.2 Aufgaben des Leitstandes 265
9.1.3 Der Aufbau des Fertigungsleitstandes 268
9.2 Die Bestimmung des Fertigungsbudgets 270
9.2.1 Die Identifizierung kritischer Arbeitssysteme 270
9.2.2 Die Bestimmung des Kapazitätsprofils 272
9.3 Die Ermittlung und Interpretation der Fertigungslage 272
9.3.1 Begriffsbestimmung 273
9.3.2 Die diagnostische Bestimmung der Fertigungslage 273
9.3.3 Die Nutzung der Fertigungslage zur Prognose 275
9.4 Einsatzplanung für Werker 277
9.4.1 Die bisherigen neuronalen Lösungen 277
9.4.2 Ein vernetzter Ansatz 279
9.5 Reihenfolgeplanung 282
9.5.1 Die Parameter der Reihenfolgeplanung 282
9.5.2 Bekannte neuronale Ansätze 284
9.5.3 Ein teil paralleler Ansatz 289
9.5.4 Eine massiv parallele Lösung 299
9.5.5 Vergleich der beiden Ansätze 304
XIV
10 Materialwirtschaft mit neuronalen Werkzeugen 307
10.1 Das Leitstandkonzept der Materialwirtschaft 307
10.1.1 Der materialwirtschaftliche Beschaffungsprozeß 308
10.1.2 Der Bereitstellungsprozeß 310
10.2 Prognose des Materialbedarfs 310
10.2.1 Vorbemerkungen 312
10.2.2 Die Prognose des Absatzes 314
10.2.3 Die Prognose der Fertigung 316
10.2.4 Die Gesamtprognose 316
10.3 Die Qualitätssicherung im Wareneingang 316
10.3.1 Die Ausgestaltung des Diagnose AS 317
10.3.2 Die Netzkonstruktion zur Diagnose 318
10.4 Organisation von Lagerung und Materialfluß 319
10.4.1 Neuronale Organisation von Materialflüssen nach PaRUNAK .... 320
10.4.2 Lagertätigkeiten 322
10.5 Autonome innerbetriebliche Transportsysteme 324
10.5.1 Die Steuerung des AGVs 325
10.5.2 Ausnutzung der Transportzeit 338
10.5.3 Die Organisation der AGV für den Materialfluß 339
10.6 Das Packen von Stückgut 344
10.6.1 Die vorhandene Datenbasis 344
10.6.2 Bekannte Ansätze 345
IV Neuronal orientierte wertschöpfende Arbeitssysteme 355
11 Die neuronal orientierte Bearbeitungsstation in der Prozeßfertigung 359
11.1 Die neuronale Steuerung von Fertigungsprozessen 359
11.1.1 Neuronale Netzein der Kontrolle chemischer Prozesse 359
11.1.2 Die Steuerung nicht chemischer Prozesse 361
11.2 Aufgaben Neuronaler Netze bei versorgenden Prozessen 363
11.2.1 Kontrollmechanismen bei kritischen Systemen 363
11.2.2 Dispositive Vorgänge 366
11.3 Fehlererkennung und Ausfallprognosen 370
11.3.1 Die Interpretation von Vibrationen 372
11.3.2 Die Prognose von Ausfällen 373
XV
12 Der Einsatz Neuronaler Netze in Bearbeitungsstationen der diskreten
Fertigung 377
12.1 Neuronale Robotersteuerung 377
12.1.1 Die Steuerung von Aktoren 379
12.1.2 Werkstückhandling 385
12.1.3 Die Anpassung an mechanische Defizite 394
12.1.4 Zusammenwirken mehrerer Roboter 396
12.2 Automatische Qualitätskontrollen durch Neuronale Netze 396
12.2.1 Qualitätsverantwortung 398
12.2.2 Testing While Manufacturing 398
12.2.3 Testing After Manufacturing 400
13 Zusammenfassung und Fazit 415
Anhänge
A NeuroSimulation und das Simulationssystem Nemesis 421
AI Die Simulation neuronaler Netze 421
A.l.l Iterationsphasen 422
A.1.2 Der DV orientiert dargestellte Aufbau eines Neurons 422
A.1.3 Die Kommunikation mit dem Netzwerk 423
A.1.4 Angepaßte Zahlenformate 423
A.2 Die Beschreibungssprache SING 424
A.2.1 Grundlegende Klassen 424
A.2.2 Aufbau und Simulation eines Neuronalen Netzes 427
A.3 Das Simulationssystem NEMESIS 427
A.3.1 Die Konstruktion von Neuronalen Netzen 429
A.3.2 Die Simulation Neuronaler Netze unter WOMEN 431
Nomenklatura 433
Abkürzungen 437
Allgemeine Abkürzungen 438
Abkürzungen für das Literaturverzeichnis 441
Schlagwortverzeichnis 503
XVII
Verzeichnis der Abbildungen
Teil I:
Grundlagen 1
Kapitel 1: Grundsätzliches über Neuronen 7
11 Der Aufbau eines Neurons 8
12 Beispiele für Transferfunktionen 13
1.3 Ein Adaline 19
1.4 Ein Perceptron 20
1.5 Ein MLP 22
1.6 Ein Hopneld Netzwerk 23
17 Eine Boltzman Maschine 25
1.8 Ein CALM Modul 28
1.9 Die IRIS Architektur 40
110 Die Integrationsebenen eines hybriden Systems nach MEDSKER 40
Kapitel 2: Grundlagen der Fertigung 45
2.1 Der idealisierte Gesamtprozeßdes Fertigungssystems 61
Kapitel 3: Ökonomische Überlegungen zum Einsatz Neuronaler Netze
in Fertigungssystemen 63
3.1 Die Organisationsstruktur des Real World Computing Programs 74
Teil II:
Das neuronal unterstützte Arbeitssystem und seine grundle¬
genden Werkzeuge 77
Kapitel 4: Das neuronal unterstützte Arbeitssystem 85
41 Der „Leitstand nach ScHEER 87
4.2 Ein Meta System nach Rao et al 94
4.3 Die Schichtenstruktur des neuronal orientierten Arbeitssystems 95
xvni
Kapitel 5: Neuronale Optimierungssysteme 115
5.1 Ein Vergleichsmodul nach ZHAO 116
5.2 Ein Beispiel für ein Multiplexsignal 119
Kapitel 6: Diagnose und Prognose mit Neuronalen Netzen 143
6.1 Die Netztopologie und wesentliche Funktionen eines pi sigma networks . 149
Kapitel 7: Messen, Steuern, Regeln 165
7.1 Die Funktionen der Prozeßüberwachung 166
7.2 Adaptive Steuerungsmechanismen 170
7.3 Das Hierarchical Intelligent Control System nach FüKUDA et al 174
7.4 Die Schichtenstruktur der neuronalen Sensorik 177
7.5 Die Struktur eines Netzes zur automatischen Pegelung 179
7.6 Pegelung eines verrauschten und schlecht modulierten Signals 181
Teil III:
Neuronal orientierte dispositive Arbeitssysteme 197
Kapitel 8: Der neuronal unterstützte logistische Prozeß 207
8.1 Der Logistikprozeß 209
8.2 Das Netzwerk zur Berechnung der Güte eines DAP 215
8.3 Beispiel für ein die Auftragseinplanung bewertendes Netz 217
8.4 Ein Beispiel für ein die Auftragseinplanung optimierendes Netz 220
8.5 Das Multiplexsignal des Kapazitätsneurons 246
8.6 Das Netz zur Bewertung eines genetisch kodierten Tourenplans 251
8.7 Das Netz zur Erstellung und Optimierung eines Tourenplans 257
Kapitel 9: Neuronal unterstützte Fertigungssteuerung 263
9.1 Der Fertigungsprozeß 266
9.2 Die serielle Netzstruktur der neuronalen Reihenfolgelösung 291
9.3 Beispiel für die massiv parallele Reihenfolgeplanung 300
Kapitel 10: Materialwirtschaft mit neuronalen Werkzeugen 307
10.1 Informationsflußim materialwirtschaftlichen Prozeß 308
10.2 Der materialwirtschaftliche Beschaffungsprozeß 309
10.3 Der materialwirtschaftliche Bereitstellungsprozeß 311
10.4 Das Konzept des Transportsystems MONAMOVE nach GüTSCHE 326
10.5 Schematisches Modell der Informationsverarbeitung in einem AGV 329
XIX
Teil IV:
Neuronal orientierte wertschöpfende Arbeitssysteme 355
Kapitel 11: Die neuronal orientierte Bearbeitungsstation in der Prozeßfer¬
tigung 359
11.1 Das Metanetz des Vorhersageansatzes nach TaNAKA et al 375
Kapitel 12: Der Einsatz Neuronaler Netze in Bearbeitungsstationen der
diskreten Fertigung 377
12.1 Das System zum Greifen bewegter Objekte nach TaNAKA et al 393
12.2 Schema eines Motorenprüfstandes nach LUTZ 401
Anhänge 419
XXI
Verzeichnis der Tafeln
Teil I:
Grundlagen 1
Kapitel 2: Grundlagen der Fertigung 45
2.1 Differences in Human Supervisory Control between Computerized Discrete
Part und Process Manufacturing 57
Teil II:
Das neuronal unterstützte Arbeitssystem und seine grundle¬
genden Werkzeuge 77
Kapitel 4: Das neuronal unterstützte Arbeitssystem 85
4.1 Throughputbezogene Produktionstypen nach ZÄPFEL 110
Kapitel 5: Neuronale Optimierungssysteme 115
5.1 Vergleich der kritischen Merkmale der Optimierungsansätze 137
Kapitel 7: Messen, Steuern, Regeln 165
7.1 Die Datenaufbereitung zur Spracherkennung nach KOWALEWSKI 184
Teil III:
Neuronal orientierte dispositive Arbeitssysteme 197
Kapitel 8: Der neuronal unterstützte logistische Prozeß 207
8.1 Der logistische Prozeßanhand eines Beispielauftrages 210
8.2 Die Energiefunktion des ursprünglichen Hopfield Ansatzes für das TSP . . 229
8.3 Vorschlag einer TSP Energiefunktion nach BRANDT et al 230
8.4 Vorschlag einer TSP Energiefunktion nach VAN DER BOUT et al 230
8.5 TSP Ansatz nach PELILLO 233
8.6 Die Energiefunktion für den MTSP Ansatz nach WACHOLDER et al 235
8.7 Der Ansatz zum MTSP nach VLIET 236
xxn
8.8 Virtuelle Kosten der operativen Logistik 243
8.9 Der operative Deckungsbeitrag der Logistik 244
8.10 Die Punktionen des sa Neurons 246
8.11 Die Kosten des Bewertungsneurons 248
8.12 Die Funktionen des Streckenzeitneurons 249
8.13 Die Funktionen des ifc^ Neurons 249
8.14 Die Funktionen des Q Neurons 250
8.15 Vergleich der bekannten Lösungsfamilien 261
Kapitel 9: Neuronal unterstützte Fertigungssteuerung 263
9.1 Die Aktivierungsfunktion des Werkerplanungs Ansatzes nach POLIAC et al. 278
9.2 Vergleich der bekannten Ansätze zur neuronalen Reihenfolgeplanung .... 285
9.3 Die Terme der Energiefunktion nach GULATI 286
9.4 Erläuterungen zur seriellen Netzstruktur der neuronalen Reihenfolgelösung 292
9.5 Die Aktivierungsfunktion des FEZ Neurons 296
9.6 Die Funktionen des /j Neurons 301
9.7 Die Funktionen des FEZ Neurons 302
9.8 Die Mechanismen des « Neurons 302
Kapitel 10: Materialwirtschaft mit neuronalen Werkzeugen 307
10.1 Der Pfadplanungsalgorithmus nach Hassoun 334
10.2 Die Energiefunktion des Pfadplanungsansatzes nach CaVALIERI et al. ... 335
10.3 Der Navigationsansatz nach TaNI et al 337
10.4 Der binäre Plazierungsansatz nach URAHAMA et al 352
10.5 Die gemischt ganzzahlige Lösung nach URAHAMA et al 353
10.6 Das wohldefinierte Packproblem nach HOUSE 354
Teil IV:
Neuronal orientierte wertschöpfende Arbeitssysteme 355
Kapitel 11: Die neuronal orientierte Bearbeitungsstation in der Prozeßfer¬
tigung 359
11.1 Die Funktionen des Economic Dispatch Neural Networks 369
11.2 Die Funktionen der Unit Commitment Boltzman Machine 371
11.3 Der Aufbau der einzelnen Netze nach Tanaka et al 374
Kapitel 12: Der Einsatz Neuronaler Netze in Bearbeitungsstationen der
diskreten Fertigung 377
12.1 Topologievarianten in der Motorendiagnose nach LUTZ 402
XXIII
Anhänge 419
Kapitel A: NeuroSimulation und das Simulationssystem Nemesis 421
A.l Das Neuron in SING 425
A.2 Der Cluster in SING 426
A.3 Das neuronale Netzwerk in SING 427
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