Fertigungsfamilienbildung mit feature-basierten Produktmodelldaten:
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Aachen
Shaker
1998
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| Series: | Berichte aus der Produktionstechnik
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INHALT
I
INHALT
1
EINLEITUNG
1
2
STAND
DER
TECHNIK
UND
KONKRETISIERUNG
DER
AUFGABE
5
2.1
GRUPPENTECHNOLOGIE
UND
TEILEFAMILIENBILDUNG
5
2.2
KLASSIFIZIERUNGSSYSTEME
7
2.3
FERTIGUNGSANALYTISCHE
VERFAHREN
10
2.4
CLUSTERANALYTISCHE
VERFAHREN
12
2.5
METHODEN
DER
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ
17
2.6
KONKRETISIERUNG
DER
AUFGABE
18
2.6.1
ABLEITUNG
DES
HANDLUNGSBEDARFS
18
2.6.2
ZIELSETZUNG
UND
WEITERE
VORGEHENSWEISE
23
3
ANFORDERUNGEN
AN
EINE
METHODIK
ZUR
FERTIGUNGSFAMILIENBILDUNG
27
3.1
ARBEITSABLAUFPLANUNG
NACH
DEM
AEHNLICHKEITSPRINZIP
27
3.2
ANFORDERUNGEN
AN
DIE
KLASSIFIZIERUNGSMERKMALE
30
3.2.1
BESCHAFFENHEIT
DER
KLASSIFIZIERUNGSMERKMALE
31
3.2.2
BEREITSTELLUNG
DER
ANALYSEDATEN
33
3.3
ANFORDERUNGEN
AN
DAS
KLASSIFIZIERUNGSVERFAHREN
33
3.4
ANFORDERUNGEN
AN
DIE
DV-TECHNISCHE
UMSETZUNG
34
3.5
ANFORDERUNGEN
AN
DIE
DURCHFUEHRUNG
VON
FALLSTUDIEN
35
3.6
ANFORDERUNGEN
HINSICHTLICH
EINER
UEBERTRAGBARKEIT
DER
METHODIK
36
4
KONZEPTION
UND
GRUNDLAGEN
DER
METHODIK
37
4.1
ENTWURF
DER
METHODIK
ZUR
FERTIGUNGSFAMILIENBILDUNG
37
4.2
REPRAESENTATION
KLASSIFIZIERUNGSRELEVANTER
PRODUKTDATEN
39
4.2.1
ANFORDERUNGEN
AN
DAS
PRODUKTDATENMODELL
39
4.2.2
ANALYSE
UND
BEWERTUNG
EXISTIERENDER
PRODUKTDATENMODELLE
41
4.2.3
METHODISCHE
VORGEHENSWEISE
ZUR
PRODUKTDATENMODELLIERUNG
43
4.3
DATENQUELLEN
ZUR
INSTANZIIERUNG
DES
PRODUKTDATENMODELLS
45
4.3.1
GRUNDLAGEN
DER
FEATURE-TECHNOLOGIE
45
4.3.2
FEATURE-BASIERTES
MODELLIEREN
47
4.3.3
FEATURE-ERKENNUNG
48
4.4
ANALYSE
DES
VERWENDUNGSPOTENTIALS
MULTIVARIATER
CLUSTERANALYTISCHER
VERFAHREN
49
4.4.1
PRAEZISIERUNG
DER
UNTERSUCHUNGSFRAGESTELLUNG
50
4.4.2
AUSWAHL
DER
ELEMENTE
UND
VARIABLEN
52
4.4.3
AUFBEREITUNG
DER
DATEN
52
II
INHALT
4.4.4
FESTLEGUNG
DES
PROXIMITAETSMASSES
56
4.4.5
BESTIMMUNG
DES
GRUPPIERUNGSALGORITHMUS
58
4.4.6
TECHNISCHE
DURCHFUEHRUNG
61
4.4.7
AUSWERTUNG
UND
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
61
4.5
ANALYSE
DES
VERWENDUNGSPOTENTIALS
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
62
4.5.1
GRUNDLAGEN
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
62
4.5.2
SELBST-ORGANISIERENDE
KARTEN
65
4.6
RAHMENKONZEPT
DER
METHODIK
ZUR
FERTIGUNGSFAMILIENBILDUNG
68
5
DETAILLIERUNG
DER
METHODIK
71
5.1
SPEZIFIKATION
DES
PRODUKTDATENMODELLS
71
5.1.1
REPRAESENTATION
VON
PLANUNGSDATEN
72
5.1.2
REPRAESENTATION
FEATURE-SPEZIFISCHER
DATEN
74
5.1.3
REPRAESENTATION
VON
BETRIEBSMITTELDATEN
75
5.1.4
PARAMETERREPRAESENTATION
77
5.2
VORGEHENSWEISE
ZUR
ABLEITUNG
VON
KLASSIFIZIERUNGSMERKMALEN
UND
78
BEREITSTELLUNG
VON
ANALYSEDATEN
5.2.1
AUSWAHL
DER
KLASSIFIZIERUNGSMERKMALE
79
5.2.2
AUFBEREITEN
DER
GRUNDDATENGESAMTHEIT
81
5.3
NACHWEIS
DER
EIGNUNG
FEATURE-BASIERTER
KLASSIFIZIERUNGSMERKMALE
86
5.3.1
DIFFERENZIERUNGSPOTENTIAL
FEATURE-BASIERTER
KLASSIFIZIERUNGSMERKMALE
86
5.3.2
EINFLUSS
DES
FEATURE-BASIERTEN
WERKSTUECKMODELLS
AUF
DIE
88
KLASSIFIZIERUNGSMERKMALE
5.4
KLASSIFIZIERUNG
AUF
BASIS
HIERARCHISCH-AGGLOMERATIVER CLUSTERANALYTISCHER
VERFAHREN
91
5.4.1
IDENTIFIKATION
UND
AUSSCHLUSS
VON
AUSREISSERN
92
5.4.2
BERECHNUNG
DER
PROXIMITAETSMATRIX
92
5.4.3
GRUPPIERUNG
DER
WERKSTUECKE
93
5.4.4
BEWERTUNG
UND
AUSWAHL
DER
ERZEUGTEN
PARTITIONEN
94
5.5
OPTIMIERUNG
DER
HIERARCHISCH
ERZEUGTEN
PARTITION
96
5.5.1
OPTIMIERUNG
MIT
DEM
K-MEANS-ALGORITHMUS
96
5.5.2
OPTIMIERUNG
MIT
SELBST-ORGANISIERENDEN
KARTEN
98
5.5.3
VERGLEICH
ZWISCHEN
K-MEANS-ALGORITHMUS
UND
SELBST-ORGANISIERENDEN
103
KARTEN
5.6
ZUSAMMENFASSENDE
BESCHREIBUNG
DER
ENTWICKELTEN
METHODIK
105
6
DV-TECHNISCHE
UMSETZUNG
DER
METHODIK
109
6.1
ARCHITEKTUR
DES
DV-PROTOTYPEN
109
INHALT
III
6.2
DATENBANK-IMPLEMENTIERUNG
DES
PRODUKTDATENMODELLS
110
6.2.1
VORGEHENSWEISE
BEI
DER
IMPLEMENTIERUNG
111
6.2.2
ANKOPPLUNG
EINES
INTERNET-BROWSERS
112
6.3
INSTANZIIERUNG
DES
PRODUKTDATENMODELLS
AUF
BASIS
FEATURE-BASIERTER
CAD-MODELLE
113
6.3.1
FEATURE-BASIERTE
WERKSTUECKMODELLIERUNG
113
6.3.2
AUTOMATISCHE
FEATURE-ERKENNUNG
114
6.4
INSTANZIIERUNG
DES
PRODUKTDATENMODELLS
MIT
FERTIGUNGSPROZESSBESCHREIBENDEN
DATEN
115
6.5
GENERIERUNG
VON
ROHDATENMATRIZEN
116
6.6
TECHNISCHE
DURCHFUEHRUNG
DER
MULTIVARIATEN
CLUSTERANALYTISCHEN
VERFAHREN
117
6.7
IMPLEMENTIERUNG
DES
KUENSTLICHEN
NEURONALEN
NETZES
119
7
FALLSTUDIE
ZUR
VALIDIERUNG
DER
METHODIK
121
7.1
CHARAKTERISTIK
DES
ANALYSIERTEN
WERKSTUECKSPEKTRUMS
121
7.2
DATENTECHNISCHE
REPRAESENTATION
DER
GRUNDDATENGESAMTHEIT
122
7.2.1
INSTANZIIERUNGMITWERKSTUECKBESCHREIBENDENPRODUKTDATEN
122
7.2.2
INSTANZIIERUNG
MIT
FERTIGUNGSPROZESSBESCHREIBENDEN
PRODUKTDATEN
124
7.2.3
ANZEIGE
DER
INSTANZIIERTEN
PRODUKTDATEN
125
7.3
ABLEITUNG
DER
KLASSIFIZIERUNGSMERKMALE
UND
BEREITSTELLUNG
DER
ANALYSEDATEN
126
7.4
ERZEUGUNG EINER
HIERARCHISCHEN
PARTITION
128
7.5
OPTIMIERUNG
DER
ERZEUGTEN
PARTITION
131
7.5.1
ANWENDUNG
DES
K-MEANS-ALGORITHMUS
132
7.5.2
KONFIGURATION
UND
ANWENDUNG
DER
SELBST-ORGANISIERENDEN
KARTE
133
7.6
FAZIT
DER
FALLSTUDIE
136
8
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
137
9
LITERATUR
139
ANHANG
ANHANG
A:
KURZBESCHREIBUNG
DER
UNTERSUCHTEN
PRODUKTDATENMODELLE
AL
ANHANG
B:
EINFUEHRUNG
IN
ISO
10303-11:
EXPRESS
BL
ANHANG
C:
EXPRESS-SPEZIFIKATION
DES
PRODUKTDATENMODELLS
CI
ANHANG
D:
IMPLEMENTIERTER
FEATURE-KATALOG
DL
ANHANG
E:
VERBREITETE
PROXIMITAETSMASSE
EL
ANHANG
F:
HIERARCHISCH-AGGLOMERATIVE
GRUPPIERUNGSALGORITHMEN
FL
ANHANG
G:
DATENMATERIAL
FALLSTUDIE
GL |
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