Data Mining als Methode zur Industrialisierung und Qualifizierung neuer Fertigungsprozesse für CFK-Bauteile in automobiler Großserienproduktion:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Verl. Dr. Hut
2014
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
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| Beschreibung: | XIV, 149 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783843917209 |
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|---|---|
| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS VII
INHALTSVERZEICHNIS
1. EINLEITUNG 1
1.1. AUSGANGSSITUATION - CFK-DACHFERTIGUNG BMW M3 COUPE 2
1.2. ZIELSETZUNG 4
1.3. ALLGEMEINE VORGEHENSWEISE 6
2. STAND DER TECHNIK 9
2.1. FERTIGUNGSVERFAHREN FUER CFK-BAUTEILE IM AUTOMOBILBAU 9
2.1.1. RTM-VERFAHREN 12
2.2. DATENBASIERTER ANSATZ 15
2.2.1. DATA MINING, KUENSTLICHE INTELLIGENZ UND MASCHINELLES LERNEN . .
16
2.2.2. ANWENDUNGSBEISPIELE 17
2.2.2.1. ANWENDUNGEN IM PRODUKTIONSNAHEN BEREICH 18
2.2.2.2. ANWENDUNGEN IM BEREICH FASERVERSTAERKTER KUNSTSTOFFE 20
2.3. ZUSAMMENFASSUNG UND FAZIT 22
3. DARSTELLUNG DES VORLIEGENDEN PROZESSES 25
3.1. AUFBAU DER DACHSTRUKTUR DES BMW M3 COUPE 25
3.2. BESCHREIBUNG DER PROZESSKETTE 26
3.2.1. PREFORMPROZESS 26
3.2.2. RTM-PROZESS 28
3.2.3. NACHBEARBEITUNG 29
4. METHODEN DES MASCHINELLEN LERNENS 31
4.1. METHODENVERGLEICH UND -AUSWAHL 31
4.2. ENTSCHEIDUNGSBAEUME 33
4.2.1. BAUMERSTELLUNG 33
4.2.1.1. AUSWAHL DER TRENNVARIABLE 35
4.2.1.2. UEBERANPASSUNG.. ABBRUCHKRITERIEN UND BAUMBESCHNEI
DUNG 36
4.2.2. CHA1D ENTSCHEIDUNGSBAUM 37
4.2.3. COE.O ENTSCHEIDUNGSBAUM 37
4.3. KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 38
4.3.1. FUNKTIONSWEISE DES PERCEPTRONS 38
4.3.2. MULTILAYER PERCEPTRON (MLP) 40
4.3.3. RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK (RBFN) 42
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VIII
INHALTSVERZEICHNIS
4.4. REGRESSIONSVERFAHREN - DIE LOGISTISCHE REGRESSION 43
4.4.1. MODELLBILDUNG 44
4.4.2. BEWERTUNG DER MODELLGUETE 45
4.5. BEWERTUNG DER KLASSIFIKATIONSGUETE 47
5. KONZEPTION UND AUFBAU EINES DATA MINING SYSTEMS 49
5.1. PROZESSANALYSE 49
5.2. DATENERFASSUNG 51
5.2.1. METHODIK 51
5.2.2. ERFASSUNG 52
5.3. AUSARBEITUNG EINER % ERARBEITBAREN DATENSTRUKTUR 53
5.3.1. UMFANG UND QUALITAET DER BETRACHTETEN STICHPROBE 53
5.3.2. AUFGETRETENE FEHLER UND DEREN HAEUFIGKEIT 54
5.4. PARTITIONIERUNG DER VERSUCHSDATEN 55
6. MODELLBILDUNG UND OPTIMIERUNG 59
6.1. ERARBEITUNG EINES ALLGEMEINEN VORGEHENS ZUR OPTIMIERUNG DER MODELLE
59
6.2. ENTSCHEIDUNGSBAEUME 61
6.2.1. CHAID ENTSCHEIDUNGSBAUM 61
6.2.1.1. VERSUCHSPLANUNG UND -DURCHFUEHRUNG 62
6.2.1.2. MODELLBILDUNG FUER DEN NACHARBEITSFALL ..WELLUNGEN . . 63
6.2.1.3. OPTIMIERUNG DES CHAID ENTSCHEIDUNGSBAUMES .... 64
6.2.1.4. MODELLBILDUNG FUER DEN NACHARBEITSFALL ..STRUKTURABZEICH
NUNGEN 70
6.2.1.5. OPTIMIERUNG DES CHAID ENTSCHEIDUNGSBAUMES .... 71
6.2.2. C5.0 ENTSCHEIDUNGSBAUM 73
6.2.2.1. VERSUCHSPLANUNG UND -DURCHFUEHRUNG 75
6.2.2.2. MODELLBILDUNG FUER DEN NACHARBEITSFALL *WELLUNGEN . . 75
6.2.2.3. OPTIMIERUNG DES C5.0 ENTSCHEIDUNGSBAUMES 76
6.2.2.4. MODELLBILDUNG FUER DEN NACHARBEITSFALL STRUKTURABZEICH
NUNGEN 78
6.2.2.5. OPTIMIERUNG DES C5.0 ENTSCHEIDUNGSBAUMES 80
6.3. KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 83
6.3.1. MULTILAYER PERCEPTRON (MLP) 83
6.3.1.1. VERSUCHSPLANUNG UND -DURCHFUEHRUNG 83
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6.3.1.3. OPTIMIERUNG DES MULTILAYER PERCEPTRONS 86
6.3.1.4. MODELLBILDUNG FUER DEN NACHARBEITSFALL ..STRUKTURABZEICH
NUNGEN 88
6.3.1.5. OPTIMIERUNG DES MULTILAYER PERCEPTRONS 89
6.3.2. RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK (RBFN) 92
INHALTSVERZEICHNIS IX
6.3.2.1. MODELLBILDUNG UND OPTIMIERUNG FUER DEN NACHARBEITS
FALL ..WELLUNGEN 92
6.3.2.2. MODELLBILDUNG UND OPTIMIERUNG FUER DEN NACHARBEITS
FALL *STRUKTURABZEICHNUNGEN 93
6.4. REGRESSIONSVERFAHREN 95
6.4.1. LOGISTISCHE REGRESSION 95
6.4.1.1. MODELLBILDUNG FUER DEN NACHARBEITSFALL *WELLUNGEN . . 95
6.4.1.2. MODELLBILDUNG FUER DEN NACHARBEITSFALL ..STRUKTURABZEICH
NUNGEN 97
7. MODELLBEWERTUNG UND -AUSWAHL 101
7.1. KLASSIFIKATIONSGUETE DER BETRACHTETEN MODELLE 101
7.2. BETRACHTUNG DER VORHERSAGEGENAUIGKEIT IN ABHAENGIGKEIT DER ZEIT ....
103
7.3. METHODISCHE BEWERTUNG 105
8. ERGEBNISSE UND POTENTIAL EINES DATA MINING SYSTEMS IM PRODUKTIONSUM
FELD 109
5.1. VISUALISIERUNG ALLER RELEVANTEN INFORMATIONEN (REPORTING) 109
8.2. AUSWERTUNG DER PROZESSDATEN (ANALYTIK) 110
5.3. VORHERSAGE VON FEHLERN UND NACHARBEITSFAELLEN (PRAEDIKTIVE ANALYTIK)
. . 111
9. KONZEPT ZUR IMPLEMENTIERUNG EINES FEHLERERKENNUNGSSYSTEMS 113
9.1. ANFORDERUNGEN 113
9.2. INTEGRATION IN DIE BESTEHENDE IT-SYSTEMLANDSCHAFT 114
9.2.1. PHASE 1: SYSTEMAUFBAU UND MODELLERSTELLUNG 114
9.2.2. PHASE 2: BAUTEILBEWERTUNG 115
10. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 117
10.1. ZUSAMMENFASSUNG 117
10.2. AUSBLICK 121
A. ANHANG 123
A.L. MODELLIERUNG DER CHAID ENTSCHEIDUNGSBAUMALGORITHMEN 123
A.2. MODELLIERUNG DER C5.0 ENTSCHEIDUNGSBAUMALGORITHMEN 125
A.3. MODELLIERUNG DER MULTILAYER PERCEPTRON ALGORITHMEN 126
A.4. MODELLIERUNG DER RADIAL BASIS FUNCTION 127
A.5. MODELLIERUNG DER LOGISTISCHEN REGRESSION 128
A.6. BETREUTE STUDIENARBEITEN 130
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