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Originaltitel:
Application of Software Learning Agents in Condition Monitoring and Quality Prediction for Cyber-Physical Production Systems
Übersetzter Titel:
Anwendung von Software Learning Agents in der Zustandsüberwachung und Qualitätsvorhersage für Cyber-Physical Production Systems
Autor:
Fahimipirehgalin, Mina
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Vogel-Heuser, Birgit (Prof. Dr.-Ing.)
Gutachter:
Vogel-Heuser, Birgit (Prof. Dr.-Ing.); Iung,Benoît (Prof. Ph.D.); Niggemann,Oliver (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
TU-Systematik:
MSR 500; DAT 000
Kurzfassung:
Quality prediction and condition monitoring directly influence OEE and are two major areas for industrial AI. This thesis develops novel ML methods for three use cases in these areas: product quality prediction using process parameters in steel production, vision-based liquid leakage detection in chemical plants, and alarm analysis in CNC machines. The results show that ML provides accurate prediction and diagnosis models in these three use cases.
Übersetzte Kurzfassung:
Vorhersage der Produktqualität und Zustandsüberwachung sind zwei Schwerpunkte der industriellen KI zur Steigerung der OEE. Diese Arbeit entwickelt neuartige ML-Methoden für drei Anwendungsfälle: Vorhersage der Produktqualität in der Stahlproduktion basierend auf Prozessparametern, Erkennung von Leckage mittels Bildverarbeitung in chemischen Anlagen und Alarmanalyse in CNC-Maschinen. Die Ergebnisse zeigen, dass ML in allen drei Anwendungsfällen genaue Vorhersage- und Diagnosemodelle liefert.
ISBN:
978-3-96548-188-6
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1696102
Eingereicht am:
07.02.2023
Mündliche Prüfung:
26.09.2023
Letzte Änderung:
29.04.2024
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