Datenbasierte, prozessparallele Qualitätsprognose für spanend hergestellte Werkstücke mittels maschinellen Lernens

Durch die zunehmende Vernetzung und Digitalisierung der Fertigungsindustrie stellt jede Komponente in einer Werkzeugmaschine eine potenzielle Datenquelle dar, welche mit einer konsequenten Erfassung und Verarbeitung neue Ansätze und Anwendungen für datengetriebene Produktionssysteme ermöglicht. Eine zentrale Anwendung, die dadurch ermöglicht wird, ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). Die Datenanalyse mittels KI ist eines der dominierenden Themen in der derzeitigen Produktionsforschung. Die Qualitätsmessung zerspanter Bauteile ist in der Fertigungspraxis mit sehr hohen zeitlichen und kostenintensiven Aufwänden verbunden, da sie heute durch personalintensive Prüfungen von Maschinenbedienenden an den Werkzeugmaschinen, als auch in separaten Arbeitsvorgängen, auf Koordinatenmessgeräten durchgeführt werden. Während solche Schritte zur Qualitätssicherung einen hohen Aufwand erfordern, könnte mit dem Einsatz von KI ein Wendepunkt eintreten, der es Systemen ermöglicht, solch komplexe Aufgaben zu erlernen und während der Fertigungszeit automatisiert durchzuführen. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung eines Lösungskonzepts für datenbasierte Qualitätsprognosen von spanend hergestellten Werkstücken. Als Grundlage dienen Daten aus der numerischen Steuerung von Werkzeugmaschinen. Entwickelte Lösungen für die Kontextualisierung und Segmentierung ordnen die qualitätsrelevanten Datenpunkte den entsprechenden Prozessabschnitten am Bauteil zu und verknüpfen diese mit den zugehörigen Daten aus der Qualitätssicherung. Eine speziell konzipierte Prozesskette für das maschinelle Lernen (MLPK) übernimmt die Erstellung der prozessindividuellen Prognosemodelle. Die automatisierte Parametrierung der MLPK durch einen entwickelten Algorithmus ermöglicht die effiziente Erstellung optimierter Qualitätsprognosemodelle für individuelle Werkstücke. Das erarbeitete Gesamtkonzept wird auf Basis real gewonnener Daten unter produktionsnahen Bedingungen anhand von zwei Anwendungsfällen erprobt und die Realisierbarkeit eines darauf aufbauenden prozessparallelen Qualitätsüberwachungssystems mithilfe eines eigens entwickelten Softwareprototyps belegt. Das entwickelte Vorgehen eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung und Umsetzung prozessparalleler Qualitätsprognosen und unterstützt Experten der Produktion dabei, das eigene Fachwissen zu nutzen, um unter Verwendung der vorgestellten Lösungen KI-basierte Prognosemodelle zu erstellen und in ein Qualitätsüberwachungssystem zu überführen

Hybrid Modeling of Cell Signaling and Transcriptional Reprogramming and Its Application in C. elegans Development

Modeling of signal driven transcriptional reprogramming is critical for understanding of organism development, human disease, and cell biology. Many current modeling techniques discount key features of the biological sub-systems when modeling multiscale, organism-level processes. We present a mechanistic hybrid model, GESSA, which integrates a novel pooled probabilistic Boolean network model of cell signaling and a stochastic simulation of transcription and translation responding to a diffusion model of extracellular signals. We apply the model to simulate the well studied cell fate decision process of the vulval precursor cells (VPCs) in C. elegans, using experimentally derived rate constants wherever possible and shared parameters to avoid overfitting. We demonstrate that GESSA recovers (1) the effects of varying scaffold protein concentration on signal strength, (2) amplification of signals in expression, (3) the relative external ligand concentration in a known geometry, and (4) feedback in biochemical networks. We demonstrate that setting model parameters based on wild-type and LIN-12 loss-of-function mutants in C. elegans leads to correct prediction of a wide variety of mutants including partial penetrance of phenotypes. Moreover, the model is relatively insensitive to parameters, retaining the wild-type phenotype for a wide range of cell signaling rate parameters

Quality prediction for milling processes: automated parametrization of an end-to-end machine learning pipeline

The application of modern edge computing solutions within machine tools increasingly empowers the recording and further processing of internal data streams. The datasets derived by contextualized data acquisition form the basis for the development of novel data-driven approaches for quality monitoring. Nevertheless, for the desired data-driven modeling and data handling, heavily specialized human resources are required. Additionally, domain experts are indispensable for adequate data preparation. To reduce the manual effort regarding data analysis and modeling this paper presents a new approach for an automated parametrization of an end-to-end machine learning pipeline (MLPL) to develop and select the best-performing quality prediction models for usage in machining production. This supports domain experts with a lack of specific knowledge of data science to develop well-performing models for machine learning-based quality prediction of milled workpieces. The results show that the presented algorithm enables the automated generation of data-driven models at high prediction performances to use for quality monitoring systems. The algorithm’s performance is tested and evaluated on four real-world datasets to ensure transferability

Unraveling the kinetics and pharmacology of human PepT1 using solid supported membrane-based electrophysiology

The human Peptide Transporter 1 (hPepT1) is known for its broad substrate specificity and its ability to transport (pro-)drugs. Here, we present an in-depth comprehensive study of hPepT1 and its interactions with various substrates via solid supported membrane-based electrophysiology (SSME). Using hPepT1-containing vesicles, we could not identify any peptide induced pre-steady-state currents, indicating that the recorded peak currents reflect steady-state transport. Electrogenic co-transport of H+/glycylglycine (GlyGly) was observed across a pH range of 5.0 to 9.0. The pH dependence is described by a bell-shaped activity curve and two pK values. KM and relative Vmax values of various canonical and non-canonical peptide substrates were contextualized with current mechanistic understandings of hPepT1. Finally, specific inhibition was observed for various inhibitors in a high throughput format, and IC50 values are reported. Taken together, these findings contribute to promoting the design and analysis of pharmacologically relevant substances

Untersuchung der Möglichkeiten einer Online-Qualitätsüberwachung (Quality Monitoring) basierend auf Maschinendaten

Die Qualitätsüberwachung in Unternehmen ist heute von größter Bedeutung. Bei der Bearbeitung von Werkstücken können sowohl im Ausgangsmaterial als auch während der Bearbeitung Fehler auftreten. Um diese Fehler zu detektieren können Monitoring-Systeme genutzt werden

Chromatin dysregulation and DNA methylation at transcription start sites associated with transcriptional repression in cancers.

Although promoter-associated CpG islands have been established as targets of DNA methylation changes in cancer, previous studies suggest that epigenetic dysregulation outside the promoter region may be more closely associated with transcriptional changes. Here we examine DNA methylation, chromatin marks, and transcriptional alterations to define the relationship between transcriptional modulation and spatial changes in chromatin structure. Using human papillomavirus-related oropharyngeal carcinoma as a model, we show aberrant enrichment of repressive H3K9me3 at the transcriptional start site (TSS) with methylation-associated, tumor-specific gene silencing. Further analysis identifies a hypermethylated subtype which shows a functional convergence on MYC targets and association with CREBBP/EP300 mutation. The tumor-specific shift to transcriptional repression associated with DNA methylation at TSSs was confirmed in multiple tumor types. Our data may show a common underlying epigenetic dysregulation in cancer associated with broad enrichment of repressive chromatin marks and aberrant DNA hypermethylation at TSSs in combination with MYC network activation

Using automated patch clamp electrophysiology platforms in pain-related ion channel research: insights from industry and academia

Automated patch clamp (APC) technology was first developed at the turn of the millennium. The increased throughput it afforded promised a new paradigm in ion channel recordings: it offered the potential to overcome the time-consuming, low-throughput bottleneck arising from manual patch clamp (MPC) investigations. This has relevance to the fast-paced development of novel therapies for chronic pain. This review highlights the advances in technology, using select examples, that have facilitated APC usage in both industry and academia. It covers both first generation and the latest developments in second-generation platforms. In addition, it also provides an overview of the pain research field and how APC platforms have furthered our understanding of ion channel research and the development of pharmacological tools and therapeutics. APC platforms have much to offer the ion channel research community and this review highlights areas of 'best practice' for both academia and industry. The impact of APC platforms and the prospects for chronic pain ion channel research and improved therapeutics will be evaluated