Bildung eines vernetzten Logistik- und Simulationszentrums

Das Forschungsvorhaben "Bildung eines vernetzten Logistik- und Simulationszentrums" (DFG-gefördertes Innovationskolleg) wurde an der TU Chemnitz von 1996-2000 erfolgreich bearbeitet. Erklärtes Ziel war der Aufbau eines Kompetenz- und Dienstleistungszentrums für Logistik und Simulation zur Realisierung eines an den Erfordernissen von KMU ausgerichteten, ganzheitlich integrierten und um die Einbeziehung von Humanpotentialen erweiterten Planungs-, Produktions- und Steuerungsansatzes. In den Teilprojekten: - Integriertes vernetztes Datenmanagement (Prof. Förster) - Simulationsgestützte integrierte Fabrikplanung (Prof. Wirth) - Simulationsgestützte integrierte Steuerung des Fabrikbetriebes (Prof. Petermann, Prof. Stanek) - Humanpotentialintegrierte Fabrikplanung und -steuerung (Prof. Enderlein) - Integration von Simulationssystemen zur Fabrikplanung und -steuerung (Prof. Köchel) wurden die Zielsetzungen 1. Aufbau und prototypische Realisierung eines Planungs-, Steuerungs- und Simulationssoftwarepools als Kern des Kompetenzzentrums 2. Auskopplung und Integration von Softwaresystemen und -komponenten zu Low-cost-Lösungen für typische Planungs- und Betreiberaufgaben bearbeitet und erfolgreich realisiert

Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Viele verschiedene Verfahren ermöglichen den automatischen Entwurf von Entscheidungssystemen bei Unsicherheit. Dazu gehören neben Methoden des maschinellen Lernens auch neuronale Netze und statistische Verfahren. Unterschiedliche Konsequenzen von Fehlentscheidungen werden dabei nur in wenigen Fällen berücksichtigt. Die Möglichkeit, Entscheidungen bei widersprüchlichen oder unzureichenden Informationen an einen Experten zu delegieren ist ebenfalls in den meisten Entwurfsverfahren nur ansatzweise abgebildet. Diese Arbeit trägt zur Weiterentwicklung von Verfahren zur automatischen Generierung von Fuzzy-Entscheidungssystemen bei. Die Bewertung der Entscheidungssysteme erfolgt dabei auf der Basis der Entscheidungstheorie. Über eine Kostenmatrix werden die Konsequenzen von Fehlentscheidungen modelliert. Die Kosten der Merkmale, die das Entscheidungssystem verwendet, werden optional in die Bewertung einbezogen. Für alle Entwurfsschritte des Fuzzy-Systems werden entscheidungstheoretische Bewertungsmaße entworfen und ihre Anwendung an anschaulichen Beispielen demonstriert. Für die Möglichkeit der Delegation von Entscheidungen an einen Experten wird ein neues Inferenzverfahren auf der Basis der Evidenztheorie entwickelt. Zur Reduktion der Merkmalskosten wird die Entwurfsmethodik für Fuzzy-Systeme um ein Verfahren zum Entwurf von mehrstufigen Regelbasen erweitert. Bei mehrstufigen Regelbasen werden nicht alle Merkmale für jede Entscheidung ausgewertet. Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Maße und Verfahren wird anhand von Benchmark Datensätzen und einem realitätsnahen Beispiel aus der Robotik demonstriert. Der Vorteil der Interpretierbarkeit der Fuzzy-Systeme wird an einem Beispiel gezeigt

Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Viele verschiedene Verfahren ermöglichen den automatischen Entwurf von Entscheidungssystemen bei Unsicherheit. Dazu gehören neben Methoden des maschinellen Lernens auch neuronale Netze und statistische Verfahren. Unterschiedliche Konsequenzen von Fehlentscheidungen werden dabei nur in wenigen Fällen berücksichtigt. Die Möglichkeit, Entscheidungen bei widersprüchlichen oder unzureichenden Informationen an einen Experten zu delegieren ist ebenfalls in den meisten Entwurfsverfahren nur ansatzweise abgebildet.Diese Arbeit trägt zur Weiterentwicklung von Verfahren zur automatischen Generierung von Fuzzy-Entscheidungssystemen bei. Die Bewertung der Entscheidungssysteme erfolgt dabei auf der Basis der Entscheidungstheorie. Über eine Kostenmatrix werden die Konsequenzen von Fehlentscheidungen modelliert. Die Kosten der Merkmale, die das Entscheidungssystem verwendet, werden optional in die Bewertung einbezogen. Für alle Entwurfsschritte des Fuzzy-Systems werden entscheidungstheoretische Bewertungsmaße entworfen und ihre Anwendung an anschaulichen Beispielen demonstriert. Für die Möglichkeit der Delegation von Entscheidungen an einen Experten wird ein neues Inferenzverfahren auf der Basis der Evidenztheorie entwickelt. Zur Reduktion der Merkmalskosten wird die Entwurfsmethodik für Fuzzy-Systeme um ein Verfahren zum Entwurf von mehrstufigen Regelbasen erweitert. Bei mehrstufigen Regelbasen werden nicht alle Merkmale für jede Entscheidung ausgewertet.Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Maße und Verfahren wird anhand von Benchmark Datensätzen und einem realitätsnahen Beispiel aus der Robotik demonstriert. Der Vorteil der Interpretierbarkeit der Fuzzy-Systeme wird an einem Beispiel gezeigt

Anwendung von intelligenten Technologien in der online-Qualitätskontrolle von Druckprodukten

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung von intelligenten Technologien in der online-Kontrolle von Druckprodukten. Ausgehend von der Qualität der Druckprodukte und den Möglichkeiten der Kontrolle von Druckqualität direkt im Herstellungsprozess werden Lösungen der Druckbildkontrolle diskutiert. Den Kern der Arbeit bildet die Anwendung intelligenter Technologien, wie Fuzzy Logic oder Neuronale Netze, in der Kontrolle von Druckbildern. Aufgrund der Generalisierungsmöglichkeiten und der Modularität der untersuchten Algorithmen eignen sich die beschriebenen Ansätze zur Implementierung in ein Druckkontrollsystem oder in andere zeitkritische Bildverarbeitungssysteme

Proceedings. 16. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, 29. Nov.-1. Dez. 2006

These proceedings contain the papers of the 16th Workshop Computational Intelligence. It was organized by the Working Group 5.14 of the VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) and the Working Group Fuzzy-Systems and Soft-Computing of the Gesellschaft für Informatik (GI)

Integration intelligenter Klassifikatoren und Prüfmethodiken in die automatische optische Inspektion von Automotive-Produkten in der SMT-Fertigung

Die kontinuierlich zunehmende Miniaturisierung von SMD-Bauelementen sowie die ansteigende Integrationsdichte elektronischer Bauteile auf den Leiterplatten von Automotive-Produkten stellen sowohl für die Fertigungsprozesse als auch deren Qualitätssicherung eine Herausforderung dar. In der Massenproduktion von SMT-Produkten erweisen sich die automatische optische und die röntgentechnische Inspektion als effiziente und robuste Prüfverfahren. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Synthese von modernen Verfahren aus den Bereichen Machine- und Deep-Learning und der AOI-Technologie. In zwei Hauptforschungsgebieten erfolgt zum einen eine aktive Änderung des AOI-Prozesses mithilfe moderner Deep- und Machine-Learning-Methoden während zum anderen ein Post-AOI-Verifikationsprozess zur Identifikation des Bauteilzustands bei auffälligen AOI-Prüfungen beiträgt. Ein Akquisitionsverfahrens von numerischen, klassenannotierten AOI-Informationen wird unter Berücksichtigung von Anforderungen an die Datenqualität, im Besonderen die Korrektheit, Konsistenz sowie Vollständigkeit der Informationen, entwickelt und vorgestellt. Konventionell angelegte AOI-Prüfpläne erfahren durch eine Parameteranpassung der in den AOI-Prozess integrierten regelbasierten Klassifikation mithilfe von auf Entscheidungsbäumen basierenden Algorithmen (Anchor, Decision Tree, RuleFit, SkopeRules) und der heuristischen Ripper-Methode Verbesserungen des Klassifikationsvermögens von Lötstellen und Bauteilzuständen. Des Weiteren sind Verfahren des Machine-Learning (Support Vector Machine, Varianten des Random Forest), neuronale Netzwerkarchitekturen (TabNet, Multilayer-Perzeptron) sowie Evolutionsmethoden (GANN, MOEFS) in der Lage, tabellarische AOI-Daten zu verarbeiten und effiziente Klassifikatoren zu generieren. Darüber hinaus enthält diese Forschungsarbeit Empfehlungen zur Sicherstellung der Aktualität der Modelle und Implementierungsvorschläge in der SMT-Fertigung.The continuously increasing miniaturisation of SMD components as well as the increasing integration density of electronic components on the PCBs of automotive products are challenging both the manufacturing processes and their quality assurance. In the mass production of SMT products, automated optical and X-ray inspection prove to be efficient and robust inspection methods. The present work deals with the synthesis of modern methods of machine and deep learning and AOI technology. In two main research areas, on the one hand, an active modification of the AOI process is carried out with the help of modern deep and machine learning methods, while on the other hand, a post-AOI verification process contributes to the identification of the component condition in case of conspicuous AOI inspections. An acquisition procedure of numerical, class-annotated AOI process information is developed and presented under consideration of data quality requirements, in particular the correctness, consistency as well as completeness of the information. Conventionally designed AOI test plans are improved in their ability to classify solder joints and component states by adjusting the parameters of the rule-based classification integrated into the AOI process using decision tree-based algorithms (Anchor, Decision Tree, RuleFit, SkopeRules) and the heuristic ripper method. Furthermore, machine learning methods (Support Vector Machine, variants of Random Forest), neural network architectures (TabNet, Multilayer Perceptron) and evolution methods (GANN, MOEFS) are able to process tabular AOI manufacturing data and generate efficient classifiers. In addition, this research work contains recommendations to ensure the models are up-to-date and implementation suggestions in SMT manufacturing