Fraunhofer-Gesellschaft

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Prognose von Vorgabezeiten mit Neuronalen Netzen für variantenreiche Kleinserienprodukte

 
: Westkämper, E.; Weber, M.; Frank, G.

Industrie-Management 13 (1997), Nr.6, S.33-37
ISSN: 0179-2679
ISSN: 1434-1980
Deutsch
Zeitschriftenaufsatz
Fraunhofer IPA ()
Ähnlichkeitsgesetz; artificial neural network; Kleinserienfertigung; lernendes System; Lötmaschine; neuronales Netzwerk; Prognosesystem; Variantenfertigung; Variantenvielfalt; Vorgabezeit

Abstract
Als Folge der durch den Markt bedingten Zunahme der Variantenvielfalt in vielen Unternehmen Kleinserienproduktion müssen immer mehr arbeitsvorbereitenden Tätigkeiten in immer kürzerer Zeit durchgeführt werden. Diesen Anforderungen sah sich auch die Firma Cooper Tools in Besigheim, ein Produzent von Löt- und Entlötgeräten, zunehmend ausgesetzt. Ein Ansatz, der zur Beherrschung der Variantenvielfalt beitragen kann, ist die Nutzung von Ähnlichkeiten von Produkt- und Prozeßmerkmalen in Verbindung mit Methoden der intelligenten Datenanalyse. Es wird ein Lösungsansatz vorgestellt, der die Funktionen einer datenbankgestützten Wissensbasis durch eine Ähnlichteilsuche und den Einsatz künstlicher Neuronaler Netze zur Prognose von Montagezeiten erweitert. Die Eignung Neuronaler Netze für diese Problemstellung wird anhand eines Beispiels aus der Praxis untersucht. Das vorgestellte Konzept bietet aufgrund seiner dynamischen Lern- und Anpassungsfähigkeit wesentliche Vorteile gegenüber bisher bekannt en zeitwirtschaftlichen Systemen.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/PX-29749.html