Obwohl es für jedes Bauteil ein optimales Fertigungsverfahren gibt, fehlt es derzeit an ausreichenden Hilfestellungen für Konstrukteure, um dieses Verfahren datenbasiert und zielgerichtet auszuwählen.  Darüber hinaus gibt es erhebliche Optimierungspotenziale beim Wechsel von Fertigungsverfahren, die bisher nur unzureichend ausgeschöpft werden.

Zielsetzung

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll der Konstruktionsprozess durch den Einsatz von datengetriebenen Ansätzen optimiert werden. Ziel ist es, Konstruierenden eine wertvolle Unterstützung bei der Auswahl des optimalen Fertigungsverfahrens zu bieten. Der Fokus liegt auf der Anwendung von Machine Learning und regelbasierten Algorithmen, um das Potenzial verschiedener Fertigungsverfahren zu analysieren und die Bauteilgestaltung (halb-)automatisiert zu optimieren.

Mögliche Aufgaben

• Literaturrecherche zu datengetriebener Konstruktionsoptimierung und Fertigungsverfahren
• Sammlung und Aufbereitung von Daten über verschiedene Fertigungsverfahren und deren Anwendung auf unterschiedliche Bauteile
• Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Modellen und regelbasierten Algorithmen zur Analyse und Optimierung der Konstruktion
• Einbindung von Konstruktionswissen und -richtlinien in die entwickelten Modelle zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit und Entscheidungsfindung

Profil

• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
• Grundkenntnisse in den Bereichen Machine Learning und Datenanalyse
• Analytische Fähigkeiten und Interesse an der Optimierung von technischen Prozessen