Machine Learning Use Cases für die Fertigungszelle

Das Produktionsverfahren Spritzgiessen ist zentraler Bestandteil in der Fertigung des OST-Gadgets (Fertigungszelle am Standort Rapperswil). Für die in der Fertigungszelle gesammelten Daten sollen relevante Use Cases erarbeitet und mit Hilfe von Machine Learning umgesetzt werden. Daraus sollen Lehrinhalte für das Modul DigInd (plus weitere Module in anderen Studiengängen) abgeleitet werden.

Detaillierte Beschreibung von Inhalt und Ablauf 

Übung in Python, Vorgehen gemäss Aufgabenstellung. Das Juypter Notebook kann Schritt für Schritt ausgeführt werden. 

Um das Verständnis für Machine Learning, Data Science und Digitalisierung zu verbessern und zu vertiefen, sollen reale Daten von der Spritzgiessmaschine der Fertigungszelle verarbeitet werden. Ziel ist die Vorhersage des Gewichts eines Spritzgiessbauteils unter Berücksichtigung verschiedener Maschinen- und Prozessparametern. 

Metadaten
Version 1
Bloomsche Taxonomy
  • K2 - verstehen
Sprache
  • Englisch
Anzahl Lektionen 2
Art des Unterrichts
  • Übung (ohne Labor/Werkstätte)
Voraussetzungen

Abschluss der Lerneinheiten: keine

Grundlagen in: keine

Vorbereitungen, Bedingungen

Übungsmaterialien

  • Aufgabenstellung als PDF 
  • Aufgabe als Jupyter Notebook 
Lernziele
1  Die Studierenden verstehen welche Daten des Spritzgiessprozess für das Training von ML-Algorithmen notwendig sind  K2 Verstehen 
2  Die Studierenden verstehen wie Daten des Prozesses für die Prädiktion von Qualitätsmerkmalen genutzt werden können.  K2 Verstehen 
Autor Wick Curdin
Co-Autor:innen
Original-Studiengang Wirtschaftingenieurwesen Maschinentechnik
5. Semester
Dateien
Zip-Datei 1238 (Typ: application/zip)

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