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 | |||||||
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| Version | 1 | ||||||
| Bloomsche Taxonomy | |||||||
| Sprache | |||||||
| Anzahl Lektionen | 2 | ||||||
| Art des Unterrichts | |||||||
| Voraussetzungen |
Abschluss der Lerneinheiten: keine Grundlagen in: keine |
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| Vorbereitungen, Bedingungen |
Übungsmaterialien
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| Lernziele |
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| Autor | Wick Curdin | ||||||
| Co-Autor:innen | |||||||
| Original-Studiengang |
Wirtschaftingenieurwesen
Maschinentechnik
5. Semester |
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| Zip-Datei |
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