Erläuterung zum Thema:
Bei der Entwicklung neuer Produkte, aber auch in der Produktion, werden an DC-Kleinstmotoren Signale erfasst und aufgezeichnet. In der Produktentwicklung werden diese Signale von Experten bewertet und helfen so den Erfolg von Entwicklungsschritten einzuschätzen. Oft ist eine vorherige Filterung oder Weiterverarbeitung hilfreich.
In der Produktion werden die Signale meistens nur angezeigt und der Bediener trifft die Entscheidung, ob das Produkt gut oder schlecht ist. In der jüngeren Vergangenheit werden die Signalkurven und die Entscheidung dennoch auch gespeichert.
In beiden Fällen wäre es vorteilhaft, wenn eine objektivierte Auswertung der Signale erfolgen könnte, um den menschlichen Einfluss zu minimieren. Auch besteht die Hoffnung, dass durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) auf vielen Datensätzen zu Erkenntnissen führt, die man als Mensch eher nicht erlangen würde.
In dieser Arbeit sollten die Signale durch Künstliche Intelligenz, wie Machine Learning, ausgewertet werden. Für das Training der KI stehen viele gespeicherte Datensätze zur Verfügung.
Mit Hilfe der KI sollte eine objektive Bewertung, idealerweise auch bei gestörten Signalen, gelingen. Aus der Arbeit sollte ein Tool entstehen, mit dem Entwickler zukünftige Signale gut auswerten können. Dieses Tool und die Ergebnisse sollten auch als Grundlage zur Entwicklung eines geeigneten Prüfplatzes für die Serienprüfung dienen können.
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Benefits:
Masterarbeitsthema: Bewerten von Messsignalen an DC-Kleinstmotoren durch KI (Machine Learning) • Schönaich, DE
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