Data-Mining-basierte Erstellung von Montagearbeitsplänen in der Digitalen Fabrik

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In Reaktion auf den gestiegenen Wettbewerb bieten produzierende Unternehmen zunehmend Produktvarianten in verkürzten Lebenszyklen an, wobei viele Varianten in der Montage entstehen. Digitale Planungswerkzeuge helfen, komplexe Planungsaufgaben zu bewältigen und dokumentieren die Ergebnisse entlang des Produktentstehungsprozesses. Die Wiederverwendung und Anpassung bestehender Planungsdaten beschleunigt die Planung, doch erfordert die Auswahl optimaler Arbeitsplanvorlagen Expertenwissen über alle Produkt- und Prozessvarianten, was in Zeiten erhöhter Komplexität nicht immer gegeben ist. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Data-Mining-basierten Methodik zur Ableitung produktspezifischer Montagepläne aus den Daten der Digitalen Fabrik als Grundlage für eine Anpassungsplanung. Ähnliche Produkt- und Prozessvarianten werden durch Clusterverfahren zusammengefasst, während Klassifikationsverfahren genutzt werden, um Unterschiede zu identifizieren und die Zuordnung neu konstruierter Produkte zu bestehenden, verplanten Produkten sowie die Ableitung der notwendigen Montagepläne zu gewährleisten. Die Methodik wird prototypisch in einer Software implementiert und auf unabhängigen Testdaten validiert. Die abgeleiteten Montagepläne werden mit den von einem Experten ausgewählten Plänen verglichen, und die Ergebnisse bestätigen das Anwendungspotenzial von Data-Mining-Verfahren zur Unterstützung der Montagearbeitsplanerstellung.