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Beskrivelse
Der verscharfte Wettbewerb auf den globalisierten Markten, wachsender Termindruck sowie steigende Qualitatsanforderungen machen das betriebs-spezifische Know-how bei der Anfertigung von Betriebsmitteln zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Durch die in Werkzeug- und Formenbau-betrieben traditionell anzutreffende Werkstattorganisation wird dieses Wissen individuell durch die Erfahrungen der Facharbeiter gehalten, woraus eine geringe Transparenz der Fertigungsablaufe sowie ein hoher Anteil manueller Tatigkeiten bei der Arbeits-planung resultiert. Zur Standardisierung und Automatisierung von Fertigungs-ablaufen ist folglich die Akquisition internen Erfahrungswissens erforderlich, die sowohl bei organisationalen als auch IT-orientierten Wissensmanagement-Ansatzen als hochaufwandig gilt. Anhand vorhandener globaler Modelle wurde in dieser Arbeit ein Ansatz entwickelt, der mit Hilfe maschineller Lernverfahren eine automatisierte Wissensakquisition ermoglicht. Auf Grundlage der abgeleiteten Wissensbedarfe "Werkzeuge" und "Schnittwerte" und den besonderen Randbedingungen bei der NC-Programmierung mit Hilfe eines grafisch interaktiven CAM-Systems wurden Verfahren konzipiert, die eine automatisierte Akquisition, Standardisierung und regelbasierte Reprasentation von Erfahrungswissen auf Basis einer grossen Anzahl an Fallbeispielen ermoglicht. Die entworfenen Lernverfahren wurden prototypisch implementiert und ihre Funktionsfahigkeit anhand einer Datenbasis mit 24.000 realen Fallbeispielen (1 Fallbeispiel entspricht 1 Operation/NC-Programm) nachgewiesen. Die Plausibilitat des akquirierten Wissens sowie seine automatisierte Verarbeitung mit Hilfe moderner kommerzieller CAM-Systeme wurde abschliessend durch die NC-Programmierung eines Beispielwerkstucks unter Verwendung einer kommerziellen CAM-Software demonstriert.