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        Entwicklung eines Vorgehensmodells zur automatisierten Ähnlichkeitssuche in den frühen Phasen der Produktentwicklung

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        Author(s)
        Bickel, Sebastian
        Language
        German
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        Abstract
        Das Nutzen vorhandener Daten im Produktentwicklungsprozess verspricht eine erhöhte Produktqualität, weniger Risiken in der Entwicklung, sowie geringeren Zeit- und Kostenbedarf. Insgesamt sind dadurch weniger Ressourcen für die Entwicklung neuer Produkte notwendig, was zu einer nachhaltigen Produktentwicklung führt. Allerdings sind die verschiedenen Datenformate in den Konzept- und Entwurfsphasen (z.B. Prinzipskizzen, Bauteile oder Baugruppen) eine Herausforderung für den Einsatz der Ähnlichkeitssuche. Demzufolge ist im Rahmen dieser Arbeit ein modulares Vorgehensmodell entwickelt worden, welches die Suche in den frühen Phasen der Produktentwicklung durch den Einsatz datengetriebener Methoden ermöglicht. Zunächst ist eine Lösung für Prinzipskizzen erarbeitet worden, welche die Skizzen erkannt und anschließend automatisiert in einen Graphen überführt. Dieser ist die Grundlage für die Suche nach ähnlichen Skizzen, wobei unterschiedliche Formate als Suchinput verwendet werden können. Neben der Skizzensuche ist auch ein Vorgehensmodell in der Arbeit präsentiert, welches die Verknüpfung von Skizzen und 3D-Baugruppen ermöglicht, wodurch frühzeitig 3D-Daten in den Entwicklungsprozess integriert werden. Zuletzt ist eine Ähnlichkeitssuche für Bauteile erarbeitet und anschließend mit dem Stand der Technik verglichen worden. Insgesamt umfassen die verschiedenen Module die gleiche Zielsetzung, die vorhandenen Daten so gut wie möglich aufzufinden und nutzbar zu machen.
        URI
        https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/108332
        Keywords
        Machine Learning; Digital Engineering; Maschinenbau; Produktentwicklung; frühe Phasen; Ähnlichkeitssuche; Ingenieurwissenschaft
        DOI
        10.25593/978-3-96147-833-0
        ISBN
        9783961478330, 9783961478330, 9783961478323
        Publisher
        FAU University Press
        Publisher website
        https://www.university-press.fau.de/
        Publication date and place
        Erlangen, 2025
        Series
        FAU Studien aus dem Maschinenbau, 466
        Classification
        Mechanical engineering
        Pages
        337
        Rights
        https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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