{"id":18152,"date":"2025-02-26T11:06:57","date_gmt":"2025-02-26T11:06:57","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?post_type=blog&p=18152"},"modified":"2025-11-12T14:51:10","modified_gmt":"2025-11-12T14:51:10","slug":"ml-in-der-produktionstechnik","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/blog\/ml-in-der-produktionstechnik\/","title":{"rendered":"Maschinelles Lernen in der Produktionstechnik:\u2028 Potentiale f\u00fcr Effizienz und Innovation"},"content":{"rendered":"\n

Der Forschungsbereich Industrie und Produktion<\/a> des Lamarr-Instituts erforscht die transformierende Rolle von Maschinellem Lernen (ML) und K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) bei der Optimierung von Prozessen in der Produktionstechnik. Neben der Gew\u00e4hrleistung qualitativ hochwertiger Produktionsergebnisse konzentriert sich diese Forschung auf die Minimierung des Ressourcenverbrauchs, einschlie\u00dflich Zeit- und Materialkosten. Traditionelle Ans\u00e4tze basieren oft auf technologischen Experimenten oder simulationsbasierter Optimierung. Die Integration von ML bringt jedoch einen Paradigmenwechsel mit sich und erm\u00f6glicht z. B. die Identifizierung von Mustern und Beziehungen in Produktionsdaten, die zuvor nicht m\u00f6glich war.<\/strong><\/p>\n\n\n\n


In diesem Blogbeitrag ehrfahren Sie, wie ML die Produktionstechnik durch innovative Ans\u00e4tze pr\u00e4gt, und erhalten Einblicke in ein aktuelles Forschungsprojekt, das als Fallstudie f\u00fcr Fortschritte in diesem Bereich dient.<\/p>\n\n\n\n

Verbesserung von Produktionsprozessen durch Maschinelles Lernen<\/h2>\n\n\n\n

Maschinelles Lernen revolutioniert die Art und Weise, wie komplexe Produktionsprozesse analysiert und optimiert werden. Durch Lernen aus gro\u00dfen Datens\u00e4tzen k\u00f6nnen ML-Algorithmen Vorhersagen \u00fcber verschiedene Szenarien und Konfigurationen verallgemeinern und Erkenntnisse aufdecken, die mit herk\u00f6mmlichen Methoden nur schwer zu erreichen sind. Diese F\u00e4higkeit ist besonders in der Produktionstechnik von Vorteil, wo hybride Lernans\u00e4tze durch die Kombination von datenbasierten ML-Modellen mit physikalischem und dom\u00e4nenspezifischem Wissen den experimentellen Aufwand f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis und die Verbesserung von Produktionsprozessen erheblich reduzieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n


Im Forschungsbereich Industrie und Produktion des Lamarr-Instituts liegt ein Schwerpunkt auf der Kombination von Messdaten, Simulationsdaten und ML-Methoden zur Entwicklung hybrider Modelle. Diese Ans\u00e4tze unterst\u00fctzen die datenwissenschaftliche Analyse in Produktionskontexten, indem sie Datens\u00e4tze mit synthetischen Daten erg\u00e4nzen, die durch fortgeschrittene Techniken wie Simulationen oder generative Modellierung erzeugt wurden, um den manuellen Aufwand f\u00fcr die Datengewinnung und -annotation f\u00fcr \u00fcberwachte Lernaufgaben zu verringern (Sie m\u00f6chten mehr dar\u00fcber erfahren, welche Arten von Maschinellem Lernen es gibt? Hier entlang: Arten von maschinellem Lernen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n


Durch diese gezielte Modellbildung lassen sich datenbasierte Erkenntnisse gewinnen, die zur Optimierung industrieller Prozesse beitragen und eine ressourceneffiziente Produktion erm\u00f6glichen. Das Lamarr-Institut erforscht diese Methoden, um innovative KI-Technologien zu entwickeln, die datengetriebene Entscheidungsprozesse in der Produktion verbessern. So wird der Br\u00fcckenschlag zwischen KI-Forschung und realen industriellen Anwendungen erm\u00f6glicht \u2013 ein zentraler Beitrag zur nachhaltigen und pr\u00e4ziseren Gestaltung zuk\u00fcnftiger Produktionsprozesse.<\/p>\n\n\n\n

Ein weiterer wichtiger Aspekt dieser Transformation ist die Integration von Expertenwissen. Die Kombination von datengetriebenen Modellierungstechniken mit Fachwissen hat nicht nur das Potenzial die Genauigkeit von Modellvorhersagen zu erh\u00f6hen, sie erm\u00f6glicht auch eine Interpretierbarkeit von Ergebnissen, was zu erh\u00f6hter Akzeptanz und mehr Vertrauen bei Anwender*innen f\u00fchrt. Die interdisziplin\u00e4re Zusammenarbeit spielt dabei eine entscheidende Rolle. Durch das Zusammenbringen von Expert*innen aus verschiedenen Fachbereichen, wie den Datenwissenschaften und der Fertigungstechnik, k\u00f6nnen komplexe Herausforderungen aus mehreren Perspektiven betrachtet werden. Diese Synergie verbessert nicht nur die Zuverl\u00e4ssigkeit von ML-Modellen, sondern f\u00f6rdert auch die Innovation, indem sie die L\u00fccke zwischen theoretischem Wissen und praktischer Anwendung schlie\u00dft.<\/p>\n\n\n\n

ClusterSim: Maschinelles Lernen und Expertenwissen in der Produktionstechnik<\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\"-
Kombination von simuliertem und gemessenem Wissen. \u00a9 ISF. <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Eine beispielhaftes Kooperationsprojekt in diesem Bereich ist \u201eClusterSim<\/a>\u201c, an dem die Arbeitsgruppe Virtual Machining<\/a> (Informatik) und das Institut f\u00fcr Spanende Fertigung<\/a> (Maschinenbau) der TU Dortmund beteiligt sind. Das Projekt demonstriert, wie ML gezielt in der Produktionstechnik eingesetzt werden kann. Ziel ist es, die Analyse und Vorhersage von Charakteristiken von Bearbeitungsprozessen \u2013 wie beispielsweise Werkzeugschwingungen, welche die Bauteilqualit\u00e4t beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnen \u2013 zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n


Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen \u201eBlack Box\u201c-Anwendungen wird bei ClusterSim der Schwerpunkt auf Interpretierbarkeit und Generalisierung gelegt, indem ML mit verschiedenen Datenquellen und technologischem Fachwissen kombiniert wird. Das Projekt konzentriert sich auf die Analyse von hochaufl\u00f6senden Zeitreihendaten aus experimentellen Untersuchungen und geometrisch- physikalisch Prozesssimulationen. Un\u00fcberwachte Lernverfahren<\/a>, wie z. B. Gaussian Mixture Models<\/a>, k\u00f6nnen unter anderem genutzt werden, um wiederkehrende Muster in diesen Datens\u00e4tzen zu identifizieren und in Klassen zu gruppieren (siehe Abb. 1).<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
\"-
Abb. 1: Clustering-basierte Vorhersage von Prozesscharakteristiken. Entnommen aus F. Finkeldey, R. Sch\u00f6necker, D. Biermann, P. Wiederkehr, Clustering approach for improving model-based analyses of milling operations, Procedia CIRP (im Druck) (2025).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

F\u00fcr jede identifizierte Klasse werden ML-Regressionsmodelle<\/a> trainiert, um Prozessmerkmale f\u00fcr verschiedene Betriebspunkte vorherzusagen. Durch die Aufteilung der Daten in diese elementaren Prozesssegmente und die auf dieser Basis trainierten Expertenmodelle f\u00fcr jedes dieser Segmente wird einerseits eine gesteigerte Vorhersagegenauigkeit f\u00fcr sehr komplexe Prozesse und Wechselwirkungen zwischen Einflussgr\u00f6\u00dfen und resultierenden Prozesscharakteristiken erm\u00f6glicht, welche sich nicht in einem einzigen Modell abbilden lassen. Andererseits wird die F\u00e4higkeit des Modells verbessert, auf unterschiedliche Prozesse und Konfigurationen angewendet zu werden, da es zuverl\u00e4ssige Vorhersagen f\u00fcr praktisch jeden Prozess liefern kann, der \u00e4hnliche Muster in seinen grundlegenden Abl\u00e4ufen aufweist.<\/p>\n\n\n\n

Von der Forschung zur Praxis: Die Rolle von Innovationsnetzwerken<\/h2>\n\n\n\n

Die Integration von ML in die Produktionstechnik wird durch die Zusammenarbeit mit der Industrie weiter vorangetrieben. Ein Beispiel daf\u00fcr ist das Innovationsnetzwerk Virtualisierung und KI in der spanenden Fertigung<\/a> (INTSPA). Dieses vom Bundesministerium f\u00fcr Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) gef\u00f6rderte Netzwerk bringt Forscherinnen und Fachleute aus der Industrie zusammen, um fortschrittliche ML- und KI-Anwendungen in der spanenden Fertigung zu erforschen. Durch die Schaffung einer strukturierten Plattform f\u00fcr Expert<\/em>innen erm\u00f6glicht INTSPA die Analyse und Verkn\u00fcpfung komplexer Themen wie Zerspanungsprozesse, Werkzeugmaschinen, Schneidwerkzeuge und Qualit\u00e4tssicherung.<\/p>\n\n\n\n


Diese Zusammenarbeit erm\u00f6glicht die Entwicklung intelligenter Systeme und Anwendungen f\u00fcr die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette, wodurch die Wettbewerbsf\u00e4higkeit der Industrie verbessert werden kann. Unternehmen profitieren von ma\u00dfgeschneiderten L\u00f6sungen, die Produktionsprozesse optimieren, Kosten senken und die Produktqualit\u00e4t verbessern. Durch die Verkn\u00fcpfung von akademischer Forschung mit realen industriellen Herausforderungen ist das ZIM-Netzwerk ein Beispiel daf\u00fcr, wie technologische Fortschritte und wirtschaftliches Wachstum in der Produktionstechnik gemeinsam vorangetrieben werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Potentiale des Maschinellen Lernens bei der Transformation der Produktionstechnik<\/h2>\n\n\n\n

Die Integration des ML in die Produktionstechnik leitet eine neue Phase der wirtschaftlichen und nachhaltigen Fertigung ein. Durch die Automatisierung von Erkenntnisgewinn, die hybride Verkn\u00fcpfung von Modellen, Datenquellen und Expertenwissen bietet dieser Forschungsbereich innovative und ressourcenschonende L\u00f6sungen f\u00fcr industrielle Anwendungen. Mit interdisziplin\u00e4rer Zusammenarbeit und den kontinuierlichen Weiterentwicklungen von ML-Technologien und ihrer Anwendung in der Produktionstechnik ist der Weg zur Verwirklichung der Vision von automatisiert optimierten, intelligenten Fertigungssystemen, die sowohl wirtschaftlich als auch nachhaltig sind, geebnet.<\/p>\n\n\n\n


Trotz der bedeutenden Fortschritte bei der Anwendung von ML in der Produktionstechnik bleiben mehrere offene Forschungsfragen bestehen, welche die Richtung zuk\u00fcnftiger Arbeiten bestimmen. Eine wesentliche Herausforderung ist die nahtlose Integration von Expertenwissen in datengetriebene ML-Ans\u00e4tze. Zwar hat sich die Kombination von Expertenwissen mit ML-Modellen in einzelnen Forschungsuntersuchungen als wirksam erwiesen, um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern, doch es besteht weiterhin Bedarf an standardisierten Frameworks, die eine solche interdisziplin\u00e4re Zusammenarbeit in gro\u00dfem Ma\u00dfstab erm\u00f6glichen. Dar\u00fcber hinaus stellt Konzeptdrift, bei dem sich die Prozessbedingungen und Datenverteilungen im Laufe der Zeit ver\u00e4ndern, eine Herausforderung f\u00fcr die Gew\u00e4hrleistung einer robusten Vorhersagequalit\u00e4t in dynamischen Produktionsumgebungen dar. Schlie\u00dflich ist die F\u00f6rderung transparenter und nachhaltiger Verfahren zur Verwaltung von Forschungsdaten von entscheidender Bedeutung, um die Verf\u00fcgbarkeit und Reproduzierbarkeit von Daten in der gesamten Forschungsgemeinschaft zu gew\u00e4hrleisten und so langfristige Fortschritte auf diesem Gebiet zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Maschinelles Lernen transformiert die Produktionstechnik durch datengetriebene Optimierung, hybride Modelle und Expertenwissen. Innovation, Effizienz und interdisziplin\u00e4re Zusammenarbeit er\u00f6ffnen neue Wege f\u00fcr wirtschaftlich nachhaltige, intelligente Fertigungssysteme f\u00fcr diverse Industrieanwendungen.<\/p>\n","protected":false},"author":14,"featured_media":18156,"template":"","meta":{"_acf_changed":true,"footnotes":""},"blog-category":[1416,390],"blog-tag":[1654,1484,1518,1519],"class_list":["post-18152","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-alle-blogbeitraege","blog-category-grundlagen","blog-tag-black-box","blog-tag-erklaerbare-ki-xai","blog-tag-hybrides-maschinelles-lernen","blog-tag-industrie-4-0"],"acf":[],"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/18152","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/14"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/18152\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18156"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18152"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=18152"},{"taxonomy":"blog-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-tag?post=18152"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}