Künstliche Intelligenz im Gießereiwesen

Diese Dissertation bearbeitet die Forschungslücke einer für das Gießereiwesen geeigneten Vorgehensweise für die Einführung von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Qualitätssicherung. Eine Kombination aus iterativer Einführungsmethode und Stufenmodell wird als Lösung aufgebaut, welche die ermittelten Anforderungen der Branche erfüllt. Die Iterationen der Methode sind so gestaltet, dass die im Gießereiwesen derzeit noch herausfordernde Messtechnik-Implementierung minimiert wird und die Modellbildung auch mit vergleichsweise kleinen Datenmengen versucht wird. Das Stufenmodell erlaubt die abgestufte Zielfindung und Voraussetzungsdefinition für die gewünschte KI-Anwendung. In Kombination mit der iterativen Einführungsmethode können so im Projektverlauf Erwartung und Realität systematisch-iterativ zueinander finden. Diese Kombination wird in dieser Arbeit anhand zweier Anwendungsbeispiele aus der Praxis ausgeführt und validiert. Das erste Beispiel zeigt den Aufbau einer Anwendung zur Vorhersage der Bauteilqualität von Aluminium-Gussbauteilen aus dem Serien-Kokillengießen. Das zweite führt eine neuartige Auswertung von Daten aus der Computertomographie aus. Beide Validierungsanwendungen zeigen einen Vorteil der vorgestellten Vorgehensweise gegenüber dem bisherigen Stand der Forschung.