Methoden der künstlichen Intelligenz für das Problemmanagement in der Vorserienproduktion

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Die Vorserienproduktion spielt eine entscheidende Rolle in der Produktentstehung, indem sie die Validierung und Verifizierung vorheriger Planungsleistungen sowie den Umgang mit ungeplanten Ereignissen in nachgelagerten Prozessphasen umfasst. Der Übergang vom virtuellen zum physischen Produkt ist hierbei besonders kritisch. Die erstmalige physische Orchestrierung aller Planungselemente aus Entwicklung, Fertigungstechnik und Materialsteuerung zur Produkt- und Prozessabsicherung führt zu variierenden Herausforderungen. Eine Erhebung zeigt, dass Industrieunternehmen Schwierigkeiten haben, Probleme während der Produktentstehung ganzheitlich zu lösen. Steigende Anforderungen an Produktkomplexität und Marktdynamik erschweren das Erreichen eines optimalen Qualitätsniveaus, mit prognostizierten Einbußen von 215 Mrd. USD für die 100 größten Industrieunternehmen, falls die Qualitätsarbeit nicht angepasst wird. Die zunehmende Produkt- und Prozesskomplexität führt zu einer höheren Anzahl an Problemen, wodurch klassische Qualitätsmanagementmethoden an ihre Grenzen stoßen. Der Ansatz dieser Arbeit verlagert kritische Problemlöseprozesse auf Maschinen mit höherer Rechenkapazität und nutzt ein fallbasiertes Multiagentensystem. Dabei werden menschliche Denkprinzipien wie fallbasiertes Schließen und maschinelles Lernen adaptiert. Die Kombination dieser Methoden zeigt ein hohes Potenzial für die Lösung komplexer Probleme. Der Fokus liegt auf der