Verfahren und Vorrichtung zum Parametrisieren eines Produktionsprozesses aus einer Vielzahl von Prozessschritten basierend auf maschinellen Lernverfahren
Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren zum Parametrisieren von Prozessschritten (2) eines Produktionsprozesses (1) zur Herstellung eines Produkts mit einem entsprechenden Parametervektor aus einem oder mehreren Prozessparametern, die den entsprechenden Prozessschritt (2) chara...
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| creator | Lustfeld, Martin Dani, Abhishek Kiran Gruber, Werner |
| description | Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren zum Parametrisieren von Prozessschritten (2) eines Produktionsprozesses (1) zur Herstellung eines Produkts mit einem entsprechenden Parametervektor aus einem oder mehreren Prozessparametern, die den entsprechenden Prozessschritt (2) charakterisieren, mit folgenden Schritten:- Vorgeben (S1) mindestens eines geforderten Funktionsmerkmals des herzustellenden Produkts und eines Toleranzbereichs für das Funktionsmerkmal;- Vorgeben (S2) einer Mindestprozessgüte für den Produktionsprozess (1), wobei die Mindestprozessgüte eine Wahrscheinlichkeit angibt, mit der das herzustellende Produkt das mindestens eine Funktionsmerkmal innerhalb des vorgegebenen Toleranzbereichs zu realisieren hat;- Bereitstellen (S3) einer Gütefunktion, insbesondere basierend auf probabilistischen Prozessmodellen für die Prozessschritte (2), die dem jeweiligen Parametervektor eine N.i.O.-Wahrscheinlichkeit (Pf,iPf,0) zuordnen, wobei die N.i.O-Wahrscheinlichkeit (Pf,iPf,0) einer Wahrscheinlichkeit entspricht, dass der Prozessschritt (2) oder der Gesamtprozess, der auf Basis des Parametervektors bzw. der Parametervektoren ausgeführt wird, nicht zu einem Produkt mit dem mindestens einen geforderten Funktionsmerkmal führt, das innerhalb des vorgegebenen Toleranzbereichs liegt;- Vorgeben (S4) einer Kostenfunktion für die Prozessschritte (2), die den jeweiligen Parametervektor einem Kostenwert für den Prozessschritt (2) zuordnen;- Durchführen (S5) eines Optimierungsverfahrens mit Ziel des Minimierens der Gesamtprozesskosten zum Bestimmen einer N.i.O-Wahrscheinlichkeit (Pf,i) für jeden der Prozessschritte basierend auf den Kostenfunktionen der Prozessschritte unter der Nebenbedingung, dass die N.i.O-Wahrscheinlichkeit (Pf,0) des gesamten Produktionsprozesses der Mindestprozessgüte genügt,- für jeden Prozessschritt, Ermitteln (S6) des entsprechenden Parametervektors basierend auf der N.i.O-Wahrscheinlichkeit des entsprechenden Prozessschritts (2).
The invention relates to a computer-implemented method for parameterizing process steps of a production process by means of parameter vectors, comprising the following steps: specifying at least one desired functional feature of a product to be produced and a tolerance range thereof; presetting the lowest process quality which indicates the probability that the product needs to realize the functional characteristic within a preset tolerance range; providing a quality function based on a probabi |
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The invention relates to a computer-implemented method for parameterizing process steps of a production process by means of parameter vectors, comprising the following steps: specifying at least one desired functional feature of a product to be produced and a tolerance range thereof; presetting the lowest process quality which indicates the probability that the product needs to realize the functional characteristic within a preset tolerance range; providing a quality function based on a probabilistic process model, the process model associating an N.i. O probability with a corresponding parameter vector, the N.i. O probability corresponding to a probability that a process step or the entire process does not produce a product having a functional feature located within a preset tolerance range; presetting a cost function of the process step, which associates the corresponding parameter vector with a cost value of the process step; and executing an optimization method for minimizing the total process cost to determine the N.i. O probability of each process step based on the cost function under a secondary condition that the N.i. O probability of the whole production process meets the lowest process quality, and for each process step, determining a corresponding parameter vector based on the corresponding N.i. O probability.</description><language>ger</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL ; CONTROLLING ; COUNTING ; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES ; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS ; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS ; PHYSICS ; REGULATING ; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</subject><creationdate>2023</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20230720&DB=EPODOC&CC=DE&NR=102022200417A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25543,76293</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20230720&DB=EPODOC&CC=DE&NR=102022200417A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>Lustfeld, Martin</creatorcontrib><creatorcontrib>Dani, Abhishek Kiran</creatorcontrib><creatorcontrib>Gruber, Werner</creatorcontrib><title>Verfahren und Vorrichtung zum Parametrisieren eines Produktionsprozesses aus einer Vielzahl von Prozessschritten basierend auf maschinellen Lernverfahren</title><description>Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren zum Parametrisieren von Prozessschritten (2) eines Produktionsprozesses (1) zur Herstellung eines Produkts mit einem entsprechenden Parametervektor aus einem oder mehreren Prozessparametern, die den entsprechenden Prozessschritt (2) charakterisieren, mit folgenden Schritten:- Vorgeben (S1) mindestens eines geforderten Funktionsmerkmals des herzustellenden Produkts und eines Toleranzbereichs für das Funktionsmerkmal;- Vorgeben (S2) einer Mindestprozessgüte für den Produktionsprozess (1), wobei die Mindestprozessgüte eine Wahrscheinlichkeit angibt, mit der das herzustellende Produkt das mindestens eine Funktionsmerkmal innerhalb des vorgegebenen Toleranzbereichs zu realisieren hat;- Bereitstellen (S3) einer Gütefunktion, insbesondere basierend auf probabilistischen Prozessmodellen für die Prozessschritte (2), die dem jeweiligen Parametervektor eine N.i.O.-Wahrscheinlichkeit (Pf,iPf,0) zuordnen, wobei die N.i.O-Wahrscheinlichkeit (Pf,iPf,0) einer Wahrscheinlichkeit entspricht, dass der Prozessschritt (2) oder der Gesamtprozess, der auf Basis des Parametervektors bzw. der Parametervektoren ausgeführt wird, nicht zu einem Produkt mit dem mindestens einen geforderten Funktionsmerkmal führt, das innerhalb des vorgegebenen Toleranzbereichs liegt;- Vorgeben (S4) einer Kostenfunktion für die Prozessschritte (2), die den jeweiligen Parametervektor einem Kostenwert für den Prozessschritt (2) zuordnen;- Durchführen (S5) eines Optimierungsverfahrens mit Ziel des Minimierens der Gesamtprozesskosten zum Bestimmen einer N.i.O-Wahrscheinlichkeit (Pf,i) für jeden der Prozessschritte basierend auf den Kostenfunktionen der Prozessschritte unter der Nebenbedingung, dass die N.i.O-Wahrscheinlichkeit (Pf,0) des gesamten Produktionsprozesses der Mindestprozessgüte genügt,- für jeden Prozessschritt, Ermitteln (S6) des entsprechenden Parametervektors basierend auf der N.i.O-Wahrscheinlichkeit des entsprechenden Prozessschritts (2).
The invention relates to a computer-implemented method for parameterizing process steps of a production process by means of parameter vectors, comprising the following steps: specifying at least one desired functional feature of a product to be produced and a tolerance range thereof; presetting the lowest process quality which indicates the probability that the product needs to realize the functional characteristic within a preset tolerance range; providing a quality function based on a probabilistic process model, the process model associating an N.i. O probability with a corresponding parameter vector, the N.i. O probability corresponding to a probability that a process step or the entire process does not produce a product having a functional feature located within a preset tolerance range; presetting a cost function of the process step, which associates the corresponding parameter vector with a cost value of the process step; and executing an optimization method for minimizing the total process cost to determine the N.i. O probability of each process step based on the cost function under a secondary condition that the N.i. O probability of the whole production process meets the lowest process quality, and for each process step, determining a corresponding parameter vector based on the corresponding N.i. O probability.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL</subject><subject>CONTROLLING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES</subject><subject>FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS</subject><subject>MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>REGULATING</subject><subject>SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2023</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNqNjjsOwjAQRNNQIOAObiiRnIBEjSCIgiIFSouWZIMtHDvatVPkJtwWh09PtdK8N6OdJs8SqQFFaEWwtSgdka6UD_YuhtCKAgha9KRZ4-igtsiiIFeHh9fOckduQOYYQuA3JlFqNAMoI3pnR3cUuFKkvY8TN_hs1bHRiBYiiS1jIjoj2f73zzyZNGAYF987S5bH_LI_rbBzV-QOKrTor4c8lZnMskzKTbrdpet_vRfC5lZY</recordid><startdate>20230720</startdate><enddate>20230720</enddate><creator>Lustfeld, Martin</creator><creator>Dani, Abhishek Kiran</creator><creator>Gruber, Werner</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20230720</creationdate><title>Verfahren und Vorrichtung zum Parametrisieren eines Produktionsprozesses aus einer Vielzahl von Prozessschritten basierend auf maschinellen Lernverfahren</title><author>Lustfeld, Martin ; 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The invention relates to a computer-implemented method for parameterizing process steps of a production process by means of parameter vectors, comprising the following steps: specifying at least one desired functional feature of a product to be produced and a tolerance range thereof; presetting the lowest process quality which indicates the probability that the product needs to realize the functional characteristic within a preset tolerance range; providing a quality function based on a probabilistic process model, the process model associating an N.i. O probability with a corresponding parameter vector, the N.i. O probability corresponding to a probability that a process step or the entire process does not produce a product having a functional feature located within a preset tolerance range; presetting a cost function of the process step, which associates the corresponding parameter vector with a cost value of the process step; and executing an optimization method for minimizing the total process cost to determine the N.i. O probability of each process step based on the cost function under a secondary condition that the N.i. O probability of the whole production process meets the lowest process quality, and for each process step, determining a corresponding parameter vector based on the corresponding N.i. O probability.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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