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    • 1. 发明公开
    • VERFAHREN UND SYSTEM ZUM STEUERN EINES PRODUKTIONSSYSTEMS
    • EP4095736A1
    • 2022-11-30
    • EP21176519.3
    • 2021-05-28
    • Siemens Aktiengesellschaft
    • Depeweg, StefanHeesche, KaiKaiser, Markus
    • G06F30/27G05B19/418
    • Es wird eine Vielzahl von Testdatensätzen eingelesen, die jeweils einen eine Konstruktionsvariante eines Produkts (P) spezifizierenden, ersten Designdatensatz (DR1) sowie zu optimierende Zielgrößen dieser Konstruktionsvariante quantifizierende, erste Zielwerte (V1) umfassen. Hinsichtlich der ersten Zielwerte (V1) wird eine erste Rangfolge (R1) der ersten Designdatensätze (DR1) ermittelt. Weiterhin werden mehrere Designbewertungsmodule (EV1,...,EVN) jeweils zur Prädiktion von Zielwerten anhand von Designdatensätzen bereitgestellt. Durch die Designbewertungsmodule (EV1,...,EVN) werden jeweils Zielwerte (VP1,...,VPN) für die ersten Designdatensätze (DR1) prädiziert. Für ein jeweiliges Designbewertungsmodul (EV1,...,EVN) werden dann eine jeweilige zweite Rangfolge (R2) der ersten Designdatensätze (DR1) hinsichtlich der prädizierten Zielwerte (VP1,...,VPN) und eine jeweilige Abweichung (D) der jeweiligen zweiten Rangfolge (R2) von der ersten Rangfolge (R1) ermittelt. Abhängig von den ermittelten Abweichungen (D) wird dann ein Designbewertungsmodul (EVS) selektiert.
      Weiterhin wird eine Vielzahl von zweiten Designdatensätzen (DR2) generiert, für die jeweils durch das selektierte Designbewertungsmodul (EVS) zweite Zielwerte (V2) prädiziert werden. Abhängig von den zweiten Zielwerten (V2) wird dann ein zielwertoptimierter Designdatensatz (ODR) aus den zweiten Designdatensätzen abgeleitet und zur Herstellung des Produkts (P) ausgegeben.
    • 2. 发明公开
    • VERFAHREN UND SYSTEM ZUM STEUERN EINES PRODUKTIONSSYSTEMS
    • EP4131053A1
    • 2023-02-08
    • EP21190143.4
    • 2021-08-06
    • Siemens Aktiengesellschaft
    • Depeweg, StefanHeesche, KaiKaiser, Markus
    • G06F30/27
    • Zum Steuern eines Produktionssystems zur Herstellung einer ersten Produktversion wird für mehrere Produktversionen jeweils eine Vielzahl von produktversionsspezifischen Trainingsdatensätzen eingelesen. Die Trainingsdatensätze umfassen jeweils einen eine Designvariante einer jeweiligen Produktversion spezifizierenden Designdatensatz (DR1, DR2) sowie einen Performanzwert (P1, P2) für diese Designvariante. Die Designdatensätze (DR1, DR2) werden in ein produktversionsübergreifendes Maschinenlernmodul eingespeist. Ein Ausgabesignal des produktversionsübergreifenden Maschinenlernmoduls wird sowohl in ein erstes als auch in ein zweites produktversionsspezifisches Maschinenlernmodul eingespeist. Die Maschinenlernmodule werden gemeinsam darauf trainiert, dass Ausgabedaten (O1) des ersten Maschinenlernmoduls die Performanzwerte (P1) der ersten Produktversion und Ausgabedaten (O2) des zweiten Maschinenlernmoduls die Performanzwerte (P2) der zweiten Produktversion reproduzieren. Daraufhin wird eine Vielzahl von synthetischen Designdatensätzen (DR1) generiert und in das trainierte produktversionsübergreifende Maschinenlernmodul eingespeist. Das resultierende Ausgabesignal des trainierten produktversionsübergreifenden Maschinenlernmoduls wird in das trainierte erste Maschinenlernmodul eingespeist. Abhängig von dessen resultierenden Ausgabedaten (O1) wird ein performanzoptimierter Designdatensatz aus den synthetischen Designdatensätzen (DR1) abgeleitet und zu Herstellung der ersten Produktversion ausgegeben.