Entwicklung eines Modells zur datenbezogenen Qualitäts- und Prozessvorhersage von sicherheitsrelevanten rotierenden Luftfahrtkomponenten unter der Anwendung von Data Mining

Universität Ulm

Präsentation der Masterarbeit im Studiengang Business Analytics, Adrian Waldschmidt, Ort: Online, Datum: Mittwoch, 15. Dezember 2021, Zeit: 10:30 Uhr

Die fortschreitende Digitalisierung und die damit einhergehende technologische Weiterentwicklung von digital unterstützten technologischen Ausprägungen spielt eine immer größer werdende Rolle, sowohl im Alltag, als auch in der Weiterentwicklung von Geschäfts- und Fertigungsprozessen. Die Erhebung großer Datenmengen ist auch bekannt unter dem Begriff „Big Data“. Im Bereich der Fertigung von Luftfahrtbauteilen werden viele Daten erhoben, gespeichert aber oftmals nicht genutzt. Mittels dieser Datenmengen sollen neue Funktionalitäten und Prozessoptimierungen entwickelt werden.

Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Entwicklung eines Vorhersagemodells zur Reduzierung von Messaufwänden in der Bauteilendkontrolle, die zu kürzeren Fertigungszeiten führen, Kosten erheblich senken, die Bauteilqualität erhöhen und einen wichtigen Beitrag zu einer noch höheren Bauteilsicherheit im Triebwerk leisten.