Flurförderzeuge spielen in der modernen Logistik eine entscheidende Rolle, doch ihr effektiver Einsatz hängt oft von hochqualifizierten Bedienern ab. Zwar gibt es bereits Ansätze für eine automatisierte Steuerung, doch diese verfügen nicht über die Flexibilität, Reaktionsgeschwindigkeit, Auffassungsgabe und Erfahrung menschlicher Fahrer, um komplexe Situationen zu bewältigen. Dieser Artikel befasst sich mit der Erkennung von Palettenobjekten, die für die Implementierung eines Algorithmus zur Posenschätzung von grundlegender Bedeutung ist. Auf dieser Grundlage schafft dieser Artikel die Voraussetzungen für eine vollständige Automatisierungslösung für Flurförderzeuge.
Künstliche Intelligenz, Intralogistik, Fahrerlose Transportfahrzeuge
Die Nutzung von Simulationen für die Entwicklung von Bahnplanungsalgorithmen für autonome Indoor-Multikopter ist von größter Bedeutung. Sie bietet einen sicheren und kostengünstigen Rahmen für das Testen und Optimieren von Algorithmen. Dieser Artikel betrachtet und untersucht die derzeit verwendeten Simulationsmöglichkeiten hinsichtlich ihrer Eignung für die Entwicklung von Bahnplanungsalgorithmen für autonome Indoor-Multikopter. Der Einsatz von autonomen Multikoptern stellt eine innovative Lösung dar, um den Prozess der Layouterfassung und Inventarisierung zu vereinfachen. Dieser Artikel konzentriert sich auf die voxelbasierte Simulation VSim, die vom Autor entwickelt und benannt wurde. Vor dem Hintergrund der vorhandenen Literatur wird zunächst geklärt, welche Simulationsumgebungen am häufigsten eingesetzt werden. Anschließend wird eine Auswahl von Simulationen mit VSim verglichen. Die Zeiteffizienz und der Ressourcenverbrauch der Simulationsumgebungen werden anhand von mehr als 1.500 Testläufen untersucht. Weiterhin werden die Beobachtungen der Testausführungen detailliert beschrieben und schließlich die Simulationen mit allen untersuchten Parametern verglichen. Zusätzlich werden die Möglichkeiten der Parallelisierung erforscht und diskutiert.
Layout, Bahnplanung, Aufzeichnung, Multikopter, Optimierung, Testen
Die Kombination mehrerer Werkstoffe in einem Bauteil kann zu einer Leistungssteigerung beitragen. In diesem Projekt werden drei Arten von Hybridbauteilen mit zwei Beschichtungsverfahren und einem Fügeverfahren hergestellt. Die so entstandenen Werkstücke werden anschließend umgeformt und geprüft, um das Potenzial der verschiedenen Materialkombinationen zu ermitteln. Zur Untersuchung von mehrlagigen Plattierungen aus unterschiedlichen Werkstoffen, die zur positiven Einstellung der Eigenspannung dienen, werden zwei Werkstücktypen hergestellt. Die Werkstücke werden mit Hilfe von Gefügebildern und Härtemessungen geprüft, um das Gefüge und die Eigenschaften der Zwischenschichten zu charakterisieren. Zusätzlich werden Eigenspannungsmessungen durchgeführt, um die Eigenspannungsverhältnisse zu ermitteln. Im Untergrund der geschweißten und anschließend umgeformten Schicht liegen Druckeigenspannungen vor, die die Lebensdauer bei rollender Belastung verbessern. Der dritte Werkstücktyp ist eine Kombination aus Aluminiumlegierung und Stahl mit einer Plattierungsschicht, die die Leistung des Plattierungsmaterials im Lagersitz mit der Gewichtsreduzierung der Aluminiumlegierung kombiniert. Mittels Rasterelektronenmikroskopie (REM) wird untersucht, ob das Aufbringen der Plattierung einen Einfluss auf die intermetallische Phasennaht in der Fügezone von Aluminiumlegierung und Stahl hat.
Hybridbauteile, Tailored forming, Fügeverfahren, Materialkombination, Aluminium, Stahl
Ziel: Wir untersuchen die Nutzung des Open Research Knowledge Graph (ORKG) als eine solche Infrastruktur, indem wir zeigen, wie Ingenieure den ORKG auf innovative Weise für die Kommunikation und (Wieder-)Verwendung nutzen können.
Methode: Für einen Anwendungsfall aus dem Sonderforschungsbereich 1153 „Tailored Forming“ sammeln, extrahieren und analysieren wir wissenschaftliches Wissen zu 10 Tailored Forming Process Chains (TFPCs) aus fünf Publikationen im ORKG. Insbesondere werden die TFPCs semantisch beschrieben, u.a. in Bezug auf ihre Schritte, Herstellungsverfahren, Messungen und Ergebnisse. Die Nützlichkeit der Datenextraktionsthemen, ihre Organisation und die Relevanz des beschriebenen Wissens wird durch eine Expertenbefragung mit 21 Experten untersucht.
Ergebnisse: Basierend auf dem beschriebenen Wissen erstellen und veröffentlichen wir einen ORKG-Vergleich als detaillierte Übersicht für die Kommunikation. Darüber hinaus (wieder-)verwenden wir das Wissen und beantworten acht Kompetenzfragen, die von zwei Domänenexperten gestellt wurden. Die Validierung zeigt eine deutliche Übereinstimmung der 21 Experten hinsichtlich der untersuchten Nützlichkeit und Relevanz.
Schlussfolgerungen: Unser Anwendungsfall zeigt, dass der ORKG als gebrauchsfertige Infrastruktur mit Diensten Forscher, einschließlich Ingenieure, dabei unterstützt, FAIR wissenschaftliches Wissen nachhaltig zu organisieren. Die direkte Nutzung des ORKG durch Ingenieure ist machbar, so dass der ORKG eine vielversprechende Infrastruktur für innovative Wege der Kommunikation und (Wieder-)Nutzung von FAIR wissenschaftlichem Wissen in den Ingenieurwissenschaften darstellt und damit dieses Forschungsfeld vorantreibt.
Tailored Forming, Wissen, Kommunikation, Wissensgrafik
Mit der zunehmenden Anzahl von Produktvarianten wird der Bedarf an Flexibilität in der Intralogistik immer deutlicher. Eine mögliche Lösung für diese Herausforderung ist der Einsatz von zellularen fahrerlosen Transportfahrzeugen, die je nach Größe des zu transportierenden Produkts variabel zusammengeschaltet werden können. In diesem Artikel wird ein Optimierungsmodell zur Lösung eines Vehicle Routing Problems für zellulare fahrerlose Transportfahrzeuge vorgestellt. Außerdem wird eine rekursive Methode vorgestellt, die auf Basis der Lösung des Modells eine optimale Transportreihenfolge ermittelt. Das Optimierungsmodell wird dazu in eine eigens entwickelte Modellumgebung implementiert und für einen dynamischen, beispielhaften Anwendungsfall gelöst. Abschließend werden logistische Zielgrößen zur Bewertung der Lösung des Optimierungsmodells ausgewertet. Die exemplarische Anwendung des Optimierungsmodells zeigt, dass es möglich ist, den zellularen Transport mit fahrerlosen Transportfahrzeugen zu modellieren und den Transport mittels logistischer Zielgrößen zu bewerten.
FTF, zellulare Transporteinheiten, Optimierungsmodell, Simulation, logistische Zielgrößen
In dieser Arbeit werden die Herausforderungen der Vollautomatisierung des innerbetrieblichen Waren-transports in Umgebungen untersucht, in denen manuell geführte Flurförderzeuge aufgrund von undefinierten Positionen und Formen der Ladungsträger weiterhin notwendig sind. Imitation Learning (IL) wird als eine vielversprechende Lösung für die Fahrzeugsteuerung bei sich wiederholenden Aufgaben identifiziert, jedoch wird seine Anwendung in der Intralogistik durch die Komplexität der Dynamik von Flurförderzeugen und dem großen abzubildenden Dimensionsraum erschwert. Es wird ein Robot Operating System 2 (ROS2) Framework vorgestellt, dass die Erfassung von Experten Fahrdaten sowohl aus Simulationsumgebungen als auch von realen Demonstrator Fahrzeugen ermöglicht. Darüber hinaus wird eine Netzwerkarchitektur präsentiert, die ein Convolutional Neural Network (CNN) mit einem nachgeschalteten Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerk kombiniert, um aus Bild- und Geschwindigkeitsdaten sowohl räumliche als auch zeitliche Informationen zu erlernen. Evaluiert wird die Effektivität des Frameworks anhand eines Datensatzes mit Expertenfahrmanövern, wobei das Generalisierungspotential des trainierten Netzes für die Fahrzeugsteuerung bewertet wird. Ziel der Arbeit ist es, den Nutzen des vorgeschlagenen Frameworks für die Datenerfassung zu demonstrieren und IL als Steuerungsansatz für Flurförderzeuge zu validieren
Imitationslernen, Flurförderzeug-Automatisierung, Intralogistik, ROS2, Lasthandhabung
Ständig steigende Produktionszahlen und neue Herausforderungen in der Produktionsumgebung beigleichbleibenden Platzverhältnissen zwingen produzierende Unternehmen, sich mit der Planung von Produktionslayouts auseinanderzusetzen. Das Problem dabei ist oft ein nicht vorhandener oder veralteter Produktionslayoutplan. Autonome Multikopter können dabei helfen und die Layoutaufnahme deutlich vereinfachen. Daher wird eine voxelbasierte Simulation untersucht, um Explorationsalgorithmen mit und ohne Künstliche Intelligenz entwickeln und trainieren zu können. Zunächst wird untersucht, wie sich die Simulation zeitlich verhält. Anschließend wird auf die Ressourcennutzung eingegangenund dargelegt, wie groß der Simulationszeitfaktor im Gegensatz zur Echtzeit ist und welchen Vorteil Unternehmen und Entwickler bei einer Nutzung haben.
UAS, digitaler Zwilling, Simulation, voxelbasiert, Layoutplanung
Eine stetig steigende Anzahl an Produktvarianten erhöht die Anforderungen an die Flexibilität des intralogistischen Transports. Eine Möglichkeit zur Flexibilisierung ist der Einsatz von zellularen Fahrerlosen Transportfahrzeugen, die je nach Größe des zu transportierenden Produkts variabel zusammengeschaltet werden können. In diesem Beitrag wird erläutert, was zellulare Fahrerlose Transportsysteme kennzeichnet und welche Zusammenhänge zwischen Einflussgrößen des zellularen Transportsystems und wirtschaftlichen und logistischen Zielgrößen bestehen.
Intralogistk, Fahrerlose Transportfahrzeuge, zellulare Transporteinheiten
Additive Fertigung, Materialextrusion, Güteklassen, Bildverarbeitung, Prozessüberwachung
Hybridbauteile, die aus mehreren Werkstoffen bestehen, können die steigenden Anforderungen an Leichtbau und Funktionsintegration in der Automobil- und Flugzeugindustrie erfüllen. Hybride Halbzeuge werden hergestellt, indem auf einen niedrig legierten Grundwerkstoff eine hochlegierte Schicht aufgebracht wird, bevor das Werkstück warm umgeformt und bearbeitet wird. Während dieser Prozesskette können Werkstückabweichungen in Form von Materialverteilung und Werkstoffeigenschaften auftreten, die die Lebensdauer des Bauteils beeinflussen. In dieser Arbeit wird untersucht, ob solche Werkstückabweichungen innerhalb der Prozesskette durch die Analyse von Prozesssignalen aus nachfolgenden Prozessschritten erkannt werden können. Zu diesem Zweck wurden Hybrid-Halbzeuge aus C22.8/X45CrSi9-3 mit künstlichen Werkstückabweichungen versehen. Anschließend wurden die Prozesssignale während der Umformung und der Bearbeitung auf ihre Empfindlichkeit gegenüber den künstlichen Abweichungen hin analysiert. Die Ergebnisse zeigten, dass Abweichungen in der Beschichtungsgröße mit Hilfe von Signalen sowohl aus der Umformung als auch aus der Zerspanung effektiv überwacht werden können. Abweichungen in der Position der Beschichtung können nur während der Bearbeitung erkannt werden, während die Signale der Umformung besser auf die eingeführten Härteabweichungen von ca. 100 HV0,1 reagieren.
Laser-Heißdraht-Auftragschweißen, Querkeilwalzen, Zerspanung, Überwachung, Werkstückabweichungen
Der Sonderforschungsbereich 1153 erforscht eine innovative Prozesskette zur Herstellung von Hybridbauteilen. Die hybriden Werkstücke werden zunächst gefügt und anschließend durch Querkeilwalzen umgeformt. Um das Verhalten der Fügezone bei erhöhter Komplexität des Umformprozesses zu untersuchen, wurden Ritzelwellen hergestellt. Zu diesem Zweck wurden sechs Arten von Werkstücken, die mit drei Arten von Fügeverfahren hergestellt wurden, zu Ritzelwellen umgeformt. Das Referenzverfahren liefert eine Welle mit einem glatten Lagersitz. Es wurde festgestellt, dass die erhöhte Komplexität im Vergleich zu den Referenzprozessen keine Herausforderungen darstellte. Bei den Ritzeln aus Stahl wurde eine nahezu endkonturnahe Geometrie erreicht.
Hybridbauteile, Querkeilwalzen, Warmumformung, Laserstrahlschweißen, LHWD-Schweißen
Die eingeschränkte Sicht beim Betrieb von Gabelstaplern ist eine der größten Gefahrenquellen beim innerbetrieblichen Materialumschlag. Bestehende Systeme erfassen verdeckte Bereiche über Kameras und zeigen diese direkt auf Monitoren in der Fahrerkabine an. Der Fahrer muss seine Aufmerksamkeit vorübergehend auf einen Bildschirm richten und kann die für die Fahraufgabe notwendigen Informationen nicht wirklich wahrnehmen. Wir haben das erste Augmented-Reality-basierte Fahrerassistenzsystem zur Verbesserung der Sicherheit in der Intralogistik entwickelt. Die Ergebnisse zeigen, dass es in der Lage ist, Sichteinschränkungen direkt im Blickfeld des Fahrers zu beseitigen und die Illusion von transparenten Fahrzeugkomponenten zu erzeugen.
Augmented Reality, Assistenzsystem, Intralogistik
Obwohl Fabrikplanung als Möglichkeit zur signifikanten Steigerung der Produktivität in der Fertigung weitgehend anerkannt ist, können die damit verbundenen Kosten in Bezug auf Zeit und Geld ein Hemmnis sein. In diesem Beitrag präsentieren wir eine Lösung für diese Herausforderung durch die Entwicklung eines Software-in-the-Loop (SITL) Frameworks, das ein automatisiertes unbemanntes Luftfahrtsystem (UAS). Das Framework beinhaltet simulierte Sensoren, ein UAS und eine virtuelle Fabrikumgebung. Darüber hinaus sellen wir einen Deep Reinforcement Learning (DRL) Agenten vor, der in der Lage ist, Kollisionen zu vermeiden und Explorationen mit dem Dueling Double Deep Q-Network (3DQN) mit priorisierter Erfahrungswiedergabe durchzuführen.
Künstliche Intelligenz, Bestärkendes Lernen, Unbemannte Luftfahrtsysteme
Es wird eine neue Prozesskette für die Herstellung von lastangepassten Hybridbauteilen vorgestellt. Die Prozesskette "Tailored Forming" besteht aus einem Auftragschweißprozess, der Warmumformung, der spanenden Bearbeitung und einer optionalen Wärmebehandlung. Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht die Kombination des Laserstrahl-Warmdraht-Auftragschweißens mit anschließender Warmumformung zur Herstellung von Hybridbauteilen. Die Anwendbarkeit wird für verschiedene Werkstoffkombinationen und Bauteilgeometrien, z. B. eine Welle mit Lagersitz oder ein Kegelrad, untersucht. Als Plattierungswerkstoffe werden der austenitische Edelstahl AISI 316L und der martensitische Ventilstahl AISI HNV3 verwendet, als Grundwerkstoffe werden Baustahl AISI 1022M und Einsatzstahl AISI 5120 eingesetzt. Die resultierenden Bauteileigenschaften nach dem Laserwarmdraht-Auftragschweißen und der Warmumformung wie Härte, Gefüge und Eigenspannungszustand werden vorgestellt. Die Warmumformung bewirkt im Auftragschweißen und in der Wärmeeinflusszone eine Umwandlung von einem Schweißgefüge in ein feinkörniges Umformgefüge. Die Warmumformung beeinflusst den Eigenspannungszustand in der Umhüllung erheblich, wobei der resultierende Eigenspannungszustand von der Werkstoffkombination abhängt.
Laser-Heißdraht-Auftragschweißen, Auftragschweißen, Warmumformung, Eigenspannung, Tailored Forming
Geometrie, Design und Verarbeitung haben neben den thermoelektrischen Materialeigenschaften einen erheblichen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit und Leistung von thermoelektrischen Generatoren (TEG). Während herkömmliche BULK-TEGs aufwändig herzustellen sind und nur begrenzte Variationen der Geometrie zulassen, sind gedruckte TEGs aufgrund der Verwendung organischer Materialien oft in ihrer Anwendung und Verarbeitungstemperatur eingeschränkt. In dieser Arbeit wird ein Proof-of-Concept für die Herstellung von modularen, anpassbaren und temperaturstabilen TEGs durch die Anwendung eines alternativen Laserprozesses demonstriert. Zu diesem Zweck wurden bei niedriger Temperatur gebrannte Keramiksubstrate großflächig beschichtet, mit einem Laser frei strukturiert, ohne Masken geschnitten und in einem einzigen optimierten thermischen Nachbearbeitungsprozess zu einer festen Struktur gesintert. Zum Nachweis der Machbarkeit wurde ein skalierbares Design mit komplexer Geometrie und großer Kühloberfläche für den Einsatz auf einer heißen Welle realisiert.
Thermoelektrik, Gedruckte Elektronik, Laserstrukturierung, Gedruckte Keramik, Sprühbeschichtung
Die digitale Erschließung von Räumen innerhalb der Stadt Hannover mittels digitalem Abbild ermöglicht es, Nutzungsbedarfe dieser Räume bedarfsgerechter und effizienter zu decken. Die Erstellung eines digitalen Abbilds, welches neue Möglichkeiten für den Zugang zum öffentlichen Raum erschließt, erfordert den Einsatz verschiedener Sensorik wie beispielsweise LiDAR-Sensoren und Tracking-Kameras zur 3D-Vermessung. Zur Auswahl geeigneter und mittels Multikopter einsetzbarer Sensoren, werden zunächst Anforderungen an das Gesamtsystem definiert, welche in Funktionsanforderungen für die Sensorik abgeleitet werden. Anschließend wird der Erfüllungsgrad der Funktionsanforderungen durch die unterschiedlichen Sensoren zunächst simulativ und anschließend praktisch ermittelt.
5G, Multikopter, digitales Abbild
Um das Laserdurchstrahlschweißen (LDS) für additiv gefertigte Bauteile wie Prototypen, Kleinserien oder Einzelanfertigungen zu nutzen, ist ein erweitertes Prozesswissen erforderlich, um die aus dem additiven Fertigungsprozess resultierenden Schwierigkeiten beim Fügen der Bauteile zu überwinden. Im Vergleich zum Spritzgussverfahren für thermoplastische Teile führt das additive Fertigungsverfahren Fused Deposition Modeling zu einer inhomogenen Struktur mit Lufteinschlüssen im Inneren des Bauteils.
In diesem Beitrag wird ein auf einem neuronalen Netz basierendes Expertensystem vorgestellt, das dem Anwender Prozesswissen zur Verfügung stellt, um die Schweißnahtqualität von lasergeschweißten, additiv gefertigten Bauteilen zu verbessern. Sowohl der additive Fertigungsprozess als auch der LDS-Prozess werden durch das Expertensystem begleitet. Zunächst unterstützt das entwickelte Expertensystem den Anwender bei der Parametrierung des additiven Fertigungsprozesses, um die Transmissivität der gedruckten Bauteile zu erhöhen. Beim Schweißen werden die Parameter des additiven Fertigungsprozesses und des LDS-Prozesses zur Vorhersage der Schweißnahtfestigkeit verwendet. Um die Datenbasis für das Expertensystem zu schaffen, werden Proben aus transparentem und schwarzem Polylactid additiv gefertigt. Zur Veränderung der Transmissivität bei einer Wellenlänge von 940 nm des verwendeten Diodenlasers werden die Fertigungsparameter für die transparenten Teile variiert. Die Transmissivität der Proben wird mit einem Spektroskop gemessen. Die transparenten Proben werden mit Laserleistungen zwischen 8 und 14 W als Überlappstoß mit den schwarzen Proben verschweißt und im Scherzugversuch geprüft. In dieser Arbeit werden die Vorhersagen der Transmissivität und der Scherzugskraft mit einer Genauigkeit von mehr als 88,1 % der für das Expertensystem verwendeten neuronalen Netze nachgewiesen.
Additive Fertigung, Laserdurchstrahlschweißen, Neuronale Netze, Expertensystem
Die zeitlich und räumlich exakte Darstellung von Informationen in Augmented Reality (AR) Systemen ist entscheidend für die Immersion und die Betriebssicherheit beim Einsatz der Technologie. In dieser Veröffentlichung wird ein Assistenzsystem vorgestellt, das ein Head-Mounted Display (HMD) verwendet, um visuelle Einschränkungen auf Gabelstaplern zu verbergen. Zudem wird eine Methode zur Bewertung der Genauigkeit und Latenz von AR-Systemen basierend auf HMD vorgeschlagen. Um die Genauigkeit zu messen, werden die Abweichungen zwischen realen und virtuellen Markern bestimmt. Für die Latenzmessung wird die Frame-Differenz zwischen realen und virtuellen Ereignissen bestimmt. Die Ergebnisse der Messungen zeigen die Einflüsse verschiedener Systemparameter und -dynamiken auf die Latenz und Einblendungsgenauigkeit.
Augmented Reality, Bildverarbeitung, Assistenzsystem, Flurförderzeuge
Die Additive Fertigung ermöglicht die wirtschaftliche Herstellung komplexer Komponenten mit einem hohen Maß an Individualisierung. Daher nutzt die medizinische Industrie die Vorteile der Additiven Fertigung zur Herstellung individualisierter medizinischer Geräte. Medizinische Geräte unterliegen besonderen Anforderungen an die Qualitätskontrolle, welche die additiven Fertigungsverfahren noch nicht erfüllen. Dieser Artikel befasst sich mit der Einführung eines Konzepts zur in situ Prozessüberwachung am Beispiel des Fused Deposition Modeling. Die Prozessüberwachung erfolgt durch ein Qualitätsmodell, welches auf die Daten eines selbst entwickelten, im Drucker integrierten Sensorkonzeptes zugreift. Diese Daten werden mit Hilfe einer Machine-Learning-Pipeline analysiert, um die Prozess- und Produktqualität vorherzusagen. Die Machine-Learning-Pipeline besteht dabei aus mehreren aufeinander aufbauenden Schritten, die von der Datenextraktion und -vorverarbeitung bis zum Modelltraining und -einsatz reichen. Das vorgestellte Verfahren zur Sicherstellung der Druckqualität bildet eine Grundlage für die Produktion von sicherheitsrelevanten Bauteilen in Losgröße eins und erweitert herkömmliche Qualitätssicherungsmethoden in der Additiven Fertigung.
Additive Fertigung, Qualität, Fused Deposition Modeling, Künstliche Intelligenz, Prozessüberwachung
Das Laserdurchstrahlschweißen (LTW) ist eine bekannte Technologie zum Verbinden konventionell hergestellter thermoplastischer Teile, z. B. Spritzgussteile. Wird LTW für additiv gefertigte Teile (in der Regel Prototypen, Kleinserien) verwendet, muss das Verfahren weiterentwickelt werden, um die aus dem additiven Fertigungsprozess resultierenden Schwierigkeiten bei der Teilezusammensetzung zu überwinden.
In diesem Beitrag wird eine Methode zur Verbesserung der Schweißnahtqualität von lasergeschweißten, additiv gefertigten Bauteilen mithilfe eines auf einem neuronalen Netz basierenden Expertensystems vorgestellt. Zur Validierung des Expertensystems werden Probekörper aus Polylactid additiv gefertigt. Die Parameter des additiven Fertigungsprozesses, die Transmissivität und die Parameter des LTW-Prozesses werden verwendet, um die Scherzugkraft mit dem neuronalen Netzwerk vorherzusagen. Die transparenten Proben werden mit schwarzen absorbierenden Proben als Überlappstoß verschweißt und in Scherzugversuchen geprüft. In dieser Arbeit wird die Vorhersage der Scherzugskraft mit einer Genauigkeit von 88,1 % des auf einem neuronalen Netz basierenden Expertensystems nachgewiesen.
Additive Fertigung, Laserdurchstrahlschweißen, Neuronale Netze, Expertensystem
