Keskeiset käsitteet
Durch den Einsatz von Erklärbarkeits-Methoden können die Leistung von Maschinenlernmodellen zur Vorhersage der Qualität von Fräsprozessen verbessert und gleichzeitig ein besseres Verständnis der trainierten Modelle erreicht werden.
Tiivistelmä
Die Studie präsentiert eine Methode, die Erklärbarkeits-Techniken nutzt, um die Leistung von Maschinenlernmodellen bei der Vorhersage der Qualität von Fräsprozessen zu verbessern. Die Methodik umfasst zunächst das Training von Maschinenlernmodellen, gefolgt von einer Feinabstimmungsphase, in der irrelevante Merkmale, die durch Erklärbarkeits-Methoden identifiziert wurden, eliminiert werden. Diese prozedurale Verfeinerung führt zu Leistungsverbesserungen und ebnet den Weg für mögliche Kosteneinsparungen in der Fertigung sowie ein besseres Verständnis der trainierten Maschinenlernmodelle. Die Studie hebt die Nützlichkeit von Erklärbarkeits-Techniken sowohl für das Erklären als auch für die Optimierung von Vorhersagemodellen im Fertigungsbereich hervor.
Tilastot
Die Energieaufnahme während des Fräsprozesses kann je nach verschiedenen Faktoren wie der spezifischen Einstellung und den verarbeiteten Materialien erheblich variieren.
Durch die Möglichkeit, potenzielle Qualitätsprobleme vorherzusehen und zu verhindern, wird weniger Energie verbraucht und weniger Ressourcen für die Herstellung von Ausschussteilen verschwendet, die andernfalls verworfen oder nachbearbeitet werden müssten.
Lainaukset
"Erklärbarkeits-Methoden sind daher entscheidend, um die komplexen Vorhersagemechanismen, die in Maschinenlernmodellen eingebettet sind, zu entschlüsseln. Darüber hinaus erleichtern sie die Leistungssteigerung von Maschinenlernmodellen, indem sie potenzielle Ineffizienzen identifizieren und Optimierungsbemühungen effektiver steuern."
"Unsere Ergebnisse zeigen, dass wir in einer Fallstudie aus der Fertigungsindustrie im Kontext des Frästechnologie die Leistung von Maschinenlernmodellen verbessern und die Fertigungskosten durch das Entfernen von Merkmalen senken können."