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Speeding Up CNC Tool Manufacturing: Implementing Explainable AI for Setup Time Reduction and Production Agility

Kiefer, Daniel ; Grimm, Florian; Straub, Tim; Bitsch, Günter; Dinther, Clemens Van 1; Höllig, Jacqueline ORCID iD icon 2
1 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften – Institut für Informationswirtschaft und -management (IISM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Long setup times in CNC tool production significantly hinder operational efficiency, characterized by reduced machine utilization, increased planning efforts, and subsequent delivery delays and production bottlenecks. These inefficiencies not only escalate production costs but also tie up capital, compromise order flexibility, augment storage expenses, and prevent the capitalization on market opportunities. This paper explores the application of explainable AI to analyze process data within CNC setups, aiming to identify and elucidate patterns that contribute to prolonged setup durations. By implementing AI models with explanation methods, this research transparently highlights critical improvement points, facilitating targeted interventions to enhance production agility. The outcome is a dual advantage of reducing setup times and operational costs, thereby speeding up overall manufacturing processes. This approach emphasizes innovative manufacturing systems and provides practical insights on using artificial intelligence to enhance efficiency in CNC tool production.

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften – Institut für Informationswirtschaft und -management (IISM)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsdatum 27.11.2024
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2212-8271
KITopen-ID: 1000179068
Erschienen in Procedia CIRP
Verlag Elsevier
Band 130
Seiten 982 – 987
Bemerkung zur Veröffentlichung Peer-review under responsibility of the scientific committee of the 57th CIRP Conference on Manufacturing Systems 2024 (CMS 2024)
Nachgewiesen in Dimensions
OpenAlex
Scopus
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000179068
Veröffentlicht am 14.02.2025
Seitenaufrufe: 25
seit 14.02.2025
Downloads: 9
seit 16.02.2025
Cover der Publikation
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