Sheveleva T.; Herrmann K.; Wawer M.L.; Kahra C.; Nürnberger F. et al.: Ontology-Based Documentation of Quality Assurance Measures Using the Example of a Visual Inspection. In: Valle M.; Lehmhus D.; Gianoglio C.; Ragusa E.; Seminara L.; Bosse S.; Ibrahim A.; Thoben K. (Eds.): Advances in System-Integrated Intelligence : Proceedings of the 6th International Conference on System-Integrated Intelligence (SysInt 2022), September 7-9, 2022, Genova, Italy. Cham : Springer, 2022 (Lecture Notes in Networks and Systems ; 546), S. 415-424. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-16281-7_39
Zusammenfassung: | |
The development of a novel manufacturing process chain is a com-plex scientific challenge and requires interdisciplinary and inter-institutional collaboration. Data need to be exchanged continuously between involved re-searchers in order to coordinate between individual process steps and to identify cause-effect relationships within the process. This publication describes an ap-proach to provide seamless digital access to quality-related data and to further structure, semantically annotate and link process- and quality-relevant data. It uses a domain-specific ontology called Visual Inspection Ontology embedded in a Knowledge Management System to support the documentation of a quality-determining process. The ontology is applied to a use case from the develop-ment of a novel process chain to manufacture multi-material shafts within the Collaborative Research Centre (CRC) 1153. A workflow to establish quality control measures regarding a novel process chain for multi-material high-performance components under development based on the proposed ontology is presented. | |
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Publikationstyp: | BookPart |
Publikationsstatus: | acceptedVersion |
Erstveröffentlichung: | 2022-09-04 |
Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | Fakultät für Maschinenbau |
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