Robust multi-objective optimization in product development with respect to user-scenario and manufacturing uncertainties

Downloadstatistik des Dokuments (Auswertung nach COUNTER):

Wolniak, P.; Cramer, J.; Lachmayer, R.: Robust multi-objective optimization in product development with respect to user-scenario and manufacturing uncertainties. In: Proceedings of the Design Society 1 (2021), S. 2591-2600. DOI: https://doi.org/10.1017/pds.2021.520

Version im Repositorium

Zum Zitieren der Version im Repositorium verwenden Sie bitte diesen DOI: https://doi.org/10.15488/16762

Zeitraum, für den die Download-Zahlen angezeigt werden:

Jahr: 
Monat: 

Summe der Downloads: 8




Kleine Vorschau
Zusammenfassung: 
In product development, user-scenarios are a way of tailoring requirements to defined customer groups. Furthermore, a product design often involves multiple conflicting objectives that are analyzed within an iterative process. The models typically used for the analysis often do not accurately reflect the real-world representation. This can be alleviated by finding robust product designs. While usually uncertainties due to manufacturing tolerances are investigated, we additionally consider uncertainties in the user-scenario. Therefore, we present a robustness evaluation in a multi-objective numerical optimization in product development. For this, we consider manufacturing tolerances using an adjusted Latin Hypercube Sampling as well as deviations in the user-scenario by means of a Gaussian distribution. In the case study, we present the robust development of a customer specific coffee machine, where we show the robustness evaluation and the impact of the proposed adjustments. The advantage of the presented process is a product design tailored to the customer's requirements under specified uncertainties. In addition, this enables a time benefit in the product development due to the automated analysis used in the optimization.
Lizenzbestimmungen: CC BY-NC-ND 4.0 Unported
Publikationstyp: Article
Publikationsstatus: publishedVersion
Erstveröffentlichung: 2021
Die Publikation erscheint in Sammlung(en):Fakultät für Maschinenbau

Verteilung der Downloads über den gewählten Zeitraum:

Herkunft der Downloads nach Ländern:

Pos. Land Downloads
Anzahl Proz.
1 image of flag of United States United States 4 50,00%
2 image of flag of Germany Germany 4 50,00%

Weitere Download-Zahlen und Ranglisten:


Hinweis

Zur Erhebung der Downloadstatistiken kommen entsprechend dem „COUNTER Code of Practice for e-Resources“ international anerkannte Regeln und Normen zur Anwendung. COUNTER ist eine internationale Non-Profit-Organisation, in der Bibliotheksverbände, Datenbankanbieter und Verlage gemeinsam an Standards zur Erhebung, Speicherung und Verarbeitung von Nutzungsdaten elektronischer Ressourcen arbeiten, welche so Objektivität und Vergleichbarkeit gewährleisten sollen. Es werden hierbei ausschließlich Zugriffe auf die entsprechenden Volltexte ausgewertet, keine Aufrufe der Website an sich.