{"id":14231,"date":"2021-05-04T18:00:09","date_gmt":"2021-05-04T16:00:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=14231"},"modified":"2021-05-11T18:30:40","modified_gmt":"2021-05-11T16:30:40","slug":"seghezzi-preis-verliehen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/seghezzi-preis-verliehen\/","title":{"rendered":"SFAQ verleiht Seghezzi-Preis"},"content":{"rendered":"
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V.l.n.r.: Jury-Pr\u00e4sidentin Martina Z\u00f6lch, Preisgewinner Philipp Schaber sowie SFAQ-Stiftungsratsmitglied Felix M\u00fcller. \u00a9 Roger Str\u00e4ssle<\/figcaption><\/figure>\n

Auch der diesj\u00e4hrige \u00abTag der Schweizer Qualit\u00e4t\u00bb<\/a> der SAQ vom 4. Mai 2021 musste pandemiebedingt virtuell durchgef\u00fchrt werden. Vor Ort waren jedoch die Referenten, aber auch der Seghezzi-Preistr\u00e4ger und die Jury. Und so konnte Prof. Dr. Martina Z\u00f6lch, SFAQ-Stiftungsratsmitglied und Pr\u00e4sidentin der Jury, Philipp Schaber den Award 2021 zur F\u00f6rderung eines integrierten Managements von Qualit\u00e4t feierlich \u00fcberreichen.<\/p>\n

Philipp Schaber hat zun\u00e4chst an der Technischen Universit\u00e4t in Graz seinen Bachelor of Science in Mechanical Engineering & Business Transformation abgeschlossen, bevor er an der ETH Z\u00fcrich ein Masterstudium in Management, Technology and Economics aufgenommen und erfolgreich absolviert hat. Sein Werdegang wurde jetzt mit dem Seghezzi-Preis gekr\u00f6nt: Der in \u00d6sterreich geborene Schaber (1993) erhielt f\u00fcr seine hervorragenden Leistungen im Rahmen seiner Masterthesis zu \u00abUsing deep learning to detect assembly errors\u00bb die Preissumme von 10’000 Franken.<\/p>\n

Un\u00fcberwachte Methoden des maschinellen Lernens nutzen<\/strong><\/h4>\n

Prof. Dr. Torbj\u00f6rn Netland sowie Julian Senoner waren Betreuer der Masterthesis, die Philipp Schaber im August 2020 erfolgreich abgeschlossen hat. In seiner Arbeit ging Schaber in Zusammenarbeit mit Siemens Smart Infrastructure (SI) der Frage nach, ob un\u00fcberwachte Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden k\u00f6nnen, um Montagefehler in der Fertigung zu erkennen.<\/p>\n

Diese interessante Forschungsfrage ist von hoher praktischer Relevanz, in einer Zeit, in der maschinelles Lernen kurz vor dem Durchbruch in der Fertigung steht, wie die SFAQ betont.<\/p>\n

In seiner Masterarbeit schlage Schaber einen un\u00fcberwachten maschinellen Lernansatz vor, der nur auf Basis \u00abfehlerfreier\u00bb Bildern trainiert werden k\u00f6nne. Zuverl\u00e4ssige Fehlerentdeckungsmechanismen sowie die rechnerische Effizienz sollen durch gezielte Kombination von Transfer-Lernen und \u00abN\u00e4chste-Nachbarn-Klassifikation\u00bb erreicht werden.<\/p>\n

Empirischer Nachweis erbracht<\/strong><\/h4>\n

Philipp Schaber hat in zwei Versuchsanlagen bei Siemens Smart Infrastructure diese Herausforderungen einem Praxistest unterzogen. Im Rahmen seiner Feldtests konnte er den empirischen Nachweis erbringen, wie mit dem vorgeschlagenen Ansatz Montagefehler in der Praxis zuverl\u00e4ssig erkannt werden k\u00f6nnen und dies bei hoher Recheneffizienz, wie die SFAQ schreibt.<\/p>\n

Die Forschungsarbeit von Philipp Schaber sei somit ein ausgezeichnetes Beispiel daf\u00fcr, wie maschinelles Lernen das Qualit\u00e4tsmanagement unterst\u00fctzen k\u00f6nne. Mit der vorliegenden Arbeit habe modellbasiert und empirisch \u00fcberzeugend eine Forschungsl\u00fccke geschlossen werden k\u00f6nnen, die von hoher Praxisrelevanz sei.<\/p>\n

Jury-Begr\u00fcndung<\/strong><\/h4>\n

Die Jury begr\u00fcndet ihre Entscheidung wie folgt:<\/p>\n

Das Innovationspotenzial<\/strong> der Arbeit ist beachtlich: <\/em>Der Ansatz des \u00abunsupervised approach\u00bb an sich ist innovativ. Bislang wurden Fehlerent\u00addeckungs\u00ad\u00admechanismen \u00fcberwiegend an fehlerhaften Produkten gelernt. \u00abDeep Learning\u00bb um den methodischen Ansatz des \u00abunsupervised approach\u00bb zu erweitern und in Verbindung zu neuronalen Netzwerk\u00adtheorien zu bringen, er\u00f6ffnet neue Perspektiven f\u00fcr das maschinelle Lernen und vergr\u00f6ssert den Anwendungsbereich des \u00abDeep Learning\u00bb-Ansatzes.<\/p>\n

Da der \u00abUnsupervised Machine Learning\u00bb-Ansatz auf einem Training basiert, das mit fehlerfreien Bildern arbeitet, wird dadurch ein \u00e4usserst effizienter Einsatz von Rechenleistungen erm\u00f6glicht. Wie in der Arbeit empirisch nachgewiesen werden konnte, ergibt sich eine deutliche Reduktion des Aufwands bei nahezu unver\u00e4nderter Aussagekraft, was die Fehlererkennung betrifft.<\/p>\n

Hier zeigt sich die hohe Praxisrelevanz<\/strong> der Arbeit:<\/em> Fehlererkennung in der Fertigung und Montage von Leiterplatten basiert bislang weitgehend auf der Kontrolle durch Besch\u00e4ftigte, die ausserhalb der Grossserienfertigung immer noch unumg\u00e4nglich ist. Doch deren Wahrnehmung ist fehleranf\u00e4llig, woraus Folgekosten entstehen k\u00f6nnen und die Ausf\u00fchrung solcher Arbeitst\u00e4tigkeiten ist h\u00e4ufig belastend.<\/p>\n

Mit dem vorgeschlagenen Ansatz ist maschinelle Fehlererkennung auch bei der Fertigung von kleinen und mittleren Serien einsetzbar, was den Anwendungsbereich deutlich vergr\u00f6ssern d\u00fcrfte.<\/p>\n

Neben dem innovativen theoretischen und methodischen Zugang zu effizienter und effektiver Fehlererkennung werden somit auch betriebswirtschaftliche Fragen von Fehlerkosten und Personaleinsatz aufgeworfen. Die an der Schnittstelle von BWL, Technik und Computer Sciences angelegte Arbeit leistet somit auch einen integrativen Beitrag f\u00fcr das allgemeine Management und den Stellenwert von Qualit\u00e4t.<\/p>\n

Abschliessend betont die Jury: \u00abWir freuen uns, diese innovative Arbeit von hoher wissenschaftlicher und praktischer Relevanz mit dem Seghezzi-Preis 2021 auszeichnen zu k\u00f6nnen.\u00bb<\/p>\n

Der Seghezzi-Preis<\/a> wird alle zwei Jahre ausgeschrieben.<\/em><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Die Kr\u00f6nung f\u00fcr seine Masterarbeit \u2013 Philipp Schaber mit dem Seghezzi-Preis. \u00a9 R. Str\u00e4ssle<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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