Die Dissertation „Implementierung selbstoptimierender Prozessmechanismen in Produkti-onssysteme“ ist im Rahmen des Exzellenzclusters „Integrative Produktionstechnik für Hoch-lohnländer“ entstanden. Innerhalb des Teilclusters „Selbstoptimierende Produktionssysteme“ wird nach Möglichkeiten der selbstoptimierenden, kognitiven Regelung von Prozessen ge-sucht. Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag zur Beantwortung der Fragestellung, wie sich selbstoptimierende, kognitive Prozessmechanismen in bestehende, komplexe Prozess-ketten integrieren lassen. Vor der Regelung der Prozesskette mit kognitiven Mechanismen ist die Identifizierung der signifikanten, zu regelnden Parameter einer Prozesskette erforderlich. Hierzu werden Me-thoden des Data Minings vorgestellt, die Analysen von umfassenden Datenmatrizen zulas-sen. Es wird gezeigt, wie sich komplexe Zusammenhänge innerhalb einer Prozesskette auf-decken lassen und die signifikanten Parameter für die Produktqualität identifiziert werden. Kognitive Technologien stellen umfassende Bedingungen an die Datenaufnahme und -verarbeitung innerhalb einer Prozesskette. Neben der Infrastruktur zu Datenakquise und -handling wird das erforderliche Know-how der Mitarbeiter beschrieben, das sich durch die neuen Anforderungen durch die intelligente Prozessregelung grundsätzlich ändert. Wie die Integration von kognitiven Regelkreisen in bestehende Produktionsprozesse erfolgt, wird im Anschluss in einem dreistufigen Vorgehen dargestellt. Es wird zudem auf die beson-deren Anforderungen an Produktionssteuerung, Anlagen und Mitarbeiter eingegangen. Die Validierung der Erkenntnisse erfolgt am Beispiel einer Pkw Achsgetriebeproduktion. Hier wird die Prozesskette hinsichtlich der Haupteinflussgrößen auf das akustische Verhalten der Getriebe untersucht. Nach der erfolgreichen Ermittlung der signifikanten Parameter wird eine prototypische Regelung mit kognitiven Elementen appliziert. Hierbei werden Verzahnungs-tragbilder bei der Einflankenwälzprüfung mit einer innerhalb dieser Arbeit entwickelten Me-thode optisch erfasst und mittels kognitiven Regelkreises das optimale Einbaumaß für den Radsatz in das Getriebegehäuse ermittelt. In der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, dass selbstoptimierende Prozessmechanismen in Produktionssystemen erfolgreich zur Auflösung des Polylemmas der Produktionstechnik zwi-schen „Scale“ und „Scope“ sowie „Planungs-“ und „Wertorientierung“ beitragenweiterlesen