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Hybride Recommender-Systeme für die Produktkonfiguration

Die Industrie 4.0 verspricht Massenfertigung individualisierter Produkte. Wie es von Massenproduktion zu Mass Customization übergeht und was hybride Recommender-Systeme damit zu tun haben, gibt es hier zu lesen.

Die Industrie 4.0 stößt einen entscheidenden Umbruch an: aus Massenproduktion wird Mass Customization. Kunden wünschen sich zunehmend personalisierte Produkte, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und den persönlichen Geschmack zugeschnitten sind.

Diese und viele weitere Forschungsthemen können in den CAS Future Labs mit direktem Praxisbezug, wie beispielsweise an unserem Produktkonfigurator Merlin, bearbeitet und erforscht werden.

Die Komplexität serienmäßig produzierter Güter steigt stetig zu komplex konfigurierbaren und personalisierten Gütern an. Dieser enorme Anstieg an Produktvarianten und -optionen erfordert fundiertes Expertenwissen und kann den Nutzenden von Konfigurationslösungen maßgeblich überlasten. Recommender-Systeme, die bereits in vielen Branchen, wie beispielsweise im E-Commerce, angewandt werden, können den Nutzenden dabei durch personalisierte Empfehlungen unterstützen.

Die verschiedenen Arten von Recommender-Systemen haben jeweils ihre Vor- und Nachteile, da sie unterschiedliche Aspekte ansprechen. Die verschiedenen Recommender-Systeme funktionieren je nach Datengrundlage, Expertenwissen und Kontext unterschiedlich gut. Experten in diesem Forschungsbereich empfehlen hierbei hybride Recommender-Systeme.

Die Herausforderung besteht darin, die Ausgaben mehrerer Systeme auf eine intelligente Art und Weise zu kombinieren, um bessere Empfehlungen ausgeben zu können und damit den Nutzen für den Anwendenden zu erhöhen.

Zudem unterscheiden sich die Daten in der Produktkonfiguration von den gängigen Anwendungsbereichen von Recommender-Systemen. Neben Produkten sollen Produktbestandteile und -merkmale vorgeschlagen werden, die wiederum voneinander abhängig sein können.

Je nach Einsatzgebiet eines Produktkonfigurators ist das dort abgelegte Branchenwissen sehr differenziert. Mit jeder Suche erweitert sich das Datenwissen und damit entwickelt sich die Datengrundlage über die Zeit enorm und es können immer passendere Vorschläge den Nutzenden gemacht werden.

Dieses und viele weitere Themen warten darauf, in den CAS Future Labs von dir bearbeitet zu werden. Finde jetzt das perfekte Thema für deine Thesis in den CAS Future Labs!

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