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Inhaltsangabe:Einleitung: Die Entwicklung von Software für Papierschneidemaschinen (PSM) begann bei der Firma MCS MICRONIC Computer Systeme schon vor über 15 Jahren. Die Technik verbesserte sich im Laufe der Zeit, ebenso die Visualisierung und Usability für den Benutzer. Eines hat sich jedoch nicht geändert: es wird immer noch ein kundiger Beschneider, also der Bediener der Maschine, benötigt, um die schnellste und wirtschaftlichste Schnittabfolge zu erstellen. Die Idee zu einer Software, die selbstständig sinnvolle Schnittfolgen generiert, entstand in Gesprächen mit meinem Erstbetreuer Professor Heßling und stieß sowohl bei MCS als auch bei Perfecta, einem Hersteller von PSM, auf reges Interesse. Das Beschneiden von großformatigen Papierbögen aus Druckereien erfordert einen geeigneten Beschneider, der auf Grund seiner Erfahrung eine effektive und ressourcenschonende Schnittfolge gewährleistet. Ziel dieser Arbeit soll demnach sein, die Möglichkeiten zur Ermittlung eines sinnvollen Schnittes, abhängig von der jeweiligen Situation, zu untersuchen, die eine künstliche Intelligenz (KI) auf Basis eines neuronalen Netzes (NN) bietet. Außerdem soll das Schnittgut mit allen Nutzen und möglichen Schnitten visualisiert werden. Die Visualisierung und Bedienung der Benutzeroberfläche ist intuitiv zu gestalten, um das Arbeiten an der PSM auch ungelernten Kräften zu ermöglichen. Unter Umständen besteht die Chance, einen kundigen Beschneider durch einen weniger versierten Bediener zu ersetzen. Die Abschlussarbeit wird von MCS MICRONIC Computer Systeme GmbH begleitet, da potentielles Interesse am zukünftigen Einsatz und der Vermarktung des erarbeiteten Prototyps besteht. Die vorliegende Diplomarbeit mit dem Titel Entwurf und prototypische Realisierung einer künstlichen Intelligenz zur Steuerung einer Papierschneidemaschine untersucht, inwieweit sich eine KI auf Grundlage eines NN zur Generierung von sinnvollen Schnittvorschlägen bei einer Software für PSM eignet. Dazu werden
