An AI-augmented cross-platform application for enhanced operator training and process optimization in thermoforming
Notice bibliographique
Résumé
Thermoforming is a manufacturing process in which thermoplastic sheets are heated and shaped over a mould to produce desired geometries. Traditionally, given a mould shape, determining the optimal heaters configurations to achieve accurate temperature distributions has relied heavily on trial-and-error methods, resulting in inefficiencies in both time and resource usage. This thesis presents an interactive operator training application that integrates predictive neural networks with a series of feedback-providing tools in order to assist in determining an optimal heaters setting in thermoforming based on the expert-specified temperature distribution target. Users and learners can interactively sketch their desired thermal distribution on a virtual canvas, and the application computes and visualizes both the corresponding heater configuration and the resulting temperature profile in real-time. This system combines two neural network architectures: a Backward Convolutional Neural Network (CNN) that determines proper heater power settings based on the thermal targets (R² up to 0.9650) and a Forward Fully Connected Neural Network (FCNN) that predicts temperature distributions from power input configurations with high predictive accuracy (R² > 0.97). Both models were trained on synthetic datasets generated from a calibrated lab-scale simulation environment. These models are embedded within a user-friendly, Unity-based application that runs across multiple platforms, such as tablet or mobile, enabling continuous, interactive exploration of heat transfer behaviour in a digital twin environment. To evaluate the educational effectiveness of the developed application, we conducted a user study with participants from engineering and computer science backgrounds to evaluate the educational effectiveness of the developed application. The accuracy of task performance increased significantly when interacting with the predictive module (from 80.6% to 92.10%, p < 0.001, Cohen’s d = 1.27), indicating the application’s potential for conceptual learning and skill transfer. Furthermore, no differences in performance were found according to academic background, prior thermoforming skill, or immersive tool experience, indicating that the application ensures equitable learning for a variety of user groups. By equipping operators with intelligent tools that reduce reliance on costly physical prototyping and accelerate decision-making, this work contributes to the goals of Industry 5.0, promoting sustainable, human-centric manufacturing through emerging digital innovations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».