Experimentelle Fassung. Nicht an realen Messwerten erprobt, von keiner Prüfstelle begutachtet; die hinterlegten Werkstoffkennwerte sind Literaturstartwerte ohne eigene Prüfung. Nutzung auf eigene Verantwortung, ohne Gewähr für die Richtigkeit der Ergebnisse.
Modul: LERNWERK (Datensatz und Zusammenhänge) Übergeordnet: MATERIALWERK / Schicht-Werk · Vorstufe zu Stufe 5 des Ausbauplans Stand: 2026-09-02 · Version 0.1
Die Marktrecherche zeigte für ML in der additiven Fertigung ein einheitliches Bild: Bestimmtheitsmaße über 0,9 auf Trainingsdaten, bei Kreuzvalidierung teils um 0,3. Modelle aus kleinen Datensätzen generalisieren nicht. Ein Vorhersagemodell auf zwanzig Aufträgen wäre kein Werkzeug, sondern eine Fehlerquelle mit Oberfläche.
LERNWERK v0.1 baut deshalb zuerst das, was ohnehin gebraucht wird: den Datensatz und den Blick darauf. Die Versionsnummer ist eine Aussage, keine Verlegenheit.
Aus dem Auftragsbuch werden Zahlen- und Gruppenmerkmale getrennt. Zahlenmerkmale werden über die Produkt-Moment-Korrelation zur Zielgröße bewertet, Gruppenmerkmale über den Abstand der Gruppenmittelwerte in Standardabweichungen der Zielgröße.
Entscheidend ist die zweite Größe, die ausgegeben wird: die Zufallsgrenze 2/√(n−1). Sie sagt, ab welchem Betrag ein Zusammenhang bei dieser Punktzahl überhaupt von Zufall unterscheidbar ist. Bei 22 Datensätzen liegt sie bei 0,44 — eine Korrelation von 0,3 ist dort bedeutungslos, wirkt aber ohne diese Einordnung überzeugend. Werkzeuge, die Korrelationen ohne ihre Grenze ausgeben, erzeugen Scheinwissen.
Ein Zusammenhang ist keine Ursache. Wechselt eine Charge zugleich mit dem Gerät oder dem Profil, zeigen alle drei denselben Zusammenhang; welches davon wirkt, klärt nur ein Versuch mit einer einzeln geänderten Größe. Dieser Hinweis steht bewusst an erster Stelle der Ausgabe und nicht im Kleingedruckten.
Ein leeres Ergebnis ist ebenfalls ein Ergebnis: hängt nichts Erfasstes mit der Zielgröße zusammen, läuft der Prozess gleichmäßig — oder die wirksame Größe wird noch nicht mitgeschrieben.
Angezeigt wird der Abstand zu 200 Datensätzen. Sie entstehen nicht in einem Projekt, sondern nebenbei, wenn das Auftragsbuch geführt wird. Erst dann lohnt ein Ersatzmodell — und es gilt dann für diese Werkstatt und nur für sie. Das ist kein Mangel, sondern der Zweck.
Research on machine learning in additive manufacturing shows a consistent picture: coefficients of determination above 0.9 on training data, around 0.3 under cross-validation. Models from small datasets do not generalise. A predictive model built on twenty orders would not be a tool but a source of error with a user interface.
LERNWERK v0.1 therefore builds what is needed first: the dataset and a view of it. The version number is a statement, not an embarrassment.
Numerical features are related to the target by product-moment correlation, categorical features by the distance between group means in standard deviations of the target. The decisive second figure is the randomness threshold 2/√(n−1): at 22 records it is 0.44, so a correlation of 0.3 means nothing there — while looking convincing without that context. Tools that report correlations without their threshold manufacture apparent knowledge.
Correlation is not causation, and this notice heads the output rather than sitting in the small print. An empty result is also a result. The distance to 200 records is displayed; those records accrue from keeping the order log, not from a project.
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