Artificial Intelligence in Automation

Die beschriebenen Themen beziehen sich auf eine Studien-, Bachelor- oder Masterarbeit und kann ab sofort begonnen werden. Folgende Themengebiete stehen aktuell zur Auswahl:

Projektarbeit/Bachelorarbeit/Masterarbeit: Künstliche
Intelligenz, Big Data und Diagnosealgorithmen

Industrielle Kommunikation

Mit der Zukunftsvision von Industrie 4.0 nimmt die Verbindung der einzelnen Geräte im komplexen Zusammenspiel einer Anlage immer mehr an Bedeutung zu. Das Forschungsfeld der „Industriellen Kommunikation“ beschäftigt sich unter anderem mit der Sicherstellung dieser elementaren Voraussetzung für die Vision von Industrie 4.0. Besondere Herausforderungen bei der Kommunikation im industriellen Kontext sind die Echtzeitfähigkeit, die Robustheit und die Zuverlässigkeit.

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Aktuell laufende Projekte:

Engineering und Konfiguration

Die heutigen sich schnell wandelnden Märkte erfordern sich schnell wandelnde Produkte, die anpassungsfähige Fertigungsanlagen erfordern, das sogenannte Plug-and-Produce-Paradigma (PnP). Heutzutage stellen die Automatisierungssysteme für PnP zunehmend einen Engpass dar, denn jede Rekonfiguration erzeugt einen hohen Engineering-Aufwand zur Anpassung des Automatisierungssystems.

Als Lösung bieten sich modulare, selbstorganisierende Softwarestrukturen in Kombination mit intelligenten Assistenzsystemen an. In verschiedenen Projekten werden entsprechende Ansätze und Engineering-Werkzeuge entwickelt. Diese Systeme unterstützen den Anwender bei Konfigurations- und Planungsaufgaben. Die PnP-Lösungen versuchen hierfür, das menschliche Konfigurations- und Automatisierungswissen durch Regeln, Semantik und Ontologien zu formalisieren, um den manuellen Engineering-Aufwand auf ein Minimum zu beschränken.

Mehr: Forschungsfeld Engineering und Konfiguration

Aktuell laufende Projekte:

Analyse & Diagnose

Intelligente Analyse und Diagnose ist ein wesentlicher Bestandteil in den Anwendungsfeldern Cyber-physikalische Produktionssysteme und Industrie 4.0. Um Anomalien und Fehler im laufenden Betrieb zu erkennen oder Optimierungsprozesse durchzuführen, werden Modelle der Anlagen benötigt. Der Aufwand bei der manuellen Erstellung solcher Modelle ist sehr hoch und bei den heutigen, sich schnell verändernden, komplexen Systemen nicht praktikabel.

Um den manuellen Modellierungsaufwand zu vermeiden, werden Modelle aus den Prozessdaten der Produktionssysteme gelernt und zur Anomalieerkennung und Fehler-Ursachen-Analysis eingesetzt.

Die Ergebnisse dieser Verfahren werden dem Bedienpersonal der Produktionsanlagen durch neuartige Assistenzsysteme zur Verfügung gestellt. Ein Assistenzsystem versteckt die Komplexität der Anlage vorm Benutzer und unterstützt das Bedienpersonal bei der Überwachung der Anlage, indem es z.B. mögliche Fehlerursachen im Fall eines anomalen Anlagenverhaltens vorschlägt.

Mehr: Forschungsfeld Analyse & Diagnose

Aktuell laufende Projekte:

Weitere Abschlussthemen

Implementierung des AIS Protokolles auf einem Raspberry Pi (Bachelor)

Informationen zur Abschlussarbeit AIS Protokoll (PDF)

Ansprechpartner

Prof. Oliver Niggemann (Link), Natalia Moriz (Link) und Ansprechpartner in Projekten.