Projekte

Semantics4Automation:
Semantische Selbstbeschreibung als erster Schritt zur Intelligenten Industriellen Automation

Projektlaufzeit: 1.9.2013 bis 31.3.2018 (Laufend)
Forschungsbereich:
Projektleiter: Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann , Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite


  

Das Ziel von Semantics4Automation ist die Entwicklung eines Formalismus zur semantischen Selbstbeschreibung für die Intelligente Industrielle Automation. Hintergrund ist, dass Intelligente Industrielle Automation auf dedizierten Algorithmen basiert - und dass diese Algorithmen formalisiertes Domänenwissen benötigen, um eingesetzt werden zu können. Das Projekt Semantics4Automation befasst sich also damit, das vorhandene Domänenwissen der Automatisierungsindustrie dergestalt zu formalisieren, dass Intelligente Algorithmen es nutzen können, um die Industrielle Automation intelligenter zu machen.

Im Fokus des Projektes stehen dabei drei Ansätze der Intelligenten Industriellen Automation: Selbstdiagnose, Selbstkonfiguration und Selbstoptimierung. Das Projekt untersucht hierbei jeweils, wie eine geeignete Wissens-Formalisierung aussehen könnte, entwickelt eine solche und stellt ihre Praktikabilität mittels geeigneter Demonstratoren sicher. Im Anschluss wird auch untersucht werden, in wie weit sich die unterschiedlichen entstandenen Wissensmodelle vereinheitlichen lassen, um zu einer (möglichst) einheitlichen Semantikbeschreibung zu gelangen.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Programm "Forschung an Fachhochschulen" gefördert und hat eine Laufzeit von 4 Jahren.


Partner:

  • Bauhaus-Universität Weimar - Fakultät Medien
  • Fraunhofer IOSB-INA
  • ISI Automation GmbH & Co. KG
  • Phoenix Contact Software GmbH
  • OWITA GmbH
  • Phoenix Contact GmbH & Co. KG
  • Weidmüller Interface GmbH & Co. KG

 

 

Bild: Semantische Selbstbeschreibung als erster Schritt zur Intelligenten Industriellen Automation


Publikationen:

Diedrich, Alexander; Bunte, Andreas; Maier, Alexander; Niggemann, Oliver: Kognitive Architektur zum Konzeptlernen in technischen Systemen. In: Machine Learning for Cyber Physical Systems and Industry 4.0 (ML4CPS) Lemgo, Germany, Oct 2015 (Details)

Bunte, Andreas; Diedrich, Alexander; Niggemann, Oliver: Semantics Enable Standardized User Interfaces for Diagnosis in Modular Production Systems. In: International Workshop on the Principles of Diagnosis (DX) Denver, CO, USA, Oct 2016 (Details)

Bunte, Andreas; Diedrich, Alexander; Niggemann, Oliver: Integrating Semantics for Diagnosis of Manufacturing Systems. In: 21th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) Berlin, Sep 2016 (Details)

Bunte, Andreas; Diedrich, Alexander; Niggemann, Oliver: Natürlichsprachliche Schnittstelle für Produktionssysteme. In: Tagungsband des Entwicklerforums "HMI – Komponenten & Lösungen" Jun 2016 (Details)

Niggemann, Oliver; Biswas, Gautam; Khorasgani, Hamed; Volgmann, Sören; Bunte, Andreas: Datenanalyse in der intelligenten Fabrik. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, Jun 2016 (Details)

Niggemann, Oliver; Biswas, Gautam; Kinnebrew, John S.; Khorasgani, Hamed; Volgmann, Sören; Bunte, Andreas: Data-Driven Monitoring of Cyber-Physical Systems Leveraging on Big Data and the Internet-of-Things for Diagnosis and Control. In: International Workshop on the Principles of Diagnosis (DX); Paris, France In: International Workshop on the Principles of Diagnosis (DX) Paris, France, Aug 2015 (Details)

Bunte, Andreas; Li, Peng; Niggemann, Oliver: Learned Abstraction: Knowledge Based Concept Learning for Cyber Physical Systems. In: 3rd Conference on Machine Learning for Cyber Physical Systems and Industry 4.0 (ML4CPS) Jun 2017 (Details)

Bunte, Andreas; Li, Peng; Niggemann, Oliver: Mapping Data Sets to Concepts Using Machine Learning and a Knowledge Based Approach. In: International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART) SCITEPRESS, Madeira, Portugal, Jan 2018 (Details)


gefördert durch: BMBFFörderkennzeichen: 13FH020I3
Förderlinie: IngenieurNachwuchs
Ansprechpartner: M.Sc. Andreas Bunte
Mitarbeiter: M.Sc. Andreas Bunte