Projekte

KOARCH:
Kognitive Architektur für Cyber-physische Produktionssysteme und Industrie 4.0

Projektlaufzeit: 1.1.2018 bis 31.12.2021 (Laufend)
Forschungsbereich: Industrielle Kommunikation : Artificial Intelligence in Automation
Projektleiter: Prof. Dr. Henning Trsek


  

Aufgrund des globalen Wettbewerbs und der steigenden Produktkomplexität ist in den letzten Jahren die Komplexität der Produktionssysteme massiv gewachsen, wobei ein großer Anteil der Entwicklungsanteile gerade im Maschinenbau auf die Software entfiel. Diese Komplexität belastet zunehmend Automatisierer, Systemingenieure und Anlagenbauer. Industrie 4.0, Cyber-physische Systeme (CPS) und intelligente Automatisierungssysteme stellen eine mögliche Lösung für diese zunehmende Belastung dar: Die Hauptidee ist dabei die Verlagerung von menschlichem Expertenwissen in die Automation. Anders als beim prozeduralen Vorgehen in der klassischen Automation formuliert der Experte nur noch seine Ziele wie z.B. eine Beschreibung des finalen Produktes, der Durchsatzziele oder den maximalen Energieverbrauch.

Das Wissen bezieht sich auf Ziele, die durch Aussagesätze beschrieben werden und nicht mehr auf die Beschreibung von Handlungsabläufen zum Erreichen der Ziele. Kurz: Wissen wird deklarativ statt prozedural formuliert. Dieser neue Ansatz gibt den intelligenten Systemen genügend Handlungsfreiräume zur Umsetzung der deklarativen Programmierung, d.h. für Adaption und Optimierung. Es verringert sich der menschliche Aufwand in der Automation, z.B. bei der Optimierung, Inbetriebnahme und beim Anlagenumbau. Um eine solche intelligente Automation zu realisieren, bedarf es einer neuen Automatisierungstechnik und vor allem neuer Softwareservices, die diese Methoden umsetzen. Dies umfasst z.B. Methoden des maschinellen Lernens, Condition-Monitoring- und Diagnose-Algorithmen und Optimierungsverfahren.

Aktuell werden diese neuen Softwareservices von jedem Partner in Industrie 4.0-Ansätzen unabhängig implementiert. Die Schnittstellen sind proprietär, so dass notwendige Daten, Modelle und Ergebnisse nicht ausgetauscht werden können. Dazu wird in diesem Projekt eine kognitive Architektur entwickelt, um ein einfachen Austausch von Daten und Services in Industrie 4.0 Umgebungen zu gewährleisten. Damit können Geräte und Komponenten unterschiedlicher Hersteller zusammenarbeiten können, d.h. Daten, Informationen (z.B. Anomalien oder Optimierungsziele) sowie Algorithmen und Lösungsstrategien austauschen und verarbeiten.


Technische Hochschule Köln,
Deutsche Telekom AG, Innovations Laboratories (T-Labs),
telexiom AG,
OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH

Bild: Kognitive Architektur für Cyber-physische Produktionssysteme und Industrie 4.0Bild: Kognitive Architektur für Cyber-physische Produktionssysteme und Industrie 4.0Bild: Kognitive Architektur für Cyber-physische Produktionssysteme und Industrie 4.0Bild: Kognitive Architektur für Cyber-physische Produktionssysteme und Industrie 4.0Bild: Kognitive Architektur für Cyber-physische Produktionssysteme und Industrie 4.0


Publikationen:

Bunte, Andreas; Niggemann, Oliver; Stein, Benno: Integrating OWL Ontologies for Smart Services into AutomationML and OPC UA. In: 23th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) Sep 2018 (Details)

Bunte, Andreas; Stein, Benno; Niggemann, Oliver: Model-Based Diagnosis for Cyber-Physical Production Systems Based on Machine Learning and Residual-Based Diagnosis Models. Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), Hawaii, USA, Jan 2019 (Details)

Bunte, Andreas; Fischbach, Andreas; Strohschein, Jan; Bartz-Beielstein, Thomas; Faeskorn-Woyke, Heide; Niggemann, Oliver: Evaluation of Cognitive Architectures for Cyber-Physical Production Systems. In: 24nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) Zaragoza, Spain, Sep 2019 (Details)

Bunte, Andreas; Wunderlich, Paul; Moriz, Natalia; Li, Peng; Mankowski, Andre; Rogalla, Antje; Niggemann, Oliver: Why Symbolic AI is a Key Technology for Self-Adaption in the Context of CPPS. In: 24nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) Zaragoza, Spain, Sep 2019 (Details)

Fischbach, Andreas; Strohschein, Jan; Bunte, Andreas; Stork, Jörg; Faeskorn-Woyke, Heide; Moriz, Natalia; Bartz-Beielstein, Thomas: CAAI -- A Cognitive Architecture to Introduce Artificial Intelligence in Cyber-Physical Production Systems. In: arXiv e-prints Feb 2020 (Details)

Niggemann, Oliver; Biswas, Gautam; Kinnebrew, John S.; Khorasgani, Hamed; Hranisavljevic, Nemanja; Bunte, Andreas: Konzeptualisierung als Kernfrage des Maschinellen Lernens in der Produktion. Michael ten Hompel, Birgit Vogel-Heuser, Thomas Bauernhansl (Hrsg.): Handbuch Industrie 4.0: Produktion, Automatisierung und Logistik. Springer Berlin Heidelberg , Feb 2020 (Details)

Bunte, Andreas; Ressler, Henrik; Moriz, Natalia: Automated Detection of Production Cycles in Production Plants using Machine Learning. In: 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) Vienna, Austria, Sep 2020 (Details)

Fischbach, Andreas; Strohschein, Jan; Bunte, Andreas; Stork, Jörg; Faeskorn-Woyke, Heide; Moriz, Natalia; Bartz-Beielstein, Thomas: CAAI -- A Cognitive Architecture to Introduce Artificial Intelligence in Cyber-Physical Production Systems. In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology Nov 2020 (Details)

Bunte, Andreas; Richter, Frank; Diovisalvi, Rosanna: Why it is Hard to Find AI in SMEs - A Survey From the Practice and How to Promote it. In: International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART) Feb 2021 (Details)

Strohschein, Jan; Fischbach, Andreas; Bunte, Andreas; Faeskorn-Woyke, Heide; Moriz, Natalia; Bartz-Beielstein, Thomas: Cognitive Capabilities for the CAAI in Cyber-Physical Production Systems. In: arXiv e-prints Dec 2020 (Details)


gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Projektträger: VDI Technologiezentrum GmbH
Förderkennzeichen: 13FH007IA6
Förderlinie: IngenieurNachwuchs
Ansprechpartner: Dipl.-Math. Natalia Moriz , Dr.-Ing. Andreas Bunte
Mitarbeiter: Dr.-Ing. Andreas Bunte , B.Sc. Philip Priss
Link: Projekthomepage