Volltext-Downloads (blau) und Frontdoor-Views (grau)

KOARCH - Kognitive Architektur für Cyber- physische Produktionssysteme und Industrie 4.0. Schlussbericht

  • Die steigende Komplexität der Produktionssysteme, insbesondere im Maschinenbau, führt zu einer Belastung für Automatisierer und Anlagenbauer. Um dieser Belastung entgegenzuwirken, bietet Industrie 4.0 mit Cyber-physischen Systemen und intelligenten Automatisierungssystemen eine Lösung. Dabei wird menschliches Expertenwissen in die Automatisierung verlagert, indem Ziele deklarativ formuliert werden, anstatt prozedurale Handlungsabläufe zu beschreiben. Dieser Ansatz ermöglicht es intelligenten Systemen, ausreichenden Handlungsspielraum zu haben und den menschlichen Aufwand bei der Optimierung, Inbetriebnahme und Anlagenumbau zu reduzieren. Um intelligente Automation umzusetzen, werden neue Automatisierungstechniken und Software-Services benötigt, die verschiedene Methoden wie maschinelles Lernen, Condition-Monitoring und Diagnose-Algorithmen sowie Optimierungsverfahren nutzen. Derzeit werden diese Services unabhängig voneinander implementiert und die Schnittstellen sind oft proprietär, was den Austausch von Daten, Modellen und Ergebnissen erschwert. Dennoch strebt Industrie 4.0 die Zusammenarbeit von Geräten und Komponenten unterschiedlicher Hersteller an. Als ein Lösungsansatz wurde in diesem Projekt eine kognitive Referenzarchitektur entwickelt, welche die genannten Punkte adressiert.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Search Google Scholar

Statistics

frontdoor_oas
Metadaten
Author:Thomas Bartz-Beielstein, Richard Schulz
URN:urn:nbn:de:hbz:832-cos4-11434
DOI:https://doi.org/10.57684/COS-1143
Series (Serial Number):CIplus (1/2023)
Document Type:Report
Language:German
Release Date:2023/06/28
Tag:Cyber-physische Produktionssysteme; Kognitive Referenzarchitektur; Maschinelles Lernen
GND Keyword:Maschinelles Lernen
Page Number:21
Institutes and Central Facilities:Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) / Fakultät 10 / Institut für Data Science, Engineering, and Analytics
CCS-Classification:J. Computer Applications
Dewey Decimal Classification:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
JEL-Classification:C Mathematical and Quantitative Methods
Open Access:Open Access
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International