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Technische Universität München
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SPS 2022 - smart production solution

Der Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme konzentriert sich auf die Modellierung von verteilten, eingebetteten Systemen in der Automatisierungstechnik. Im Mittelpunkt stehen die Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit, sowie die Mensch-Maschine-Interaktion im Engineering und im Anlagenbetrieb.

Den Flyer zur SPS 2022 finden Sie hier.

Bei Interesse an oder Fragen zu den Projekten und Forschungsfeldern wenden Sie sich bitte an info.ais@ed.tum.de

Details zu den Forschungsfeldern und Projekten finden Sie untenstehend.

Forschungsfeld Modellbasierte Entwicklung

Die Überblicksfolien zu aktuellen Projekten im Forschungsbereich finden Sie hier: Link

Modellierung von cyber-physischen und roboterartigen Produktionssystemen

Im Bereich Modellierung von cyber-physischen und roboterartigen Produktionssystemen beschäftigt sich der Lehrstuhl mit der modellbasierten Entwicklung industrieller Fertigungsautomatisierungssystemen. Ein besonderer Fokus liegt auf dem interdisziplinären Charakter des Designs industrieller Automatisierungssysteme sowie auf der Erhöhung der Transparenz und der Komplexität im Workflow von Design und Betrieb von Automatisierungssystemen.

  • Modellierung von Echtzeitnetzwerken mithilfe von domänenspezifischer Sprache
    • Publikation: B. Vogel-Heuser, E. Trunzer, D. Hujo and M. Sollfrank. "(Re-)Deployment of Smart Algorithms in Cyber-Physical Production Systems using DSL4hDNCS," Proceedings of the IEEE, vol. 109, no. 4, pp. 542-555, Apr. 2021.
    • Verfügbar unter: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9335970
  • Herausforderungen bei der Modellierung von roboterartigen Antriebssystemen
    • Publikation: B. Vogel-Heuser, M. Zimmermann, K. Stahl, K. Land, F. Ocker, S. Rötzer, S. Landler and M. Otto. "Current Challenges in the Design of Drives for Robot-Like Systems ," in IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2020, pp. 1923-1928.
    • Auszug Vortragsfolien: Link

Inkonsistenz Management

Im Bereich des Inkonsistenzmanagements beschäftigt sich der Lehrstuhl mit den Ansätzen der Modellkopplung, der Engineering-Datenintegration und des intelligenten Informations-/Wissensmanagements im Kontext der interdisziplinären Entwicklung von Fertigungssystemen.

  • Publikation: F. Ji, F. Ocker, B. Vogel-Heuser and M. Oligschläger. "Identifying Inconsistencies in the Design of Large-scale Casting Systems – An Ontology-based Approach," in 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2022.
  • Auszug Vortragsfolien: Link

Domain Knowledge Management

Im Bereich des Domain Knowledge Management befasst sich der Lehrstuhl mit den Ansätzen der Wissensextraktion aus heterogenen Engineering-Daten, der Wissensrepräsentation und der Nutzung von formalisiertem Wissen in verschiedenen industriellen Anwendungsfällen (z.B. Aufbau digitaler Zwillinge) im Kontext von Smart Manufacturing.

Forschungsfeld Intelligente Produktionssysteme

Die Überblicksfolien zu aktuellen Projekten im Forschungsbereich finden Sie hier: Link

Qualitätssicherung von Steuerungssoftware

Im Bereich der Qualitätssicherung von Steuerungssoftware beschäftigt sich der Lehrstuhl mit Mitteln wie statischer Codeanalyse und Softwaremetriken zur Qualitätsbewertung. Zudem werden Ansätze für evolvierbare, adaptive Steuerungssoftware-Architekturen erforscht.

  • Qualitätssicherung von Steuerungssoftware
    • Publikation: B. Vogel-Heuser, E. Neumann and J. Fischer. "MICOSE4aPS: Industrially Applicable Maturity Metric to Improve Systematic Reuse of Control Software," ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), vol. 31, no. 1, pp. 1-24, Jan. 2022.
    • Verfügbar unter: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3467896
  • Analyse und Bewertung von Steuerungssoftware unter Berücksichtigung der implementierten Funktionalität
    • Publikation: J. Wilch, J. Fischer, N. Langer, M. Felger, M. Bengel and B. Vogel-Heuser. "Towards Automatic Generation of Functionality Semantics to Improve PLC Software Modularization," Automatisierungstechnik, vol. 70, no. 2, pp. 181-191, 2022.
    • Verfügbar unter: https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/auto-2021-0138/html
  • Erweiterbare, wiederverwendbare Softwararchitektur mit Fokus auf Fehlerhandling
    • Publikation: B. Vogel-Heuser, J. Fischer, D. Hess, E. Neumann and M. Würr. "Boosting Extra-functional Code Reusability in Cyber-physical Production Systems: The Error Handling Case Study," Transactions on Emerging Topics in Computing (TETC), vol. 10, no. 1, pp. 60-73, 2022.
    • Verfügbar unter:  https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9687320
  • Erhebung von Designentscheidung in industriellen Softwarearchitekturen
    • Publikation: E. Neumann, B. Vogel-Heuser, J. Fischer, S. Diehm, M. Schwarz and T. Englert. "Automation Software Architectures in automated Production Systems – An Industrial Case Study in the Packaging Machine Industry," Production Engineering (PERE), vol. 16, no. 6, pp. 847-856, May. 2022.
    • Verfügbar unter: https://link.springer.com/article/10.1007/s11740-022-01133-y
       

Technical Debt in der Mechatronik

Technische Entscheidungen, die kurzfristigen Nutzen erbringen, sich aber langfristig als nachteilig und teuer erweisen, werden oftmals deshalb getroffen, weil ihre Tragweite, ihre Auswirkungen und Maßnahmen zur Behebung nicht eingeschätzt oder unterschätzt werden.

  • Erste Studie zu Technical Debt in der Mechatronik
  • Häufigkeit und Ausmaß von Technical Debt in der Mechatronik
    • Publikation: Bi, F., Vogel-Heuser, B., & Xu, L. (2021, May). Frequency and Impact of Technical Debt Characteristics in Companies Producing Mechatronic Products. In 2021 IEEE/ACM International Conference on Technical Debt (TechDebt) (pp. 26-35). IEEE.
    • Verfügbar unter: https://ieeexplore.ieee.org/document/9463044/

 

AAS und Digitaler Zwilling - dezentrale, vernetzte Fabrik der Zukunft 

Mit einer automatisierten Anpassung des Produktionsplans soll die ihre Ausführung mittels der dezentralen Multi-Agenten-Systemarchitektur automatisch abgeleitet und durchgeführt werden. 

  • Ontologien und digitaler Zwilling
    • Publikation: Vogel-Heuser, B., Ocker, F., Weiß, I., Mieth, R., & Mann, F. (2021). Potential for combining semantics and data analysis in the context of digital twins. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 379(2207), 20200368.
    • Verfügbar unter: https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rsta.2020.0368
  • Asset Administration Shell (AAS) für agenten-basierte Produktionssysteme
  • Digitaler Zwilling in agenten-basierten Produktionssystemen

 

Resilienz durch Prozessüberwachung und dynamische Rekonfiguration des Verhaltens

Für einen wettbewerbsfähigen Betrieb ist die Gesamteffektivität (OEE) eines Produktionssystems entscheidend, welche wesentlich durch dessen Verfügbarkeit bedingt ist. Um Bedrohungen der Verfügbarkeit zu erkennen, werden Prozessdaten abgeführt und auf externer Rechenhardware bspw. hinsichtlich Remaining Useful Life (RUL) analysiert, sodass die Steuerungsrechner (SPS/IPC) nicht beansprucht sind. Steht ein Verfügbarkeitsverlust bevor oder ist bereits eingetreten, werden zur Laufzeit Verhaltensstrategien generiert und auf der Steuerungsebene ausgeführt, die die Fortführung des zur Designzeit definierten Automatikbetriebs erlauben.

  • Prozessdatenüberwachung und Verfügbarkeitserhalt durch Kompensation
    • Publikation: J. Wilch, B. Vogel-Heuser, Y. Hsieh and F. Cheng. "A Communication Architecture to Observe and Partially Preserve Efficiency in Automated Production Systems," in 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), IEEE, Aug. 2022.
    • Auszug Vortragsfolien: Link
  • Feature-Extraktion aus Prozessdaten für RUL-Bestimmung
    • Publikation: Y. Hsieh, J. Wilch, C. Lin, B. Vogel-Heuser and F. Cheng. "Analysis of Process Data for Remote Health Prediction in Distributed Automation Systems," in 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), IEEE, Aug. 2022.
    • Auszug Vortragsfolien: Link

 

Forschungsfeld Big Data in automatisierten Produktionssystemen

Die Überblicksfolien zu aktuellen Projekten im Forschungsbereich finden Sie hier: Link

Algorithmenbewertung und Benchmarking

Im Bereich der Algorithmenbewertung beschäftigt sich der Lehrstuhl im Rahmen des Software/Hardware Co-Designs mit Ansätzen des Benchmarkings von Algorithmen auf heterogenen Geräten, der Entwicklung von Strategien zu deren effizienten Implementierung, sowie mit Metriken zu Performance-Bewertung.

  • Publikation: B. Rupprecht, D. Hujo and B. Vogel-Heuser, "Performance Evaluation of AI Algorithms on Heterogeneous Edge Devices for Manufacturing," 2022 IEEE 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2022, pp. 2132-2139.
  • Auszug Vortragsfolien: Link

Datenvorverarbeitung für Big Data in der Prozesstechnik

  • Publikation: M. Krüger, B. Vogel-Heuser, K. Land, G. Grimm, J. Lorenzer and M. Hanf. "Data Mining in der Prozesstechnik als Key-Enabler intelligenter Digitaler Zwillinge für eine datengetriebene Optimierung der Prozessführung ," in VDI-Kongress AUTOMATION (VDI KA), VDI Verlag, Jun. 2022.
  • Folienauszug: Link

Smart Monitoring

Die Analyse von Prozess- und Maschinendaten ermöglicht ein frühzeitiges Erkennen von Fehlverhalten oder Qualitätsmängeln und somit eine Verringerung von Ausfallzeiten sowie eine vereinfachte Fehlerbehebung. In diesem Bereich befasst sich der Lehrstuhl mit einer Vielzahl von Themen von der Optimierung von Produktqualität bis hin zu datenbasiertem Alarmmanagement.

  • Visuelle Leckage-Erkennung in Chemischen Prozessen
    • Publikation: M. Fahimipirehgalin, B. Vogel-Heuser, E. Trunzer, M. Odenweller. „Visual Leakage Inspection in Chemical Process Plants Using Thermographic Videos and Motion Pattern Detection”. Sensors (Basel). Nov 2020
    • Verfügbar unter: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7699941/
  • Monitoring von Produktqualität in Form-Pressen
    • Publikation: M. Krüger, B. Vogel-Heuser, J. Weiß, E. Trunzer. „Data-Driven Product Quality Monitoring in Quality-Critical Forming Processes”. 4th IFAC Conference on Embedded Systems, Computational Intelligence and Telematics in Control. Jul 2021
    • Auszug Vortragsfolien: Link
  • Monitoring von Produktqualität in hydraulischen Pressen
    • Publikation: I. Weiss, B. Vogel-Heuser, E. Trunzer, S. Kruppa. „Product Quality Monitoring in Hydraulic Presses Using a Minimal Sample of Sensor and Actuator Data”. ACM Trans. Internet Technol. 21, 2, Article 37, 2022
    • Verfügbar unter: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3436238
  • Datenanalyse zur Reduktion von Alarmfluten
    • Publikation: J. Folmer, B. Vogel-Heuser, "Computing dependent industrial alarms for alarm flood reduction," International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices, 2012, pp. 1-6, Mai 2012
    • Verfügbar unter: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6198008

Forschungsfeld Mensch-Maschine Interaktion

Die Überblicksfolien zu aktuellen Projekten im Forschungsbereich finden Sie hier: Link

Das Forschungsfeld befasst sich mit der Unterstützung des Bedienpersonals bei der Einarbeitung, Inbetriebnahme, Prozessüberwachung, Prozessoptimierung und Diagnose. Dies umfasst geeignete Visualisierungsmethoden von Prozess- und Meldedaten während der Betriebsphase technischer Anlagen unter Berücksichtigung des Erfahrungswissens der jeweiligen Anwender.

Visualisierung von interdisziplinären Modellabhängigkeiten

Interaktionsmechanismen in virtuellen Umgebungen

  • Publikation: Streppel, B., Pantförder, D., & Vogel-Heuser, B. (2018, July). Interaction in virtual environments-how to control the environment by using vr-glasses in the most immersive way. In International Conference on Virtual, Augmented and Mixed Reality (pp. 183-201). Springer, Cham.
  • Verfügbar unter: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-91581-4_14

Modellbasiertes Training von Betriebspersonal

Erhebung vom Erfahrungswissen von Operatoren

  • Publikation: Pantförder, D., Schaupp, J., & Vogel-Heuser, B. (2017, July). Making implicit knowledge explicit–acquisition of plant staff’s mental models as a basis for developing a decision support system. In International conference on human-computer interaction (pp. 358-365). Springer, Cham.
  • Verfügbar unter: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-58750-9_50

Förderung der interdisziplinären Zusammenarbeit durch immersive virtuelle Umgebungen

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