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Intelligent systems in manufacturing: current developments and future prospects
Global competition and rapidly changing customer requirements are demanding increasing changes in manufacturing environments. Enterprises are required to constantly redesign their products and continuously reconfigure their manufacturing systems. Traditional approaches to manufacturing systems do not fully satisfy this new situation. Many authors have proposed that artificial intelligence will bring the flexibility and efficiency needed by manufacturing systems. This paper is a review of artificial intelligence techniques used in manufacturing systems. The paper first defines the components of a simplified intelligent manufacturing systems (IMS), the different Artificial Intelligence (AI) techniques to be considered and then shows how these AI techniques are used for the components of IMS
Supporting adaptiveness of cyber-physical processes through action-based formalisms
Cyber Physical Processes (CPPs) refer to a new generation of business processes enacted in many application environments (e.g., emergency management, smart manufacturing, etc.), in which the presence of Internet-of-Things devices and embedded ICT systems (e.g., smartphones, sensors, actuators) strongly influences the coordination of the real-world entities (e.g., humans, robots, etc.) inhabitating such environments. A Process Management System (PMS) employed for executing CPPs is required to automatically adapt its running processes to anomalous situations and exogenous events by minimising any human intervention. In this paper, we tackle this issue by introducing an approach and an adaptive Cognitive PMS, called SmartPM, which combines process execution monitoring, unanticipated exception detection and automated resolution strategies leveraging on three well-established action-based formalisms developed for reasoning about actions in Artificial Intelligence (AI), including the situation calculus, IndiGolog and automated planning. Interestingly, the use of SmartPM does not require any expertise of the internal working of the AI tools involved in the system
Adaptive Process Management in Cyber-Physical Domains
The increasing application of process-oriented approaches in new challenging cyber-physical domains beyond business computing (e.g., personalized healthcare, emergency management, factories of the future, home automation, etc.) has led to reconsider the level of flexibility and support required to manage complex processes in such domains. A cyber-physical domain is characterized by the presence of a cyber-physical system coordinating heterogeneous ICT components (PCs, smartphones, sensors, actuators) and involving real world entities (humans, machines, agents, robots, etc.) that perform complex tasks in the “physical” real world to achieve a common goal. The physical world, however, is not entirely predictable, and processes enacted in cyber-physical domains must be robust to unexpected conditions and adaptable to unanticipated exceptions. This demands a more flexible approach in process design and enactment, recognizing that in real-world environments it is not adequate to assume that all possible recovery activities can be predefined for dealing with the exceptions that can ensue. In this chapter, we tackle the above issue and we propose a general approach, a concrete framework and a process management system implementation, called SmartPM, for automatically adapting processes enacted in cyber-physical domains in case of unanticipated exceptions and exogenous events. The adaptation mechanism provided by SmartPM is based on declarative task specifications, execution monitoring for detecting failures and context changes at run-time, and automated planning techniques to self-repair the running process, without requiring to predefine any specific adaptation policy or exception handler at design-time
Distributed Planning for Self-Organizing Production Systems
FĂĽr automatisierte Produktionsanlagen gibt es einen fundamentalen Tradeoff
zwischen Effizienz und Flexibilität. In den meisten Fällen sind die Abläufe
nicht nur durch den physischen Aufbau der Produktionsanlage, sondern auch durch
die spezielle zugeschnittene Programmierung der Anlagensteuerung fest
vorgegeben. Änderungen müssen aufwändig in einer Vielzahl von Systemen
nachgezogen werden. Das macht die Herstellung kleiner StĂĽckzahlen unrentabel.
In dieser Dissertation wird ein Ansatz entwickelt, um eine automatische
Anpassung des Verhaltens von Produktionsanlagen an wechselnde Aufträge und
Rahmenbedingungen zu erreichen. Dabei kommt das Prinzip der Selbstorganisation
durch verteilte Planung zum Einsatz. Die aufeinander aufbauenden Ergebnisse der
Dissertation sind wie folgt:
1. Es wird ein Modell von Produktionsanlagen entwickelt, dass nahtlos von der
detaillierten Betrachtung physikalischer Produktionsprozesse bis hin zu
Lieferbeziehungen zwischen Unternehmen skaliert. Im Vergleich zu
existierenden Modellen von Produktionsanlagen werden weniger limitierende
Annahmen gestellt. In diesem Sinne ist der Modellierungsansatz ein Kandidat
für eine häufig geforderte "Theorie der Produktion".
2. FĂĽr die so modellierten Szenarien wird ein Algorithmus zur Optimierung der
nebenläufigen Abläufe entwickelt. Der Algorithmus verbindet Techniken für die
kombinatorische und die kontinuierliche Optimierung: Je nach Detailgrad und
Ausgestaltung des modellierten Szenarios kann der identische Algorithmus
kombinatorische Fertigungsfeinplanung (Scheduling) vornehmen, weltweite
Lieferbeziehungen unter Einbezug von Unsicherheiten und Risiko optimieren und
physikalische Prozesse prädiktiv regeln. Dafür werden Techniken der
Monte-Carlo Baumsuche (die auch bei Deepminds Alpha Go zum Einsatz kommen)
weiterentwickelt. Durch Ausnutzung zusätzlicher Struktur in den Modellen
skaliert der Ansatz auch auf groĂźe Szenarien.
3. Der Planungsalgorithmus wird auf die verteilte Optimierung durch unabhängige
Agenten ĂĽbertragen. DafĂĽr wird die sogenannte "Nutzen-Propagation" als
Koordinations-Mechanismus entwickelt. Diese ist von der Belief-Propagation
zur Inferenz in Probabilistischen Graphischen Modellen inspiriert. Jeder
teilnehmende Agent hat einen lokalen Handlungsraum, in dem er den
Systemzustand beobachten und handelnd eingreifen kann. Die Agenten sind an
der Maximierung der Gesamtwohlfahrt ĂĽber alle Agenten hinweg interessiert.
Die dafĂĽr notwendige Kooperation entsteht ĂĽber den Austausch von Nachrichten
zwischen benachbarten Agenten. Die Nachrichten beschreiben den erwarteten
Nutzen fĂĽr ein angenommenes Verhalten im Handlungsraum beider Agenten.
4. Es wird eine Beschreibung der wiederverwendbaren Fähigkeiten von Maschinen
und Anlagen auf Basis formaler Beschreibungslogiken entwickelt. Ausgehend von
den beschriebenen Fähigkeiten, sowie der vorliegenden Aufträge mit ihren
notwendigen Produktionsschritten, werden ausfĂĽhrbare Aktionen abgeleitet. Die
ausfĂĽhrbaren Aktionen, mit wohldefinierten Vorbedingungen und Effekten,
kapseln benötigte Parametrierungen, programmierte Abläufe und die
Synchronisation von Maschinen zur Laufzeit.
Die Ergebnisse zusammenfassend werden Grundlagen fĂĽr flexible automatisierte
Produktionssysteme geschaffen -- in einer Werkshalle, aber auch ĂĽber Standorte
und Organisationen verteilt -- welche die ihnen innewohnenden Freiheitsgrade
durch Planung zur Laufzeit und agentenbasierte Koordination gezielt einsetzen
können. Der Bezug zur Praxis wird durch Anwendungsbeispiele hergestellt. Die
Machbarkeit des Ansatzes wurde mit realen Maschinen im Rahmen des EU-Projekts
SkillPro und in einer Simulationsumgebung mit weiteren Szenarien demonstriert
Learning to Prove Theorems via Interacting with Proof Assistants
Humans prove theorems by relying on substantial high-level reasoning and
problem-specific insights. Proof assistants offer a formalism that resembles
human mathematical reasoning, representing theorems in higher-order logic and
proofs as high-level tactics. However, human experts have to construct proofs
manually by entering tactics into the proof assistant. In this paper, we study
the problem of using machine learning to automate the interaction with proof
assistants. We construct CoqGym, a large-scale dataset and learning environment
containing 71K human-written proofs from 123 projects developed with the Coq
proof assistant. We develop ASTactic, a deep learning-based model that
generates tactics as programs in the form of abstract syntax trees (ASTs).
Experiments show that ASTactic trained on CoqGym can generate effective tactics
and can be used to prove new theorems not previously provable by automated
methods. Code is available at https://github.com/princeton-vl/CoqGym.Comment: Accepted to ICML 201
Cognitive Business Process Management for Adaptive Cyber-Physical Processes
In the era of Big Data and Internet-of-Things (IoT), all real-world
environments are gradually becoming cyber-physical (e.g., emergency management,
healthcare, smart manufacturing, etc.), with the presence of connected devices
and embedded ICT systems (e.g., smartphones, sensors, actuators) producing huge
amounts of data and events that influence the enactment of the Cyber Physical
Processes (CPPs) enacted in such environments. A Process Management System
(PMS) employed for executing CPPs is required to automatically adapt its
running processes to anomalous situations and exogenous events by minimising
any human intervention at run-time. In this paper, we tackle this issue by
introducing an approach and an adaptive Cognitive PMS that combines process
execution monitoring, unanticipated exception detection and automated
resolution strategies leveraging on well-established action-based formalisms in
Artificial Intelligence, which allow to interpret the ever-changing knowledge
of cyber-physical environments and to adapt CPPs by preserving their base
structure.Comment: Preprint from Proceedings of 1st International Workshop on Cognitive
Business Process Management (CBPM 2017
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