Abschlußbericht des Arbeitspaketes PROD

In dieser Studie wird eine Übersicht über konventionelle Produktmodelle im Bereich des Maschinenbaus gegeben. Es werden Datenstrukturierungs- und speicherungsaspekte diskutiert. Die Erkenntnisse sollen eine Grundlage für die Erstellung eines integrierten wissensbasierten Produktmodelles werden

Entwicklung einer Diagnose-Shell zur Unterstützung von Informationssystemsicherheit

Im Rahmen der Arbeit wurde ein Expertisemodell des Managements der Informationssystemsicherheit (IS-Sicherheit) entwickelt und durch eine Diagnose-Shell operationalisiert. Es stand die Wissensrepräsentation und nutzung des IS-Sicherheitswissens zur Unterstützung des IS-Sicherheitsmanagements im Mittelpunkt. Hierfür wurden Methoden des Knowledge Engineering verwendet, um die IS-Sicherheitsstrategien durch diagnostische Problemlösungsmethoden zu beschreiben. Das benötigte IS-Sicherheitswissen wird durch IS-Sicherheitskonzepte repräsentiert. Die Modelle sind auf unterschiedlichen Abstraktionsstufen entwickelt worden, die zu einem epistemologischen Expertisemodell zusammengefasst worden sind. Es werden die drei Ebenen (Aufgaben-, Inferenz- und Domänen-Ebene) des Expertisemodells beschrieben und abgegrenzt. Die Aufgaben- und Inferenzebene beschreiben die Problemlösungsmethoden. Hierfür spezifiziert die Aufgabenebene das Ziel der Diagnose und deren Teilaufgaben. Es werden auf dieser Ebene generische Kontrollstrukturen bzw. Basis-Inferenzen (z.B. eines diagnostischen Problemlösungsprozesses) beschrieben. Eine Verfeinerung der Aufgabenebene bildet die Inferenzebene, die die Abhängigkeit zwischen Inferenzen und Wissens-Rollen darstellt. In der Domänenebene wird das domänenspezifische Wissen (z.B. das Sicherheitswissen) beschrieben, das zur konkreten Problemlösung (z.B. Schwachstellenanalyse oder Risikoanalyse) benötigt wird. Für die Problemlösung werden die Konzepte der Domänenebene, wie z.B. Schwachstellen oder Gefahren, auf die Wissens-Rollen der Problemlösungsmethoden überführt. Es wurde ein Entwurfsmodell für einen wissensbasierten Fragenkatalog entwickelt, das das Expertisemodell operationalisiert und die Grundlage für die spätere Implementierung darstellt. Hierfür werden die konventionellen, computergestützten Fragenkataloge durch eine wissensbasierte Regel-Komponente erweitert, die eine explizite Repräsentation von Abhängigkeitskonzepten ermöglicht. Darauf basierend wurde ein wissensbasierter Diagnose-Prototyp implementiert, der eine direkte Wissenseingabe und nutzung durch einen IS-Sicherheitsexperten unterstützt. Das wissensbasierte System kann auf Basis der Erhebung eine spezifische Problemlösung durchführen und automatisiert ein IS-Sicherheitskonzept erstellen

Analyse von Maschinendaten zur Entscheidungsunterstützung bei der Produktverbesserung durch die Anwendung eines Feedback Assistenz Systems

Der technologische Fortschritt führt dazu, dass immer mehr Daten erzeugt und verwaltet werden. Dieser Trend lässt sich auch im Kontext des Produktlebenszyklus beobachten. Hier werden während der Nutzungsphase in der Umgebung und am Produkt selbst mit steigender Tendenz Daten mittels Sensoren automatisch erfasst. Aber auch manuell werden durch Betreiber oder Servicemitarbeiter immer mehr Daten in Informationssysteme eingegeben. Diese Daten werden für einen spezifischen Verwendungszweck, wie die Abrechnung von Dienstleistungen genutzt und anschließend archiviert. Dabei kann aus diesen Daten über ihren eigentlichen Verwendungszweck hinaus Wissen zur Verbesserung von Produkten generiert werden, wofür die Basis in der Produktentwicklung gelegt wird. Eine erfolgreiche Produktentwicklung führt zu qualitativ hochwertigen Gütern und zufriedenen Kunden und damit zu hohen Verkaufszahlen der Güter, was den Unternehmenserfolg auf dem Markt ausmacht. Daher ist die Verbesserung der Produktentwicklung immer wieder Gegenstand der Forschung. Aktuell werden hierzu im Produktlebenszyklus der Produktentwicklung nachgelagerte Phasen, speziell die Nutzungsphase kaum betrachtet. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es daher einen Wissenstransfer zu realisieren, in dem aus den Produktnutzungsdaten anwendbares Wissen in die Produktentwicklung zurückgeführt wird. Der Fokus liegt dabei auf Industriegütern, bei denen die Feedbackdaten strukturiert in verschiedenen Datenquellen vorliegen und ein enger Kontakt zwischen Kunden und Herstellern gegeben ist. Zur Verwaltung und Analyse der Daten wird ein Feedback Assistenz System (FAS) konzipiert und entwickelt. Hier werden die Daten aus den verschiedenen Quellen hin transferiert und in ein einheitliches Datenbankschema übertragen. Auf diese zentrale Datenbasis lassen sich wissensbasierte Methoden anwenden u.a. aus dem Bereich des Data Mining. Diese assistieren dem Produktentwickler bei der Verbesserung bestehender Produktgenerationen. Die erfassten und umfangreichen Datenmengen werden verdichtet und Muster werden aufgedeckt, die der Bereitstellung von entscheidungsrelevantem und intuitiv verständlichem Wissen für den Produktentwickler dienen. Im Rahmen der Produktverbesserung sind hierzu explizit drei Bereiche identifiziert worden, in denen die Feedbackdaten erfolgsbringend eingesetzt werden können: die Überprüfung der Kundenanforderungen, die Fehlerdiagnose und die Bewertung von Verbesserungsalternativen. Mittels der Feedbackdaten werden Kosten- und Zeitindikatoren aufgestellt und berechnet zur Überprüfung der Kundenanforderungen mit dem Ziel bei nicht erfüllen den Produktverbesserungsprozess auszulösen. Sodann wird während der Analysephase der Produktverbesserung eine Methode zur Diagnose von Schwachstellen und Fehlerursachen entwickelt und angewandt. Ziel ist hier die Aufdeckung von Verbesserungspotentialen und somit die Senkung der Fehleranfälligkeit von Produkten. Zur Verbesserung des Produktes stehen dem Produktentwickler eine Vielzahl von Alternativen zur Verfügung, die bewertet werden müssen, nach den Zielsetzungen aus der Produktentwicklung und/oder mittels der Feedbackdaten. Hierzu ist eine Methode aus der multikriteriellen Entscheidungstheorie konzipiert und umgesetzt worden.Technological progress leads to an increasing number of generated and managed data. This trend can also be observed in the context of the product life cycle. During the use phase data are collected from the product automatically, with increasing tendency, by means of on-site, embedded or mounted sensors. In addition, the operator or service staffs insert substantial data into information systems. The accumulated data are used for specific purposes, such as billing of services, and afterwards are archived in the repositories. Knowledge can be generated from the collected data with the intention to support development and especially improvement of the product. A successful product development leads to high-quality goods and customer satisfaction which ultimately influences on the company’s success in the market with large scale sales of goods. Hence, the product development is consistently a subject of research. Currently in the product life cycle, the subsequent phases, especially the use phase is not considered. The aim of this work is to realize a knowledge transfer where applicable knowledge from the product use data is fed back into product development. The focus is on industrial goods, where the feedback data are structured in multiple data sources, and also manufacturers and customers are in close contacts. For the management and analysis of data, a feedback assistance system (FAS), is designed and developed. Here the data from different sources are transferred into a unified database. On this data layer, knowledge-based methods can be applied i.e. from the field of data-mining. These methods should assist product developers in the improvement of existing product generations. The captured, extensive amounts of data are, therefore, condensed, and patterns are detected. As a result, the FAS provide the product developer with decision-relevant and intuitively under-standable knowledge. In the scope of product improvement, important is to determine the areas in which the feedback data can be used successfully. So for the FAS, a combination of methods for three main applications will be integrated (1) verification of customer requirements, (2) fault diagnosis, and (3) evaluation of improvement potential. Cost and time indicators are deployed for the verification of requirements which consequently reveal the non-achieved objectives of the product improvement process. So the diagnosis should be applied to detect weak points and failure causes as improvement potential such as reduction of the error rate. To eliminate the existing weaknesses and deficiencies, the product developers should evaluate a variety of alternatives according to the objectives of the product development on the basis of the feedback data. For this purpose, a method from the multi-criteria decision theory is implemented

Konfigurationsmanagement als Mittel der Instandhaltungsanalyse

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Zustandsorientierte Instandhaltung und Teleservice für Schüttgut-Materialflusssysteme

Condition based maintenance, teleservice, materials handling equipmentMagdeburg, Univ., Fak. für Maschinenbau, Diss., 2002von Sergiy Alexandrovitsh Kaverynsky

Innovationspotentiale in der rechnerintegrierten Produktion durch wissensbasierte Systeme

Die Realisierung einer Rechnergeführten Fabrik unter dem Schlagwort CIM ist eine der größten Herausforderungen für die industrielle Produktionstechnik. Komplexe Informations- und Automatisierungssysteme steuern und überwachen die Fabrik der Zukunft. Doch die konventionelle Informations- und Datenverarbeitung erreicht ihre Grenzen dort, wo Wissen und Erfahrung zur Problemlösung im Vordergrund steht, und wo komplexe, unstrukturierte und nicht algorithmierbare Zusammenhänge angetroffen werden. Hier eröffnen die Methoden der Künstlichen Intelligenz und Wissensverarbeitung vielfältig neue Möglichkeiten. Unter diesen Randbedingungen will die vorliegende Arbeit Innovationspotentiale in der Rechnerintegrierten Produktion durch den Einsatz wissensbasierter Systeme erschließen. Dazu werden eingangs die grundsätzlichen Methoden und Hilfsmittel der Wissensverarbeitung erläutert. Diese Ausführungen erstrecken sich auf den Wissensbegriff selbst, auf die Methoden zur Wissensrepräsentation, Manipulation und auch Akquisition. Eine grobe Klassifizierung der Softwarehilfsmittel in Programmiersprachen und Werkzeugsysteme schließt sich an. Das nächste Kapitel beschäftigt sich mit dem Einsatz wissensbasierter Systeme in der Produktion allgemein. Erfolgreiche Systeme und interessante Prototypen aus den Anwendungsgebieten Diagnose, Arbeitsplanung, Konstruktion und Simulation werden vorgestellt. Die Wissensverarbeitung erfordert eine neue Qualifikation an Engineeringleistung. Die Aufgaben eines Wissensingenieurs werden im Zusammenhang mit dem Entwicklungsprozeß von wissensbasierten Systemen erläutert. Im anschließenden Kapitel wird ein wissensbasiertes Rahmensystem (WWS) für die Lösung von Planungs- und Konfigurationsaufgaben vorgestellt. Es besteht aus Komponenten für den Dialog, für die Wissensrepräsentation, für die Problemlösung und für den Wissenserwerb. Ein ereignisorientiertes Simulationssystem ist in die Problemlösungskomponente voll integriert. Mit Hilfe dieser logischen und programmtechnischen Integration von Konfigurations- und Simulationswerkzeugen ist es erstmals gelungen, völlig neue Möglichkeiten der Optimierung von Planungstätigkeiten in einem ganzheitlichen und wissensbasierten Ansatz zu erschließen. Innerhalb der industriellen Produktion gilt die Montagetechnik als weitgehend unerschlossenes Rationalisierungspotential. Als exemplarische Anwendung des wissensbasierten Werkzeugsystems (WWS) wurde das Expertensystem MOPLAN zur Planung von Montageanlagen implementiert. Als einziges System seiner Art ist es hardware- und softwareseitig voll in ein CIM-Konzept für die Montage integriert und kommuniziert mit einem dreidimensionalen Modellierer (ROMULUS). Damit steht der Montageplanung erstmals ein rechnergestütztes Werkzeug zur Verfügung, das für einen Großteil der Aufgaben bei der Grobplanung eingesetzt werden kann. Das letzte Kapitel beschäftigt sich mit alternativen Einsatzmöglichkeiten für das wissensbasierte Werkzeugsystem WWS. Hier ist in erster Linie die Planung von produktionstechnischen Anlagen im allgemeinen und die Planung von Flexiblen Fertigungssystemen im speziellen zu nennen. Aber auch zur Planung von Fertigungsabläufen und Fertigungsaufträgen kann das Werkzeug eingesetzt werden. Für die implizite offline-Programmierung von Industrierobotern wird hierzu ein Beispiel gegeben. Die vorliegende Arbeit zeigt das Spektrum der Einsatzmöglichkeiten wissensbasierter Systeme in einer Rechnerintegrierten Produktion auf. Angefangen bei der Konstruktion, über die Fertigungsplanung und -steuerung, bis hin zur Diagnose können mit Hilfe von wissensbasierten Konzepten vielfältige Innovationspotentiale erschlossen werden. Es wird deutlich, daß die Wissensverarbeitung eine wesentliche Komponente in der Fabrik der Zukunft darstellt. Mit dem Rahmensystem WWS und dem Expertensystem MOPLAN ist es gelungen, breit einsetzbare Werkzeuge als Basis für viele weiterführende Arbeiten im Bereich der Planung und Konfiguration zu schaffen. Damit wird auch ein Beitrag dazu geleistet, die Wissensverarbeitung in Forschung und Lehre zu etablieren.The realization of a computer-controlled factory under the catchphrase CIM is one of the greatest challenges for industrial production technology. Complex information and automation systems control and monitor the factory of the future. But conventional information and data processing reaches its limits where knowledge and experience are the focus of problem-solving and where complex, unstructured and non-algorithmic relationships are encountered. The methods of artificial intelligence and knowledge processing open up a variety of new possibilities here. Under these boundary conditions, the present work aims to develop innovation potential in computer-integrated production through the use of knowledge-based systems. To this end, the basic methods and tools of knowledge processing are explained. These explanations extend to the concept of knowledge itself, to the methods for representing knowledge, manipulation and also acquisition. This is followed by a rough classification of software tools in programming languages and tool systems. The next chapter deals with the use of knowledge-based systems in production in general. Successful systems and interesting prototypes from the fields of diagnosis, work planning, construction and simulation are presented. Knowledge processing requires a new qualification in engineering performance. The tasks of a knowledge engineer are explained in connection with the development process of knowledge-based systems. In the following chapter, a knowledge-based framework system (WWS) for the solution of planning and configuration tasks is presented. It consists of components for dialogue, for representing knowledge, for solving problems and for acquiring knowledge. An event-oriented simulation system is fully integrated in the problem-solving component. With the help of this logical and technical integration of configuration and simulation tools, it was possible for the first time to open up completely new possibilities for optimizing planning activities in a holistic and knowledge-based approach. In industrial production, assembly technology is considered a largely untapped rationalization potential. The MOPLAN expert system for planning assembly systems was implemented as an exemplary application of the knowledge-based tool system (WWS). As the only system of its kind, it is fully integrated in terms of hardware and software into a CIM concept for assembly and communicates with a three-dimensional modeller (ROMULUS). For the first time, assembly planning now has a computer-aided tool that can be used for a large part of the rough planning tasks. The last chapter deals with alternative uses for the knowledge-based tool system WWS. The planning of production engineering systems in general and the planning of flexible manufacturing systems in particular should be mentioned here. The tool can also be used to plan production processes and production orders. An example is given for the implicit offline programming of industrial robots. The present work shows the spectrum of possible uses of knowledge-based systems in computer-integrated production. Starting with the construction, through the production planning and control, up to the diagnosis, knowledge-based concepts can be used to open up a wide range of innovation potential. It becomes clear that knowledge processing is an essential component in the factory of the future. With the WWS frame system and the MOPLAN expert system, it has been possible to create widely applicable tools as the basis for many further work in the area of planning and configuration. This also makes a contribution to establishing knowledge processing in research and teaching