Conceptual Model for the Integration of PRONTO with ISO Standard 15926

In this paper a conceptual model based on the ISO 15926 standard is proposed in order to extend and make explicit the representation of product variants given by PRONTO. This extension will allow introducing the product model in a collaborative environment where information systems are able to exchange information with other products systems. Interoperability of systems tends to increase the consistency of models, due to they may have several interpretations. Therefore, the proposal defines new elements and adapts these to the data model of the standard, for a complete concept mapping of PRONTO. Furthermore, changes in the product information are represented in time, through 4D approach.Fil: Sonzini, Maria Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño; ArgentinaFil: Vegetti, Maria Marcela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño; ArgentinaFil: Leone, Horacio Pascual. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño; Argentin

Data science on industrial data -- Today's challenges in brown field applications

Much research is done on data analytics and machine learning. In industrial processes large amounts of data are available and many researchers are trying to work with this data. In practical approaches one finds many pitfalls restraining the application of modern technologies especially in brown field applications. With this paper we want to show state of the art and what to expect when working with stock machines in the field. A major focus in this paper is on data collection which can be more cumbersome than most people might expect. Also data quality for machine learning applications is a challenge once leaving the laboratory. In this area one has to expect the lack of semantic description of the data as well as very little ground truth being available for training and verification of machine learning models. A last challenge is IT security and passing data through firewalls

Linked Enterprise Data als semantischer, integrierter Informationsraum für die industrielle Datenhaltung

Zunehmende Vernetzung und gesteigerte Flexibilität in Planungs- und Produktionsprozessen sind die notwendigen Antworten auf die gesteigerten Anforderungen an die Industrie in Bezug auf Agilität und Einführung von Mehrwertdiensten. Dafür ist eine stärkere Digitalisierung aller Prozesse und Vernetzung mit den Informationshaushalten von Partnern notwendig. Heutige Informationssysteme sind jedoch nicht in der Lage, die Anforderungen eines solchen integrierten, verteilten Informationsraums zu erfüllen. Ein vielversprechender Kandidat ist jedoch Linked Data, das aus dem Bereich des Semantic Web stammt. Aus diesem Ansatz wurde Linked Enterprise Data entwickelt, welches die Werkzeuge und Prozesse so erweitert, dass ein für die Industrie nutzbarer und flexibler Informationsraum entsteht. Kernkonzept dabei ist, dass die Informationen aus den Spezialwerkzeugen auf eine semantische Ebene gehoben, direkt auf Datenebene verknüpft und für Abfragen sicher bereitgestellt werden. Dazu kommt die Erfüllung industrieller Anforderungen durch die Bereitstellung des Revisionierungswerkzeugs R43ples, der Integration mit OPC UA über OPCUA2LD, der Anknüpfung an industrielle Systeme (z.B. an COMOS), einer Möglichkeit zur Modelltransformation mit SPARQL sowie feingranularen Informationsabsicherung eines SPARQL-Endpunkts.Increasing collaboration in production networks and increased flexibility in planning and production processes are responses to the increased demands on industry regarding agility and the introduction of value-added services. A solution is the digitalisation of all processes and a deeper connectivity to the information resources of partners. However, today’s information systems are not able to meet the requirements of such an integrated, distributed information space. A promising candidate is Linked Data, which comes from the Semantic Web area. Based on this approach, Linked Enterprise Data was developed, which expands the existing tools and processes. Thus, an information space can be created that is usable and flexible for the industry. The core idea is to raise information from legacy tools to a semantic level, link them directly on the data level even across organizational boundaries, and make them securely available for queries. This includes the fulfillment of industrial requirements by the provision of the revision tool R43ples, the integration with OPC UA via OPCUA2LD, the connection to industrial systems (for example to COMOS), a possibility for model transformation with SPARQL as well as fine granular information protection of a SPARQL endpoint

Proceedings of Cross-Surface 2015: Workshop on Interacting with Multi-Device Ecologies in the Wild

In this workshop, we reviewed and discussed opportunities, technical challenges and problems with cross-device interactions in real world interactive multi-surface and multi-device ecologies. We aim to bring together researchers and practitioners currently working on novel techniques for cross-surface interactions, focusing both on technical as well as interaction challenges for introducing these technologies into the wild, and highlighting opportunities for further research. The workshop will help to facilitate knowledge exchange on the inherent challenges of building robust and intuitive cross-surface interactions, identify application domains and enabling technologies for cross-surface interactions in the wild, and establish a research community to develop effective strategies for successful design of crossdevice interactions. Please find more details about the workshop, in the submitted proposal. The workshop was held in conjunction with the 2015 ACM International Conference on Interactive Tabletops and Surfaces, that took place from November 15 to 18 in Funchal in Madeira, Portugal

Infrastruktur für den Online-Zugriff auf prozesstechnische Apparate ohne dedizierte Kommunikationsanschaltung

Der Betrieb von prozesstechnischen Produktionsanlagen wird stetig von verschiedenen Aufgaben begleitet, zum Beispiel der Steuerung und Optimierung der Produktion und der Aufrechterhaltung der Verfügbarkeit. Alle Gewerke, die sich mit dem Zustand der Anlage und des darin ablaufenden Prozesses beschäftigen, sind auf Daten angewiesen, die in der Anlage erfasst werden. Ein Großteil dieser Daten werden für die automatische Steuerungs-, Regelungs- und Sicherheitstechnik erfasst und darin in Echtzeit verarbeitet. Apparate und anderes Equipment sind zumeist nicht mit für deren Zustandsüberwachung dedizierter Messtechnik ausgestattet. Um Qualitätsmerkmale, Anlagenzustände oder Wartungsbedarfe erkennen zu können, müssen andere in der Anlage vorhandene Daten kombiniert und in Berechnungsmodellen kondensiert werden. Diese Methodik teilt sich in unterschiedliche Schritte auf: Datenakquise, Entwurf von Auswertemodellen, Modellintegration und Auswertung von Ergebnissen mit Ableitung von Aufgaben. Die vorliegende Arbeit ordnet sich in die Softwareaspekte dieser Methodik ein. Dabei versucht sie, die zentrale Frage „Wie könnte eine Infrastruktur auf Basis von verbreiteten Standardtechnologien aussehen, welche alle Schritte des Engineeringprozesses für freie Apparatemodelle automatisieren kann?“ anhand eines Vorschlags für eine Infrastruktur zu beantworten. Es wird eine Möglichkeit dargelegt, im Betrieb ohne Änderungen am bestehenden System kontinuierlich Daten für die Weiterverwendung in Apparatemodellen auszulesen. Der Entwurf und die Implementierung von Auswertemodellen wurde mit Hilfe eines entwickelten Werkzeugs unterstützt und dadurch die Struktur der Apparatemodelle vorgegeben, um eine einheitliche Modellintegration zu ermöglichen. Die Durchführung der Modellintegration erfolgte über die automatische Auswertung von Planungsdaten. Eine auf offenen Technologien basierende Ausführungsplattform für die Bewertungsmodelle wurde implementiert. Die Auswertung von Berechnungsergebnissen wurde über die Integration der Modelle in verbreitete, für Feldgeräte vorgesehene Standardwerkzeuge ermöglicht. Diese Infrastruktur ermöglicht es den verschiedenen Gewerken des Anlagenbetreibers, generische Bewertungsmodelle auf die Apparateinstanzen in der Anlage anzuwenden, und mit deren Berechnungsergebnissen ihre Aufgaben einfacher oder besser bearbeiten zu können. Nach einer Analyse der technischen Rahmenbedingungen wurde ein Konzept zur Modellintegration entwickelt und dessen Automatisierbarkeit diskutiert. Dieses Konzept wurde prototypisch umgesetzt. Es wurden Softwarekomponenten für den Betrieb sowie Softwarewerkzeuge für die Unterstützung sowohl der Erstellung als auch der Integration von Apparatemodellen entwickelt. Anhand dieser wurde Umsetzbarkeit des Konzepts überprüftOperating process plants goes along with different tasks, e. g. control and optimization of the production and maintaining availability of the plant. There are several subsections of operations who deal with the state of the plant and the processes it runs. They are all dependent on information which is gathered throughout the plant. Most of this data is acquired for the automatic control, regulation, and safety gear and is processed in real-time. Apparatuses and other equipment are usually not equipped with measurement devices which are dedicated to monitor their state. For being able to recognize specific quality attributes, states of the plant, or maintenance needs, the existing measurements have to be combined and condensed by calculations. This methodology can be split into the following steps: data acquisition, design of evaluation models, integration of these models, and assessment of findings including inferring actions. This thesis addresses software aspects of this methodology. It tries to answer the key question „How to build an infrastructure, which shall be based on common standard technologies, in which all steps to engineer equipment models may be automated?“ by proposing a concrete infrastructure. A technique has been designed to continuously acquire data for further processing in equipment models without any changes to existing systems. The process of design and implementation of equipment models has been supported by a purpose-built tool. This tool puts out the designed models in a uniform structure to allow uniform model integration. This integration has been automated using the plant’s engineering data. An execution platform has been developed based on open technologies. Infrastructure and model structure have been designed to easily integrate calculation results into standard tools for being able to use them in common work environments. It enables the different subsections of operations in a plant to apply generic equipment assessment models on concrete equipment instances. Using the output of the models, they shall be enabled to perform their task in an easier or better manner. The technical requirements and prerequisites have been analyzed. Using the resulting conclusions, a concept to integrate models has been developed and the options to automate it have been discussed. This concept has been implemented prototypically. This implementation includes a runtime component and two tools to support development of models and their instantiation. It has been used to prove the feasibility of the concept

Model-based condition and process monitoring based on socio-cyber-physical systems

Die produzierende Industrie strebt im Rahmen der vierten industriellen Revolution, Industrie 4.0, die Optimierung der klassischen Zielgrößen Qualität, Kosten und Zeit sowie Ressourceneffizienz, Flexibilität, Wandlungsfähigkeit und Resilienz in globalen, volatilen Märkten an. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Smart Factories, in denen sich relevante Objekte, Produktions-, Logistik- und Informationssysteme sowie der Mensch vernetzen. Cyber-physische Systeme (CPS) tragen als sensorisierte und aktorisierte, resiliente und intelligente Gesamtsysteme dazu bei, Produktionsprozesse und -maschinen sowie die Produktqualität zu kontrollieren. Vordergründig wird die technische Komplexität von Produktionssystemen und damit auch zugehöriger Instandhaltungsprozesse durch die Anforderungen an deren Wandlungsfähigkeit und den zunehmenden Automatisierungsgrad ansteigen. Heraus-forderungen bei der Entwicklung und Implementierung von CPS liegen in fehlenden Interoperabilitäts- und Referenzarchitekturkonzepten sowie der unzureichend definierten Interaktion von Mensch und CPS begründet. Sozio-cyber-physische Systeme (Sozio-CPS) fokussieren die bidirektionale Interaktion von Mensch und CPS und adressieren diese Problemstellung. Gegenstand und Zielstellung dieser Dissertationsschrift ist die Definition von Sozio-CPS in der Domäne der Zustands- und Prozessüberwachung von Smart Factories. Untersucht werden dabei Nutzungsszenarien von Sozio-CPS, die ganzheitliche Formulierung von Systemarchitekturen sowie die Validierung der entwickelten Lösungsansätze in industriellen Anwendungsszenarien. Eine erfolgreiche Umsetzung von Sozio-CPS in drei heterogenen Validierungsszenarien beweist die Korrektheit und Anwendbarkeit der Lösungsansätze.Within the scope of the fourth industrial revolution, Industry 4.0, the manufacturing industry is trying to optimize the traditional target figures of quality, costs and time as well as resource efficiency, flexibility, adaptability and resilience in volatile global markets. The focus is on the development of smart factories, in which relevant objects and humans are interconnected . Cyber-physical systems (CPS) are used as sensorized and actuatorized, resilient and intelligent overall systems to control production processes, machines and product quality . The technical complexity of production systems and their associated maintenance processes are rising due to the demands on their adaptability and the increasing automation. Challenges in the development and implementation of CPS include the lack of interoperability and reference architecture concepts as well as the insufficiently defined interaction of people and CPS. Socio-cyber-physical systems (Socio-CPS) focus on bidirectional interaction of humans and CPS to address this problem. The scope and objective of this dissertation is to define Socio-CPS in the condition and process monitoring of smart factories. This dissertation utilizes scenarios of Socio-CPS, holistically defines system architectures and validates the solutions developed in industrial applications. The successful implementation of Socio-CPS in three heterogeneous validation scenarios proves the correctness and applicability of the solutions