From Algorithmic Computing to Autonomic Computing

In algorithmic computing, the program follows a predefined set of rules – the algorithm. The analyst/designer of the program analyzes the intended tasks of the program, defines the rules for its expected behaviour and programs the implementation. The creators of algorithmic software must therefore foresee, identify and implement all possible cases for its behaviour in the future application! However, what if the problem is not fully defined? Or the environment is uncertain? What if situations are too complex to be predicted? Or the environment is changing dynamically? In many such cases algorithmic computing fails. In such situations, the software needs an additional degree of freedom: Autonomy! Autonomy allows software to adapt to partially defined problems, to uncertain or dynamically changing environments and to situations that are too complex to be predicted. As more and more applications – such as autonomous cars and planes, adaptive power grid management, survivable networks, and many more – fall into this category, a gradual switch from algorithmic computing to autonomic computing takes place. Autonomic computing has become an important software engineering discipline with a rich literature, an active research community, and a growing number of applications.:Introduction 5 1 A Process Data Based Autonomic Optimization of Energy Efficiency in Manufacturing Processes, Daniel Höschele 9 2 Eine autonome Optimierung der Stabilität von Produktionsprozessen auf Basis von Prozessdaten, Richard Horn 25 3 Assuring Safety in Autonomous Systems, Christian Rose 41 4 MAPE-K in der Praxis - Grundlage für eine mögliche automatische Ressourcenzuweisung, in der Cloud Michael Schneider 5

Business Intelligence 2015 : Potenziale und Herausforderungen in der deutschsprachigen Schweiz

Studi

Data Science and Analytics in Industrial Maintenance: Selection, Evaluation, and Application of Data-Driven Methods

Data-driven maintenance bears the potential to realize various benefits based on multifaceted data assets generated in increasingly digitized industrial environments. By taking advantage of modern methods and technologies from the field of data science and analytics (DSA), it is possible, for example, to gain a better understanding of complex technical processes and to anticipate impending machine faults and failures at an early stage. However, successful implementation of DSA projects requires multidisciplinary expertise, which can rarely be covered by individual employees or single units within an organization. This expertise covers, for example, a solid understanding of the domain, analytical method and modeling skills, experience in dealing with different source systems and data structures, and the ability to transfer suitable solution approaches into information systems. Against this background, various approaches have emerged in recent years to make the implementation of DSA projects more accessible to broader user groups. These include structured procedure models, systematization and modeling frameworks, domain-specific benchmark studies to illustrate best practices, standardized DSA software solutions, and intelligent assistance systems. The present thesis ties in with previous efforts and provides further contributions for their continuation. More specifically, it aims to create supportive artifacts for the selection, evaluation, and application of data-driven methods in the field of industrial maintenance. For this purpose, the thesis covers four artifacts, which were developed in several publications. These artifacts include (i) a comprehensive systematization framework for the description of central properties of recurring data analysis problems in the field of industrial maintenance, (ii) a text-based assistance system that offers advice regarding the most suitable class of analysis methods based on natural language and domain-specific problem descriptions, (iii) a taxonomic evaluation framework for the systematic assessment of data-driven methods under varying conditions, and (iv) a novel solution approach for the development of prognostic decision models in cases of missing label information. Individual research objectives guide the construction of the artifacts as part of a systematic research design. The findings are presented in a structured manner by summarizing the results of the corresponding publications. Moreover, the connections between the developed artifacts as well as related work are discussed. Subsequently, a critical reflection is offered concerning the generalization and transferability of the achieved results. Thus, the thesis not only provides a contribution based on the proposed artifacts; it also paves the way for future opportunities, for which a detailed research agenda is outlined.:List of Figures List of Tables List of Abbreviations 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Conceptual Background 1.3 Related Work 1.4 Research Design 1.5 Structure of the Thesis 2 Systematization of the Field 2.1 The Current State of Research 2.2 Systematization Framework 2.3 Exemplary Framework Application 3 Intelligent Assistance System for Automated Method Selection 3.1 Elicitation of Requirements 3.2 Design Principles and Design Features 3.3 Prototypical Instantiation and Evaluation 4 Taxonomic Framework for Method Evaluation 4.1 Survey of Prognostic Solutions 4.2 Taxonomic Evaluation Framework 4.3 Exemplary Framework Application 5 Method Application Under Industrial Conditions 5.1 Conceptualization of a Solution Approach 5.2 Prototypical Implementation and Evaluation 6 Discussion of the Results 6.1 Connections Between Developed Artifacts and Related Work 6.2 Generalization and Transferability of the Results 7 Concluding Remarks Bibliography Appendix I: Implementation Details Appendix II: List of Publications A Publication P1: Focus Area Systematization B Publication P2: Focus Area Method Selection C Publication P3: Focus Area Method Selection D Publication P4: Focus Area Method Evaluation E Publication P5: Focus Area Method ApplicationDatengetriebene Instandhaltung birgt das Potential, aus den in Industrieumgebungen vielfältig anfallenden Datensammlungen unterschiedliche Nutzeneffekte zu erzielen. Unter Verwendung von modernen Methoden und Technologien aus dem Bereich Data Science und Analytics (DSA) ist es beispielsweise möglich, das Verhalten komplexer technischer Prozesse besser nachzuvollziehen oder bevorstehende Maschinenausfälle und Fehler frühzeitig zu erkennen. Eine erfolgreiche Umsetzung von DSA-Projekten erfordert jedoch multidisziplinäres Expertenwissen, welches sich nur selten von einzelnen Personen bzw. Einheiten innerhalb einer Organisation abdecken lässt. Dies umfasst beispielsweise ein fundiertes Domänenverständnis, Kenntnisse über zahlreiche Analysemethoden, Erfahrungen im Umgang mit verschiedenen Quellsystemen und Datenstrukturen sowie die Fähigkeit, geeignete Lösungsansätze in Informationssysteme zu überführen. Vor diesem Hintergrund haben sich in den letzten Jahren verschiedene Ansätze herausgebildet, um die Durchführung von DSA-Projekten für breitere Anwendergruppen zugänglich zu machen. Dazu gehören strukturierte Vorgehensmodelle, Systematisierungs- und Modellierungsframeworks, domänenspezifische Benchmark-Studien zur Veranschaulichung von Best Practices, Standardlösungen für DSA-Software und intelligente Assistenzsysteme. An diese Arbeiten knüpft die vorliegende Dissertation an und liefert weitere Artefakte, um insbesondere die Selektion, Evaluation und Anwendung datengetriebener Methoden im Bereich der industriellen Instandhaltung zu unterstützen. Insgesamt erstreckt sich die Abhandlung auf vier Artefakte, die in einzelnen Publikationen erarbeitet wurden. Dies umfasst (i) ein umfangreiches Systematisierungsframework zur Beschreibung zentraler Ausprägungen wiederkehrender Datenanalyseprobleme im Bereich der industriellen Instandhaltung, (ii) ein textbasiertes Assistenzsystem, welches ausgehend von natürlichsprachlichen und domänenspezifischen Problembeschreibungen eine geeignete Klasse von Analysemethoden vorschlägt, (iii) ein taxonomisches Evaluationsframework zur systematischen Bewertung von datengetriebenen Methoden unter verschiedenen Rahmenbedingungen sowie (iv) einen neuartigen Lösungsansatz zur Entwicklung von prognostischen Entscheidungsmodellen im Fall von eingeschränkter Informationslage. Die Konstruktion der Artefakte wird durch einzelne Forschungsziele im Rahmen eines systematischen Forschungsdesigns angeleitet. Neben der Darstellung der einzelnen Forschungsbeiträge unter Bezugnahme auf die erzielten Ergebnisse der dazugehörigen Publikationen werden auch die Verbindungen zwischen den entwickelten Artefakten beleuchtet und Zusammenhänge zu angrenzenden Arbeiten hergestellt. Zudem erfolgt eine kritische Reflektion der Ergebnisse hinsichtlich ihrer Verallgemeinerung und Übertragung auf andere Rahmenbedingungen. Dadurch liefert die vorliegende Abhandlung nicht nur einen Beitrag anhand der erzeugten Artefakte, sondern ebnet auch den Weg für fortführende Forschungsarbeiten, wofür eine detaillierte Forschungsagenda erarbeitet wird.:List of Figures List of Tables List of Abbreviations 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Conceptual Background 1.3 Related Work 1.4 Research Design 1.5 Structure of the Thesis 2 Systematization of the Field 2.1 The Current State of Research 2.2 Systematization Framework 2.3 Exemplary Framework Application 3 Intelligent Assistance System for Automated Method Selection 3.1 Elicitation of Requirements 3.2 Design Principles and Design Features 3.3 Prototypical Instantiation and Evaluation 4 Taxonomic Framework for Method Evaluation 4.1 Survey of Prognostic Solutions 4.2 Taxonomic Evaluation Framework 4.3 Exemplary Framework Application 5 Method Application Under Industrial Conditions 5.1 Conceptualization of a Solution Approach 5.2 Prototypical Implementation and Evaluation 6 Discussion of the Results 6.1 Connections Between Developed Artifacts and Related Work 6.2 Generalization and Transferability of the Results 7 Concluding Remarks Bibliography Appendix I: Implementation Details Appendix II: List of Publications A Publication P1: Focus Area Systematization B Publication P2: Focus Area Method Selection C Publication P3: Focus Area Method Selection D Publication P4: Focus Area Method Evaluation E Publication P5: Focus Area Method Applicatio

Edge Computing und Industrie 4.0. Anwendungsbereiche in der Schweizer Fertigungsindustrie

Durch die industrielle, digitale Transformation, insbesondere durch die Vernetzung von Fertigungsanlagen, wird zusehends eine sehr große Datenmenge in der Schweizer Fertigungsindustrie generiert. Viele Daten bleiben dabei lokal (oft) ungenutzt oder werden über weite Transportwege an zentrale Rechenzentren zur Analyse gesendet. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie Daten so genutzt werden können, dass lange Transportwege entfallen und zeitgleich, durch die Verarbeitung dieser Daten, Wissen generiert werden kann. Dieser Beitrag liefert erste Antworten auf der Basis von empirischen Erkenntnissen, welche durch Befragungen von Anbietern, Beratungsunternehmen und Fertigungsunternehmen im Bereich Edge Computing durchgeführt wurden. Dabei liefert die vorliegende Studie Erkenntnisse in den Bereichen technisches Verständnis, Geschäftsmodelle und Anwendungsszenarien sowie praktische Umsetzungen im Sinne von Pilotierungen und Rollouts als Proof of Concept

Application of Process Mining Techniques to Support Maintenance-Related Objectives

The variety of data types generated in manufacturing environments leads to a situation where data-driven approaches for analytical maintenance support no longer have to be limited to the equipment level, but rather can be extended to further perspectives. To this end, this paper examines how process mining(PM) as an approach to extract knowledge about process-related relationships can be applied to support maintenance-related objectives. Our research is carried out by using exemplary data from a manufacturing company, where we successively take different data attributes from various source systems into account and apply selected PM techniques to demonstrate their applicability. As a result, we showcase how different insights can be provided, such as the analysis of a machine\u27s internal behavior, examination of error dependencies across multiple production steps, determination of a machine’s relevance within the equipment network or the discovery of bottlenecks regarding frequencies, cycle times and costs

Ein Entscheidungsunterstützungssystem zur Priorisierung ungeplanter Stillstände für eine ausbringungsoptimierte Durchführung reaktiver sowie proaktiver Instandhaltungsmaßnahmen

Während der geplanten Betriebszeit eintretende Stillstände führen bei hoch ausgelasteten Produktionssystemen zu hohen Produktionsverlusten. Komplexe Produktionssysteme, wie die in dieser Arbeit betrachteten Fließfertigungssysteme, bestehen meistens aus einer großen Anzahl unterschiedlicher Produktionsressourcen, wobei die Möglichkeit besteht, dass zeitgleich Stillstände an mehreren Produktionsressourcen anliegen. Da in der Praxis die Anzahl an Produktionsmitarbeitern, die zur Instandsetzung der Produktionsressourcen zur Verfügung stehen, oftmals begrenzt ist, können durch eine objektive Priorisierung der anliegenden Stillstände nach ihrer jeweiligen Auswirkung auf das Produktionssystem die Reaktionszeit auf die schwerwiegendsten Stillstände reduziert und Produktionsverluste aufgrund vermeidbarer Wartezeiten minimiert werden. Die für die Priorisierungsentscheidung verwendeten Daten beziehen sich dabei häufig auf einen historischen Zeitraum oder aber auf den aktuellen Zustand des Fließfertigungssystems. Allerdings können zum Entscheidungszeitpunkt auch Informationen über zukünftig eintretende geplante Stillstandzeiten vorliegen. Diese Stillstandzeiten resultieren dabei nicht nur aus anstehenden präventiven Instandhaltungsmaßnahmen, sondern auch aus der Anwendung einer zustandsorientierten vorausschauenden Instandhaltungsstrategie. Der Gegenstand dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines operativen Entscheidungsunterstützungssystems, welches den Produktionsmitarbeitern eine objektiv ermittelte Priorisierungsreihenfolge ungeplant eingetretener Stillstände in komplexen Fließfertigungssystemen zur Verfügung stellt. Neben den zum Entscheidungszeitpunkt anliegenden, zu priorisierenden Stillständen werden dabei auch Informationen über zukünftig eintretende geplante Stillstandzeiten in Form eines Lookahead in die Priorisierungsentscheidung mit einbezogen. Im ersten Teil der Arbeit wird der Zusammenhang zwischen der Priorisierung ungeplanter Stillstände und der Auswirkung zukünftig eintretender geplanter Stillstandzeiten hergeleitet und es wird aufgezeigt, wie durch die Priorisierung die Auswirkungen geplanter Stillstände proaktiv vermindert werden kann. Dabei wird die Priorisierung als Reihenfolgenoptimierungsproblem formuliert, welches zunächst als reines Online-Optimierungsproblem betrachtet wird. Für die Bestimmung der Zielfunktionswerte wird sowohl eine simulationsbasierte Vorgehensweise in Form eines simulationsbasierten Optimierungssystems als auch eine analytische Vorgehensweise hergeleitet. Aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen über die Wirkzusammenhänge bei der Priorisierung von Stillständen wird das Grundproblem einer Priorisierung ungeplanter Stillstände durch die Berücksichtigung geplanter Stillstandzeiten erweitert und das Reihenfolgenoptimierungsproblem als Online-Optimierungsproblem mit Lookahead aufgefasst. Schließlich wird eine simulationsbasierte Vorgehensweise vorgestellt, mit der eine Ermittlung der Priorisierungsreihenfolge mit Lookahead möglich ist. Die Umsetzung dieser Vorgehensweisen in Form eines Entscheidungsunterstützungssystems in eine Simulationsumgebung ermöglicht im zweiten Teil dieser Arbeit die Untersuchung des Mehrwerts einer Priorisierung mit Lookahead. Dabei zeigen die Ergebnisse zweier Simulationsstudien, dass durch die Einbeziehung zukünftig eintretender geplanter Stillstandzeiten in die Entscheidungsfindung das Auftreten momentaner Engpässe durch geplante Stillstände verringert werden kann, wodurch schließlich ein signifikanter Mehrwert gegenüber einer Priorisierung ohne Lookahead feststellbar ist

INDUSTRY 4.0 – AN OPPORTUNITY TO REALIZE SUSTAINABLE MANUFACTURING AND ITS POTENTIAL FOR A CIRCULAR ECONOMY

With an increasing growth of human population, rising GDP levels and more affluent lifestyles, the human race is consuming more and more which leads to a continuously growing demand for renewable and non-renewable resources. Therefore the issue of resource scarcity is emerging, because it is questionable whether economic growth can be sustained in a world with finite natural resources. The main purpose of this work is to analyze the potential of Industry 4.0 applications to realize a more sustainable manufacturing and to create a circular economy (CE). Even if the economy nowadays is still locked into a system favoring the linear model of production and consumption, tighter environmental standards, resource scarcity and changing consumer expectations will force organizations to find alternatives. To do so, new technologies can be used to trace materials through the supply chain and to track product status during its life cycle. This development will create opportunities to accelerate the transition towards the model of a CE. Case examples show that companies are starting to capitalize on the potential of emerging technologies to rearrange production, services, business models or whole organizations in a more sustainable way. Main conclusions of this research are that there is a high potential of Industry 4.0 to ensure more sustainable manufacturing methods or a CE. This is shown by analyzing the value drivers of Industry 4.0, the potential of rearranging value chains and emerging business models. Overall, smart products and Industry 4.0 technologies could generate significant economic, environmental and social benefits and are able to contribute to strive towards a CE

INDUSTRY 4.0 – AN OPPORTUNITY TO REALIZE SUSTAINABLE MANUFACTURING AND ITS POTENTIAL FOR A CIRCULAR ECONOMY

With an increasing growth of human population, rising GDP levels and more affluent lifestyles, the human race is consuming more and more which leads to a continuously growing demand for renewable and non-renewable resources. Therefore the issue of resource scarcity is emerging, because it is questionable whether economic growth can be sustained in a world with finite natural resources. The main purpose of this work is to analyze the potential of Industry 4.0 applications to realize a more sustainable manufacturing and to create a circular economy (CE). Even if the economy nowadays is still locked into a system favoring the linear model of production and consumption, tighter environmental standards, resource scarcity and changing consumer expectations will force organizations to find alternatives. To do so, new technologies can be used to trace materials through the supply chain and to track product status during its life cycle. This development will create opportunities to accelerate the transition towards the model of a CE. Case examples show that companies are starting to capitalize on the potential of emerging technologies to rearrange production, services, business models or whole organizations in a more sustainable way. Main conclusions of this research are that there is a high potential of Industry 4.0 to ensure more sustainable manufacturing methods or a CE. This is shown by analyzing the value drivers of Industry 4.0, the potential of rearranging value chains and emerging business models. Overall, smart products and Industry 4.0 technologies could generate significant economic, environmental and social benefits and are able to contribute to strive towards a CE