Refine
Year of publication
Document Type
- Conference Proceeding (31)
- Contribution to a Periodical (9)
- Part of a Book (4)
- Working Paper (3)
- Lecture (2)
- Article (1)
- Book (1)
- Internet Paper (1)
Is part of the Bibliography
- no (52)
Keywords
- 5G (2)
- AI (2)
- Architektur <Informatik> (1)
- Artificial Intelligence (1)
- Auftragsabwicklung (1)
- Auto-ML (2)
- Beratung (1)
- Big Data (2)
- CPS (3)
- Collaborative Planning (1)
Institute
- Informationsmanagement (52) (remove)
The digital transformation is changing the way companies think and design their manufacturing environment. Both due to the increasing number of connections between IoT-Devices, tooling machines, and production lines and the phenomenon of the convergence of IT and OT, systems are becoming more complex than years ago. Organizational and cultural changes within manufacturing companies strengthen this trend and form Industry 4.0 environments and cyber-physical production systems (CPPS). As these systems do not longer stay alone but are connected to each other and the company’s outside, the size of the potential attack surface is increasing as well. Besides that, manufacturing companies, small and medium-sized in particular, are facing complex challenges based on lack of knowledge, budget, and time to understand as well as to interpret their current situation and risk level and therefore to derive necessary counter-measures. Efficient as well as pragmatic tools and methods for these companies do not exist. This paper shows a research approach in which the company-specific set-up of Industry 4.0 environment and CPPS is characterized by its potential vulnerabilities. This enables companies to evaluate their risk potential before setting up this kind of environments and to undJo,erstand the potential consequences more precisely. By doing so, companies can derive and prioritize important counter-measures and so to strengthen their level of cyber-security efficiently. This will decrease the number of cyber-security attacks and increase the company’s competitiveness.
Feasibility Analysis of Entity Recognition as a Means to Create an Autonomous Technology Radar
(2021)
Mit den neuesten Technologietrends auf dem Laufenden zu bleiben, ist für Fertigungsunternehmen eine entscheidende Aufgabe, um auf einem global wettbewerbsfähigen Markt erfolgreich zu bleiben. Die Erstellung eines Technologieradars ist ein etablierter, jedoch meist manueller Prozess zur Visualisierung der neuesten Technologietrends.
Der Herausforderung, Technologien zu identifizieren und zu visualisieren, widmet sich das Projekt TechRad, das maschinelles Lernen einsetzt, um ein autonomes Technologie-Scouting-Radar zu realisieren. Eine der Kernfunktionen ist die Identifizierung von Technologien in Textdokumenten. Dies wird durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) realisiert.
Dieser Beitrag fasst die Herausforderungen und möglichen Lösungen für den Einsatz von Entity Recognition zur Identifikation relevanter Technologien in Textdokumenten zusammen. Die Autoren stellen eine frühe Phase der Implementierung des Entity Recognition Modells vor. Dies beinhaltet die Auswahl von Transfer Learning als geeignete Methode, die Erstellung eines Datensatzes, der aus verschiedenen Datenquellen besteht, sowie den angewandten Modell-Trainings-Prozess. Abschließend wird die Leistungsfähigkeit der gewählten Methode in einer Reihe von Tests überprüft und bewertet.
Der Begriff „Digitaler Schatten“ steht für ein hinreichend genaues, digitales Abbild der Prozesse, Information und Daten eines Unternehmens. Dieses Abbild wird benötigt, um eine echtzeitfähige Auswertebasis aller relevanten Daten zu schaffen, um hieraus letztendlich Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die Bildung des Digitalen Schattens ist damit ein zentrales Handlungsfeld von Industrie 4.0 und stellt die Grundlage für alle weitergehenden Aktivitäten dar.
Digitale Technologien sind ein wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfungskette in der industriellen Praxis geworden. Die Digitalisierung hat die Produktion und den modernen Arbeitsplatz in den vergangenen Jahrzehnten auf eine Art beeinflusst, die mit keiner anderen technischen Entwicklung vergleichbar ist, und die nun der vierten industriellen Revolution den Weg ebnet.
Die Essenz von Industrie 4.0 ist die Vernetzung von Produktionssystemen mithilfe von IT und dem Internet der Dinge, um prognosefähig zu sein und die Produktion effizienter und flexibler zu gestalten. Wesentliche Befähiger dieser Vision sind Daten aus Prozessen, Anlagen und Ressourcen, aus denen für das Unternehmen entscheidungskritische Informationen gewonnen werden. Hieraus lassen sich Erkenntnisse ableiten, die bisher verborgene Wirkungszusammenhänge zutage fördern.
Prognosemodelle errechnen auf der Basis dieser Erkenntnisse mögliche Zukunftsszenarien und belegen sie mit Wahrscheinlichkeitswerten bezüglich ihres Eintritts. Durch die Vernetzung der Informationen unterschiedlicher Aufgaben, Funktionen und Domänen lassen sich Handlungsempfehlungen fundieren, wobei eine unüberschaubare Anzahl relevanter Parameter berücksichtigt wird. Der Produktion wird ähnlich dem Rennsport eine Ideallinie aufgezeigt, an der sie sich orientieren kann, um in kürzester Zeit optimierte Ergebnisse zu erzielen.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
The main challenge in all application areas of EV usage still is the energy storage within, as well as the energy transmission into an EV. However, this storage and transmission of energy also allows for synergies with a smart grid, if the information is adequately exchanged between roles in the energy and mobility sector. Since the energy transmission is a so called “fixed and intersection point” of E-Mobility, interoperability is required not only on an electrical (e.g. plugs), but also on an informational level. Standardization efforts are currently underway (e.g. IEC 15118), yet a comprehensive, consolidating view on the information system around energy transmission is missing. Therefore, this paper suggests a generic information system architecture for e-mobility (EM-ISA) derived from the Smart Grid Architecture Model (SGAM). EM-ISA shall be a base for companies to develop innovative services for their particular, ICT-enabled E-Mobility application area while at the same time stay at important points informational interoperable at the fixed and intersection point of energy transmission.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
Das Management des Produktlebenszyklus ist eine komplexe Aufgabe, dessen volles Potenzial erst durch die Integration des gesamten Unternehmens erreicht wird. Um die Einbindung aller Fachabteilungen sicherzustellen, ist eine Potenzialuntersuchung notwendig, bei der Herausforderungen und mögliche Verbesserungen entlang des gesamten Produktlebenszyklus untersucht werden müssen. Der PLM-QuickCheck, den das FIR an der RWTH Aachen und das WZL der RWTH Aachen gemeinsam entwickeln, liefert hier einen möglichen Ansatz.
Unternehmen aller Branchen sehen sich mit immer neuen Anforderungen an den Produktentstehungsprozess konfrontiert. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sie ihren Kunden eine höhere Variantenvielfalt bei gleichzeitig geringeren Produktentwicklungs- und Markteinführungszeiten bieten. Zur Realisierung dieser Ziele reagieren sie mit der Einführung von modularen Produktbaukästen und der Etablierung von global verteilten Wertschöpfungsnetzwerken.
Eine effiziente und durchgängige Unterstützung der Unternehmensfunktionen erfordert die Integration und das harmonische Zusammenspiel der IT-Systeme. Eine zwingende Voraussetzung für das Erreichen dieser Integration ist die Vereinheitlichung und Pflege des Fundaments der Systemlandschaft – der Stammdaten.
In order to introduce load management in the manufacturing industry, some obstacles need to be pointed out. This paper presents a feasible approach on how to implement load management measures in companies.
To this end, load management and energy management are explained and distinguished in a first step. Subsequently, the implementation method is introduced. Therefore, by means of this paper, companies will be enabled to use load management measures and significantly reduce their energy costs. In the second part of the paper, the introduced approach will be applied.
Hence, a use case of a manufacturing company is described. Alongside energy analyses with consumption data, specific measures are presented.