ProDok 4.0-Industriebeirat tagt zum Projekt-Abschluss

Fehlererkennung in Glass-Inspektionssystemen

Jens Hülsmann von der ISRA SURFACE VISION
Jens Hülsmann präsentiert die Ergebnisse im Anwendungsfall der ISRA SURFACE VISION

In der Präsentation der ISRA SURFACE VISION, Business Unit Glass, erklärte Jens Hülsmann die Unterschiede zwischen drei typischen Fehlerklassen:

  • Die bekannten, spezifischen Fehler, die anhand einer Fehlermeldung über die SCS-Ontologie direkt auf die passende Dokumentation verknüpft werden können.
  • Die Fehler und Probleme, die mittels Regeln des CEP beschreibbar sind. Dabei erfolgt die Fehlererkennung über die automatische Erkennung einer unerwünschten Ereignisabfolge.
  • Die unbekannten Fehler (Anomalien). Da diese Fehler „unbekannt“ sind, lassen sie sich zunächst weder identifizieren noch regelhaft beschreiben. Um diese zu detektieren, wurde im Projekt eine Methode des maschinellen Lernens angewandt.

In Zusammenarbeit mit der Hochschule Darmstadt, Fachbereich Informatik, wurden insbesondere neuronale Netze in Form von Autoencodern auf ihre Eignung für eine Anomalieerkennung im Anwendungsfall der ISRA SURFACE VISION untersucht. Jens Hülsmann erläuterte, wie ein Autoencoder zur Anomalie-Erkennung dabei funktioniert.

  1. Sensordaten werden im Normalbetrieb aufgezeichnet.
  2. Der Autoencoder komprimiert diese Daten und wird mit ihnen trainiert.
  3. Anschließend dekomprimiert der Autoencoder die Daten wieder. Durch diese Dekomprimierung können Abweichungen vom „normalen“ Zustand durch den Autoencoder erkannt werden

Nennenswert ist, dass der Autoencoder zunächst kein Domainwissen benötigt, um Abweichungen vom „normalen“ Zustand zu erkennen. Allerdings bleibt Domainwissen im Anschluss unerlässlich, um diese Abweichungen auch richtig zu deuten: Handelt es sich dabei wirklich um eine Anomalie oder ist die hier erkannte Abweichung im Kontext doch als „normal“ zu bewerten? Auch die Vorgehensweise von Fehlererkennungen mittels CEP-Regeln und die Wiedergewinnung der passgenauen Dokumentation mittels Ontologien innerhalb ProDok 4.0 wurde beschrieben. Da dieses Vorgehen ebenfalls im Anwendungsfall von KUKA angewandt wird, zeigt sich hier das verbindende Element des Gesamtforschungsprojektes über die Beteiligung der Hochschule Darmstadt – nämlich der Einsatz von semantischen Technologien wie Ontologien und CEP-Regeln.

Wandlung der Dokumentationsprozesse im Kontext von Industrie 4.0

Die letzte Präsentation des Morgens stellte das ProDok 4.0-Projekt im Licht der Förderlinie „Dienstleistungsinnovation durch Digitalisierung“.

Fabienne Schumann von der dictaJet
Fabienne Schumann spannt mit ihrer Präsentation den Bogen zu der Thematik der Förderlinie und den Diskussionsthemen des Nachmittags

In ihrem Teilvorhaben „Wandlung der Dokumentationsprozesse im Kontext von Industrie 4.0“ und bei der Entwicklung des Reifegradmodells „Doku 4.0“ beschäftigte sich dictaJet zunächst mit den Fragen: Was ist Industrie 4.0? Was versteht man unter Digitalisierung / digitale Transformation? Was ist die Dokumentation der Zukunft? Wie kann die digitale Revolution Treiber für „Doku 4.0“, „Info 4.0“, „Content 4.0“ oder auch Technische Kommunikation 4.0 sein?

Fabienne Schumann stellte Antworten zu diesen Fragen vor und zeigte, welche Chancen sich Unternehmen eröffnen, würden sie die Dienstleistung Technische Dokumentation mitnehmen auf die Reise ihrer unternehmensweiten Digitalisierungsstrategie.

Pyramide der Digitalisierungsstufen gegenüber Reifegradstufen „Doku 4.0“
Chancen am Markt durch Digitalisierungsstrategie mit „Doku 4.0“
Zhicong bereitet den KUKA-Demonstrator vor
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