Smart Architectures
Einführung
Das Smart Architectures Team konzentriert sich auf neue Methoden und Ansätze, um durch Architekturkonzepte die Grundlagen für flexible, effiziente und zuverlässige cyber-physische Produktionssysteme der Zukunft zu legen. Dabei fließen insbesondere die steigenden Anforderungen bezüglich Time-to-Market, Quality, Flexibility, Reliability and Complexity-Handling in die Forschung ein.
Forschungsschwerpunkte
- Wie können im Bereich der Prozess-, Fertigungs- und Pharmaindustrie die Automatisierungsarchitekturen für die Industrie 4.0 und darüber hinaus zukunftssicher gestaltet werden?
- Wie kann durch geeignete Systemarchitekturen der Einsatz von fortschrittlichen Automatisierungsmethoden wie Künstlicher Ingelligenz, Machine Learning oder modelprädiktiver Regelung in der Industrie ermöglicht bzw. erleichtert werden?
- Wie können neuartige Maßnahmen und Anwendungen gestaltet werden, um die Qualität, Stabilität und Integrität der in der Industrie 4.0 anfallenden Daten zu gewährleisten?
- Wie können neue Methoden und Ansätze implementiert werden, um effizientere Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung im industriellen Kontext zu ermöglichen?
Innovative Methoden und Werkzeuge
- Szenariotechniken zur Anforderungsermittlung doi.org/10.51202/9783181024195
- Smarte Automatisierungsarchitekturen doi.org/10.1109/ETFA.2019.8869439
- Technologieanalysen doi.org/10.1109/ITNAC55475.2022.9998327
- Konzeptentwicklung für datengetriebene Industrieanwendungen FIS TU Dresden
- Erprobung theorethischer Ansätze im Process-to-Order Lab doi.org/10.2139/ssrn.4456423
Lehre
- Prozessleittechnik 1 (PLT1)
- Projektierung von Automatisierungssystemen (CAE@PA)
- Hauptseminar AMR
- Studien- und Diplomarbeiten
Forschungsprojekte
- ecoKI - Steigerung der Energieeffizienz in der Produktion durch Digitalisierung und KI
- FABP - Future of Automation Architectures for Biopharma
- ENSORT - Steigerung der Energieefffizienz im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Erhöhung des Automatisierungsgrades
Das Team
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
NameHerr Dipl.-Ing. Lucas Vogt
Eine verschlüsselte E-Mail über das SecureMail-Portal versenden (nur für TUD-externe Personen).
Gruppenleitung
Wissenschaftliche Mitarbeiter:
Ehemalige Mitarbeiter:
Veröffentlichungen
2024
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Containerisierung von Model Predictive Control für modulare Anlagen: Ein Schritt zu intelligenten Edge Systemen , 2 Juli 2024, S. 33, 45 S.Publikation: Beitrag zu Konferenzen > Paper
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Demonstration von “Industrial Control as a Service” für Biopharma-Anwendungen , 2 Juli 2024, Automation 2024: 25. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik (AUTOMATION 2024) ;AI beats Automation?. VDI Verlag, Düsseldorf, 12 S.Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Demonstrating Containerization of Model Predictive Control for Modular Plants , 13 Mai 2024, Proceedings of the 2024 IEEE 7th International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS). St. Louis: IEEE Xplore, 6 S.Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Strategies for Software and Hardware Compatibility Testing in Industrial Controllers , 14 März 2024, in: Processes : open access journal. 12, 3, 580Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Strategies for Software and Hardware Compatibility Testing in Industrial Controllers , 31 Jan. 2024, MDPI, BaselElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Vorabdruck/Dokumentation/Bericht > Vorabdruck (Preprint)
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IIoT Data-Driven Analytics Pipeline for Industrial Process Engineering , 2024Publikation: Beitrag zu Konferenzen > Poster
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Industrial Edge MLOps: Overview and Challenges , 2024, ESCAPE34-PSE24: European Symposium on Computer Aided Process Engineering and International Symposium on Process Systems Engineering. Band 53. 6 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Scalable data pipeline: Ontology-based OPC UA data access for the industrial internet of things , 2024, 25- VDI-Kongress AUTOMATION 2024 AI beats Automation?. VDI WissensforumPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Steigerung der Energieeffizienz für eine nachhaltige Entwicklung in der Produktion: Die Rolle des maschinellen Lernens im ecoKI-Projekt , 2024, 25- VDI-Kongress AUTOMATION 2024 AI beats Automation?Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
2023
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CNN-basierte Detektion von Geometriefeatures auf Grundlage diskreter Voxeldaten , 10 Dez. 2023, 91 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Hochschulschrift/Abschlussarbeit > Diplomarbeit