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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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)
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
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Towards cloud-based Control-as-a-Service for modular Process Plants , 12 Sept. 2023, 2023 IEEE 28th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). Sinaia, Romania: IEEEElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Anforderungen an die zukünftige Prozessautomation in der Biopharma-Industrie , 27 Juni 2023, Automation 2023: 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik (AUTOMATION 2023) ;Transformation by Automation. VDI Verlag, Düsseldorf, Band 2419. S. 943-957, 15 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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P2O-Lab: A Learning Factory for Digitalization and Modularization , 23 Mai 2023Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag zu Konferenzen > Paper
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Enhancing 3D-CNN-based Geometric Feature Recognition for Adaptive Additive Manufacturing: A SDF Data Approach , 4 April 2023, in: Journal of Computational Design and Engineering. 10, 3, S. 992-1009, 18 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Anomaly Detection in Chemical Processes with Semantic Knowledge Graphs: An Approach to Reduce Cause-Effect Diagrams , Jan. 2023, 33rd European Symposium on Computer Aided Process Engineering. 6 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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A Centralized MongoDB Based Repository Design for IIoT Data : The ecoKI Project , 2023, 22nd IFAC World CongressElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Advancing with digitalization and AI for energy and cost efficiency for SMEs: ecoKI perspective , 2023Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag zu Konferenzen > Poster