Bildquelle: u.a. Siemens AG

Ausgangslage:

Das Interesse an Künstlicher Intelligenz (KI) und dessen Einsatz in der industriellen Produktion wächst stetig. Das zunehmend bekannte Maschinelle Lernen stellt jedoch nur eine von mehreren KI-Technologien dar, welche die Grundlagenforschung hervorgebracht hat. Ein weiteres Teilgebiet der KI bilden die sogenannten Semantischen Technologien, die vor allem im Wissensmanagement eine entscheidende Rolle spielen. Sie ermöglichen es, Wissen derart strukturiert und maschinenverständlich aufzubereiten, sodass es im Anschluss zur zielgerichteten Unterstützung bei komplexen, wissensintensiven Aufgaben genutzt werden kann. Gerade in der Produktionssystemkonzipierung bergen derartige Technologien das Potential, Planungsaufwände durch die Bereitstellung von existierendem Fach- und Lösungswissen zu reduzieren.

Wie Semantische Technologien im Wissensmanagement konkret genutzt werden können, zeigen sog. Semantic Wikis. Entgegen konventioneller Wikis verfügt ein Semantic Wiki über ein Modell des in ihm gespeicherten Wissens. Inhalte können mittels semantischer Annotationen maschinenlesbar angereichert werden. Dadurch ist es möglich, Wissen über Seiteninhalte und ihre Relationen festzuhalten, sodass Computer zumindest Teile des Wissens automatisch verarbeiten können. Semantic Wikis bieten nicht nur einen einfachen Einstieg ins semantische Wissensmanagement, sondern ebnen zugleich den Weg hin zu einem unternehmensübergreifenden Knowledge Graph.

Im Rahmen aktueller Forschungsaktivitäten wird daher untersucht, inwiefern sich Semantische Technologien wie z.B. Semantic Wikis zur Unterstützung der Fertigungsplanung eignen. Als Anwendungsdomäne dient die Produktion von Elektromotoren, die angesichts der Elektromobilität immer mehr an Bedeutung gewinnt. Im derzeit entstehenden Semantic Wiki zur Konzipierung von Produktionssystemen für elektrische Antriebe sollen u.a. sämtliche Prozessalternativen, deren Beschreibung, Attribute und Constraints festgehalten werden. Der Fertigungsplaner kann dadurch automatisch Übersichten erzeugen, die verschiedene Prozessalternativen gegenüberstellen, und bekannte Interdependenzen zu Produkteigenschaften aufzeigen. Weitere intelligente Assistenzfunktionen, die auf dem inhärenten Wissensmodell des Semantic Wikis aufbauen, sind in aktuell in Planung.

Mögliche Aufgabenstellung:

In diesem Kontext sind je nach Interessengebiet unterschiedliche Aufgabenstellungen für eine Bachelor-, Projekt- oder Masterarbeit zu vergeben:

Themenschwerpunkt 1 (für eher IT-orientierte Studierende):

KI in der Fertigungsplanung: Erweiterung eines Semantic Wikis um intelligente Funktionen zur Unterstützung der Produktionssystemkonzipierung für elektrische Antriebe

• Einarbeitung in KI, Semantische Technologien sowie Semantic Wikis (Stichwort: Knowledge Graph, Semantic Web, RDF, OWL, SPARQL etc.)
• Überarbeitung und Weiterentwicklung der zugrundeliegenden Server- und Wiki-Struktur (RDF-Schema)
• Implementierung von intelligenten Abfragen zur (teil-)automatisierten Erstellung von Produktionssystemkonzepten unter Verwendung von SPARQL und ggf. unter Einbezug eines Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, durch das SPARQL-Abfragen anhand der offen formulierten Nutzeranfragen generiert und der SPARQL-Output im Anschluss verbalisiert wird
• Einbindung der Abfragen in die web-basierten Bedienoberfläche im Sinne eines User-centered-Design-Ansatzes

Themenschwerpunkt 2 (für eher produktionsorientierte Studierende):

KI in der Fertigungsplanung: Erweiterung der Wissensbasis eines Semantic Wikis zur Unterstützung der Produktionssystemkonzipierung für elektrische Antriebe

• Einarbeitung in die grundlegende Funktionsweise eines Semantic Wiki sowie die Produktion von elektrischen Antrieben
• Strukturierte Aufbereitung von Wissen zu den Prozessen der jeweils betreffenden Teilprozesskette (z.B. Rotorfertigung, Statorfertigung, Endmontage)
• Überführung des Wissens in das bestehende Semantic Wiki
• Ausarbeitung von Use Cases, die aufzeigen, wie der Fertigungsplaner das im Wiki enthaltene Wissen in seinen Planungsaktivitäten einbeziehen kann

Die Einarbeitung in Semantische Technologien, insb. Semantic Wikis, ist auch für IT-begeisterte Maschinenbauer, Wirtschaftsingenieure o.ä. gut möglich. Beginn, Umfang und genaue Ausrichtung der Arbeit erfolgen nach Absprache und persönlichem Interesse. Die Möglichkeit der Einarbeitung wird gegeben. Auch eine Kombination von Themenschwerpunkt 1 und 2 ist denkbar. Nähere Informationen gerne auf Anfrage im Rahmen eines persönlichen Gesprächs, etwa via Webkonferenz.

Hinweise und Bewerbung:

• Forschung an der Schnittstelle zwischen den Trendthemen KI, Semantischen Technologien, Wissensmanagement und elektrische Antriebstechnik
• Zielgerichtete Einarbeitung anhand von Vorarbeiten, Literatur und ggf. Online-Kursen (z.B. https://open.hpi.de/courses/knowledgegraphs2020)
• Zugriff auf das Semantic Wiki via Web-Interface über eigenen Login, d.h. Bearbeitung von zu Hause aus möglich
• Bewerbungen bitte mitsamt Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an andreas.mayr@faps.fau.de

Ansprechpartner:

Andreas Mayr, M.Sc., M.Sc.

Weiterführende Literatur:

• Mayr, A., S. Dietze, T. Herzog, E. Schaffer, F. Schafer, J. Bauer, J. Fuchs und J. Franke. Knowledge-based Support of the Production System Design by Semantic Technologies Using the Example of the Electric Motor Production. In: 9th Int. Electric Drives Prod. Conf. (EDPC): IEEE, 2019, S. 1-6. https://doi.org/10.1109/EDPC48408.2019.9011874
• Bauer, F. Planungswerkzeug zur wissensbasierten Produktionssystemkonzipierung [online]. Zugl.: Paderborn, Universität Paderborn, Diss., 2014. 2014. Verfügbar unter: https://d-nb.info/1074461711/34
• Seifert, I., et al. Potenziale der Künstlichen Intelligenz im produzierenden Gewerbe in Deutschland: Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen der Begleitforschung zum Technologieprogramm PAiCE—Platforms| Additive Manufacturing| Imaging| Communication| Engineering. 2018. Verfügbar unter: https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Publikationen/Studien/potenziale-kuenstlichen-intelligenz-im-produzierenden-gewerbe-in-deutschland.pdf
• Dengel, Andreas (Hg.). Semantische Technologien. Grundlagen – Konzepte – Anwendungen. Heidelberg: Spektrum Akad. Verl.. 2012. ISBN 9783827426635

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