Künstliche Intelligenz: Semantische Modellierung wissensbasierter Konfiguratoren als Basis der KI

Der Entwicklungsprozess von Produkten und Produktionssystemen ist sehr stark dokumentenzentriert basiert nur selten auf Konfiguratoren. Bei der bereichsübergreifenden Weitergabe von Informationen und Daten kommt es zu vielfältigen Problemen. Dadurch wird ein Wandel in Entwicklungsprozessen hin zur Modellbasierten Systementwicklung angestrebt. Hierbei soll sichergestellt werden, dass keine Medienbrüche auftreten und ein automatisierter Weitergabe Prozess umgesetzt werden kann. Die semantische Modellierung stellt dabei eine der Basistechnolgoien für künstliche Intelligenz dar.

 

Themenstellung

  • Einarbeitung in die Themen der künstlichen Intelligenz
  • Einarbeitung in die Themen Modellierung und Semantik mit owl / https://protege.stanford.edu/
  • Erstellung einer Ontologie eines  ausgwählten Roboter Szenarios mittels Webtechnologien und OWL
  • Analyse der Einbettung in das Dachformat AutomationML
  • Bewertung des Konfigurationspotentials

Vorkenntnisse

  • Erfahrung mit dem Thema Modellierung (OWL, AutomationML ,BPMN 2.0 usw.) sind von Vorteil, Einarbeitung im Rahmen der Arbeit möglich
  • Erfahrungen mit Webtechnologien sind von Vorteil, Einarbeitung im Rahmen der Arbeit möglich
  • Programmierkenntnisse sind von Vorteil
  • Erfahrungen mit Word und Citavi sind von Vorteil

 

Beginn ab sofort möglich

Der Umfang kann entsprechend der Art der Arbeit angepasst werden

Kontakt – bitte einen Termin per Email vereinbaren

Eike Schäffer

Kategorien:

Fachbereich:

Elektronikproduktion

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Diplomarbeit, Hauptseminar, Masterarbeit, Projektarbeit, Studienarbeit

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Medizintechnik, Wirtschaftsingenieurwesen

Technologiefeld:

Mechatronisch Integrierte Baugruppen (3D-MID), Additive Fertigung, Aufbau und Verbindungstechnik, Fertigungsregelung und Intralogistik, Handhabung und Montagetechnik, Kommunikation und Kooperation, Medizintechnik, Planung und Simulation, Ressourcen- und Energieeffizienz, Software Engineering

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