Dieses Bild zeigt Yuchen Xia

Yuchen Xia

M.Sc.

Akademischer Mitarbeiter
Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme

Kontakt

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Pfaffenwaldring 47
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Zeitschriften und Konferenzen:

    Forschungsschwerpunkt:

    Semantische Interoperabilität in dezentralen digitalen Zwillingen durch Einsatz von Verwaltungsschalen (Industrie 4.0)

    Beschreibung:

    Durch die Digitalisierung werden enorme Datenmengen durch verschiedene industrielle Anwendungen erzeugt und verbreitet. Dies führt zu einer starken Forschungsanstrengung im Bereich der Interoperabilität des Informationsaustauschs. Ein grundlegendes Forschungsproblem ist die semantische Interoperabilität, d. h.: der Austausch von Daten auf der Basis einer eindeutigen Bedeutung zwischen den Kommunikationspartnern. Die Anforderung, eindeutige Informationen zwischen heterogenen Anwendungssystemen auszutauschen, wird häufig durch manuelle Daten- und Modelltransformation während der Systementwicklung erfüllt, wobei die Bedeutung der Daten von menschlichen Ingenieuren interpretiert wird. Dieser Prozess hängt in hohem Maße vom Wissensstand des einzelnen IT-Ingenieurs in bestimmten Domänen ab, und die Daten sind oft nicht explizit mit einer maschinenlesbaren, eindeutigen Semantik annotiert. Dies führt zu zusätzlichem Engineering-Aufwand, um die Daten bei der Systemintegration und der Kommunikation zwischen heterogenen Informationssystemen richtig zu verstehen, zu disambiguieren und zu verarbeiten. Dieser Mehraufwand hemmt den Informationsaustausch im Zuge der industriellen Digitalisierung. 

    In meinem Forschungsprojekt werden menschenlesbare Datensemantiken aus industriellen Standards gesammelt und in eine maschinenlesbare Form umgewandelt. Es werden Methoden zur automatischen Datenannotation entwickelt. Das übergeordnete Ziel ist es, die Maschine in die Lage zu versetzen, die identifizierbare Bedeutung der Daten zu "verstehen", um den Informationsaustausch zwischen heterogenen Systemen im Bereich der industriellen Automatisierung zu erleichtern und eine solide Grundlage für die Wissensbasis zukünftiger intelligenter Fabriken zu schaffen.

    Forschungsportal: -

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    Angestellte

    Akademische Mitarbeiter

    Digitaler Zwilling für die Automatisierungstechnik

    Intelligente und lernende Automatisierungssysteme

    Komplexitätsbeherrschung in der Automatisierungstechnik

    Risikoanalyse und Anomalieerkennung für vernetzte Automatisierungssysteme

    Stipendiat Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering (GSaME)

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