Forschungsprojekt Human Decision

Der Prozess der Produktentstehung kann nicht isoliert betrachtet werden. Die aktuelle sozio?konomische Situation, die auf der Annahme beruht, dass natürliche Ressourcen unendlich verfügbar sind, macht die Integration von Konzepten der Circular Economy (CE) bereits in der Planungsphase eines Produkts zu einem unverzichtbaren Faktor. Aus politischer Sicht zwingt die EU-weite Umsetzung eines digitalen Produktpasses Unternehmen dazu, CE in der Produktentwicklung zu berücksichtigen, Daten zu generieren und die Zerst?rung von verwendbaren Gütern zu verbieten. Daher muss die Demontage und die F?higkeit des Montagesystems, diese durchzuführen, zukünftig bereits in den frühen Phasen des Produktentwicklungsprozesses berücksichtigt werden, wie in der VDI2021 gefordert. Die Berücksichtigung von Produktnachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft konfrontiert Ingenieure und Produktdesigner mit einer Vielzahl von Optionen, die auf Basis eines komplexen Zusammenspiels von vorhandenen Produkten, Prozessen, Wiederverwendbarkeit und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen getroffen werden müssen. Das Ziel dieses Projekts ist es, L?sungen für die oben genannten Herausforderungen zu erforschen, um Ingenieure in Entscheidungsprozessen mit Hilfe von menschenzentrierten hybriden neuronal-symbolischen Entscheidungsunterstützungssystemen zu unterstützen.

Zie­le des For­schungs­pro­jek­tes

  • Aufbau eines Entscheidungsprozesses, der Expertenwissen integriert, den Nutzern zugutekommt und die Wissensbasis durch Nutzerinteraktion erweitert.
  • Erforschung von Erkenntnissen und L?sungen für symbolische Modelle, Informationsaustausch und effiziente Kreislaufproduktentwicklung.
  • Untersuchung der neural-basierten Mehrzieloptimierung mit symbolischen Modellen und Reinforcement Learning für kontextbezogene L?sungen in der Kreislaufproduktentwicklung.
  • Entwicklung und Integration eines Entscheidungsunterstützungssystems zur Optimierung des Ressourceneinsatzes und wirtschaftlicher KPIs in modularen, flie?bandlosen Montagesystemen unter Verwendung virtueller CAD-Prototypen.
  • Verifizierung und Validierung von Piloten des Entscheidungsunterstützungssystems mit Hilfe eines menschenzentrierten Ansatzes und Expertenwissen sowie Ableitung von Entwicklungsanforderungen

Entwicklung eines menschenzentrierten hybriden neuronal-symbolischen Entscheidungsunterstützungssystems

Schwer­punk­te des For­schungs­pro­jekts

  • Integration neuer Produkte und Rekonfiguration in flie?bandlosen (De-)Montagesystemen: Wiederaufarbeitung von Komponenten in einer Kreislaufwirtschaft.
  • Human-Centered Design: methodischer Rahmen, der die Integration des Menschen/Endnutzers in den Entwicklungsprozess erleichtert.
  • Knowledge Based Engineering: Formulierung symbolischer Darstellungen für verschiedene komplexe Systeme mit dem Ziel, durch Designmethoden materielle Kreislauff?higkeit zu erreichen.
  • Neurosymbolische Multi-Objektive Optimierung: Anwendung von Reinforcement Learning auf die Optimierung mehrerer Ziele im Bereich der Produktentwicklung.

Die Projektergebnisse werden die Produktentstehung zukünftig verbessern, ...

... indem wir unser Verst?ndnis für die menschliche Entscheidungsfindung in zirkul?ren Produktionsprozessen verbessern und L?sungen für die Mensch-KI-Interaktion im Kontext der DS/AI-Anwendung untersuchen und bewerten.
 

For­schungs­team

Prof. Dr. S?­ren Au­er

Professor Auer ist Direktor der TIB und Lehrstuhlinhaber für Datenwissenschaft und Digitale Bibliotheken an der Leibniz Universit?t Hannover.

Prof. Dr.-Ing. Ro­bert H. Schmitt

Professor Dr.-Ing. Robert H. Schmitt ist Professor im Laboratorium für Werkzeugmaschinen und Betriebslehre (WZL) der RWTH Aachen.

Dr. Fe­lix En­gel

Herr Dr. Felix Engel ist Leiter des Teams für Terminology Service an der TIB, Leibniz Universit?t Hannover.

Dr. Gol­lam Rab­by

L3S, Leibniz Universit?t Hannover

Dr. Ne­nad Krd­za­vac

Team Terminology Service, Forschung und Entwicklung, TIB

Si­a­mak Ghot­si, M.Sc.

L3S, Leibniz Universit?t Hannover

Ju­li­an Hal­ler, M.Sc.

WZL, RWTH Aachen

Ay­men Gan­nou­ni, M.Sc.

WZL, RWTH Aachen

Pu?b­li?­ka?ti?o?­nen & re?le?van?te Vor­?­pu?b­li?­ka?ti?o?­nen

Titel Autor DOI
Pipeline for ontology based modeling and automated deployment of digital twins for planning and control of manufacturing systems. Journal of Intelligent Manufacturing A. G?ppert, L. Grahn, J. Rachner, D. Grunert, S. Hort, & R. H. Schmitt doi.org/10.1007/s10845-021-01860-6
Open research knowledge graph: next generation infrastructure for semantic scholarly knowledge M. Y. Jaradeh, A. Oelen, K. E. Farfar, M. Prinz, J. D'Souza, G. Kismihók, S. Auer doi.org/10.1145/3360901.3364435
Collaborative and Cross-Stakeholder Ontology Engineering F. Khan, F. Engel, N. Krdzavac, S. Auer doi.org/10.15488/16295