Knowledge-based Systems Engineering

Knowledge-based Systems Engineering

Wissensrepräsentation und -interpretation für cyber-physische Systeme

Knowledge-based Systems Engineering

Die digitale Transformation ist eine der wichtigsten Herausforderungen in vielen Industrien und Geschäftsfeldern, wenn es darum geht, interne Prozesse zu rationalisieren und zu automatisieren. Zu den Kernzielen gehören die Einrichtung eines umfänglichen Datenzugriffs für technische Systeme, die gemeinsame Nutzung von Daten sowie die Steigerung der Effektivität und Effizienz der Datenverarbeitung und der damit verbundenen übergeordneten Aufgaben. Digitalisierungsansätze, wie z.B. das Einscannen von Textdokumenten in Bild- oder PDF-Dateien oder das Verbinden von Daten aus unterschiedlichen Quellen über Tabellenkalkulationen, sind bei weitem nicht ausreichend. Obwohl sie digitale Datenrepräsentationen sind, bieten sie keinen Zugriff auf die in den Daten kodierte Bedeutung – die Semantik.

Das Kompetenzfeld Knowledge-based Systems Engineering (KBSE) forscht an einem wissensbasierten Engineering-Konzept, das die semantische Beschreibung und Integration relevanter Daten und des Wissens über ein Produkt oder eine Dienstleistung, den zugehörigen Entstehungsprozess und die Hardware- oder Software-Ressourcen, die dabei verwendet werden, beinhaltet. Ontologie-basierte semantische Beschreibungssprachen werden genutzt, um diese spezifischen Bereiche, aber auch Allgemeinwissen und Wissen über die Anwendungsdomäne zu erfassen und miteinander zu kombinieren, um schlussendlich ein tieferes Verständnis für deren Zusammenhänge zu schaffen. Auf Basis dieser reichhaltigen semantischen Kontextinformationen können viele Engineering-Aufgaben entlang der Wertschöpfungskette automatisiert werden. Zudem wird der Weg für neue Dienstleistungen geebnet, die durch die semantische Verknüpfung und Interpretation der meist heterogenen Daten erst ermöglicht werden.

KBSE betreibt angewandte Forschung zu Wissensrepräsentation und -Interpretation für cyber-physische Systeme (CPS). Ziel ist es, den Grad der Flexibilität und Autonomie in den Entwurfs-, Entwicklungs- und Betriebsphasen von CPS zu erhöhen, basierend auf der integrierten Analyse und Interpretation der eingeführten semantischen Modelle. Um eine automatisierte Rekonfiguration von heterogenen CPS auf Basis von Aufgabenspezifikationen zu ermöglichen, forschen wir zudem an Methoden der semantischen Interoperabilität (Vereinbarkeit). Dies beinhaltet die automatische Rekonfiguration von Software- und Hardwarekomponenten über semantische Ressourcenmodelle sowie den Abgleich von semantisch modellierten Fähigkeiten mit formalen Anforderungen, die aus Prozessbeschreibungen und den zugehörigen Produkten oder Services abgeleitet werden.

 Alexander Perzylo

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Alexander Perzylo

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