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Forschung
Forschungsgegenstand in der Abteilung sind Systeme, die durch das Zusammenwirken von Ingenieurwissenschaften und Informatik gekennzeichnet sind. Sie interagieren mit ihrem Umfeld und passen sich diesem selbstständig an (sie sind adaptiv), sie bewältigen auch unerwartete und von Entwickler*innen nicht berücksichtigte Situationen in einem dynamischen Umfeld (sie sind robust), sie antizipieren auf Basis von Erfahrungswissen die Wirkungen unterschiedlicher Einflüsse (sie sind vorausschauend) und sie berücksichtigen das unterschiedliche Verhalten von Anwender*innen (sie sind benutzerfreundlich). Diese allgemeine Charakterisierung beschreibt die Forschungsaktivitäten in der Abteilung.
Forschungsverständnis
Die Einordnung in die Wissenschaftslandschaft zeigt, dass Cyber Physical Systems (CPS) und cyber-physische Produktionssysteme (CPPS) sowie intelligente Automation Forschungsleistung in interdisziplinären Bereichen benötigen. Dazu gehören Kognition und Perzeption, Sensorik und deren Technologien, Self-X-Verhalten, Prinzipien der Autonomik, Bildverarbeitung und Informationsfusion, Maschinelles Lernen und Computerintelligenz, Netzwerke und deren Technologien, Kommunikationsmodelle, Digitale Infrastrukturen sowie Security & Safety. Intelligente Technische Systeme, die autonom mit ihrer Umwelt interagieren, greifen auf Maschinelles Lernen (ML), Datenanalyse, effiziente Sensorik sowie intelligente Vernetzung mittels eingebetteter Software (edge-Computing) zu. Produkte, mobile Plattformen, Roboter oder Fahrzeuge sammeln Daten und nutzen diese zur Optimierung ihres Verhaltens. Produktionssysteme verwenden zunehmend Daten, um agiler auf Marktentwicklungen und Kundenbedarfe zu reagieren und Produkte unter den gegebenen Ressourcen optimal zu produzieren. Digital Twins modellieren einzelne Module bis hin zu gesamten Anlagen, wobei ML von zentraler Bedeutung ist. Erfolgreich ist der lokale Einsatz von schlanken ML-Verfahren in Produkten und Produktionssystemen nahe am Ursprung der Daten.
In der wirtschaftlichen Praxis verfügbare Technologien erfüllen viele Anforderungen nicht: Datenakquise und -analyse erfolgen zumeist durch Expert*innen; in technischen Systemen ist dagegen Prozessechtzeit wichtig. Physikalische Zusammenhänge technischer Systeme erfordern eine explizite Integration von Domänenwissen. Hohe Datendimensionalität, Heterogenität und Dynamik der Systeme, die Umsetzung in verteilten Hardwaretopologien (edge) und die Notwendigkeit einfach wartbarer und verlässlicher Komponenten sind große Herausforderungen. Schnelle Kommunikation (u.a. 5G) ist notwendige Voraussetzung für verteilte autonome Systeme. Diese Technologien sind mit erheblichem Forschungsaufwand zu wettbewerblicher Reife zu entwickeln, um:
- Fertigungs- und verfahrenstechnische Anlagen im Sinn von Industrie 4.0 adaptiv, ressourcenoptimiert, sicher und benutzerfreundlich zu realisieren und
- neue, datenbasierte Services zu etablieren.
Maschinelles Lernen ermöglicht Konzepte wie Predictive Maintenance oder Produktindividualisierung und hat damit das Potenzial, durch die Extraktion von Wissen aus digitalen Daten auf allen Stufen der Unternehmensprozesse Mehrwerte zu generieren. Statt zentraler Black-Box-Verfahren sind dezentrale und schlanke ML-Methoden wichtig, die direkt in Produkten und Produktionsanlagen angesiedelt sind und ingenieurwissenschaftliche Modellierungen nahtlos integrieren. Umgekehrt stellt der Einsatz von ML-Technologien in agilen Produktionsprozessen Hersteller technischer Systeme vor neue Herausforderungen: Neue Produktentwicklungs- und Engineering-Ansätze werden benötigt, welche Raum für Adaptivität lassen.
Forschungsschwerpunkte
Die Themenbereiche bzw. Technologiefelder der Abteilung teilen sich in zwei Forschungsschwerpunkte: 'Cyber Physical Systems' und 'Instrumentation and Control'.
Cyber Physical Systems sind physikalische Systeme mit einer inhärenten Teilintelligenz durch eingebettete Software, die über Sensoren Daten erfassen und durch Aktoren auf das System und das Umfeld einwirken, Daten auswerten und speichern sowie aktiv oder reaktiv mit der physikalischen und virtuellen Welt interagieren und über digitale Kommunikationseinrichtungen untereinander sowie in globalen Netzen verbunden sind. Besonders relevante Themenbereiche in diesem Schwerpunkt sind Maschinelles Lernen, Vernetzungs- und Integrationstechnologie, Kommunikationstechnik, Netzwerkarchitektur, eingebettete ressourcenbeschränkte Systeme, Internettechnologie sowie multimediale Kommunikation.
Disziplinäre Verortung
Die Abteilung versteht sich als interdisziplinäres Forschungsumfeld, das eine Zusammenarbeit über etablierte Fachgrenzen hinweg fördert und unterstützt. Disziplinär ist die Abteilung insbesondere in den Forschungsgebieten Maschinenbau, Informatik, Elektrotechnik, Produktionstechnik und der Maschinentechnik verankert.
Aktivitäten
Die Abteilung veranstaltet regelmäßig Kolloquien, vertiefende Fachveranstaltungen und eine Ringvorlesung. Die Ausrichtung einer jährlichen Konferenz für Nachwuchswissenschaftler*innen ist in Planung. Eine Summer School mit der TAU/Israel in NRW und Israel fand im September 2022 statt. Voraussichtlich ab dem Sommersemester 2023 wird die Abteilung Technik und Systeme das Promotionsprogramm 'Cyber Physical Systems' anbieten.
In der Abteilung besteht ein hoher Grad an Vernetzung, sei es über die Vermittlung von Ansprechpartner*innen für kooperative Promotionen, die komplementäre Ergänzung gemeinsamer Forschungsanträge, Erfahrungsaustausch über zukünftig forschungsrelevante Themen oder die Vermittlung von Praxispartnern.
Analog zu nationalen Kooperationen bestehen in der Abteilung vielfältige internationale Kooperationen. Diese haben aktuell ihre Schwerpunkte in Europa, den USA und Südafrika.
Dr. David Gilgen
Koordination der Abteilung Technik und Systeme
