05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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Institute: search.filters.UBSInstitut.Institut für Automatisierungstechnik und SoftwaresystemeAuthor: search.filters.author.Jazdi, Nasser

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    Maschinelles Lernen für intelligente Automatisierungssysteme mit dezentraler Datenhaltung am Anwendungsfall Predictive Maintenance
    (2019) Maschler, Benjamin; Jazdi, Nasser; Weyrich, Michael
    Für eine hohe Ergebnisqualität sind Machine Learning Algorithmen auf eine breite Datenbasis angewiesen. Studien zeigen jedoch, dass viele Unternehmen nicht bereit sind, ihre Daten mit anderen Unternehmen, beispielsweise in Form einer gemeinsamen Daten-Cloud, zu teilen. Ziel sollte es daher sein, effizientes maschinelles Lernen mit einer dezentralen Datenhaltung, die den Verbleib vertraulicher Daten im jeweiligen Ursprungs-Unternehmen ermöglicht, zu ermöglichen. In diesem Artikel wird diesbezüglich ein neuartiges Konzept vorgestellt und hinsichtlich seiner Potentiale für intelligente Automatisierungssysteme am Beispiel des Anwendungsfalls Predictive Maintenance analysiert. Die Umsetzbarkeit des Konzepts unter Nutzung verschiedener bestehender Ansätze wird diskutiert, bevor schließlich auf potentielle Mehrwerte für Anlagenbetreiber sowie -hersteller unter besonderer Berücksichtigung der Perspektive kleiner und mittlerer Unternehmen eingegangen wird.
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    Informationsmodelle mit intelligenter Auswertung für den Digitalen Zwilling
    (2020) Müller, Manuel; Ashtari Talkhestani, Behrang; Jazdi, Nasser; Rosen, Roland; Wehrstedt, Jan Christoph; Weyrich, Michael
    Die zunehmende Komplexität hochautomatisierter Systeme bringt neue Herausforderungen bei der Verwaltung ihrer Modelle entlang des gesamten Lebenszyklus des Systems mit sich - von der Kundenakquise über Engineering und Rekonfiguration bis hin zum Systemrecycling. Der Digitale Zwilling ist ein Konzept, welches über den gesamten Lebenszyklus eines Assets hinweg das Management dieser Modelle sicherstellen kann. Es unterstützt jedoch nicht die automatisierte Modellerweiterung. Hier setzt diese Arbeit an. Die Anreicherung des Digitalen Zwillings um Modellverständnis und KI-Algorithmen zur eigenständigen Modellerweiterung bildet die Grundlager des vorgestellten Konzepts. Über die intelligente Auswertung der Informationsmodelle -angereichert mit aktuellen Prozessdaten- erkennt der Digitale Zwilling, wenn Modelle an ihre Grenzen stoßen. Zwei mögliche Ursachen für diesen Sachverhalt werden genauer betrachtet: (1) es fehlt eine Fähigkeit oder Information (2) der Gültigkeitsbereich des Modells wurde verlassen. Für beide Zustände wird ein Verfahren vorgeschlagen, welches auf Basis kooperativer Information aus dem Wertschöpfungsnetzwerk automatisiert eine Lösung findet. Die Evaluierung des Konzepts anhand eines Szenarios aus der Logistik und aus der Produktion liefert vielversprechende Ergebnisse.
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    Intelligentes Rekonfigurationsmanagement selbstorganisierter Produktionssysteme in der diskreten Fertigung
    (2020) Müller, Timo; Jazdi, Nasser; Weyrich, Michael
    Die Häufigkeit von Änderungen der Produktionsanforderungen nimmt aufgrund wirtschaftlicher Volatilität, kürzerer Innovationszyklen und Produktlebenszyklen kontinuierlich zu. Daher ist eine Vorhersage aller möglichen Ziele eines Produktionssystems zur Entwurfszeit unmöglich und es ergibt sich erhöhter Rekonfigurationsbedarf zur Betriebszeit. Derzeit weist die Rekonfiguration von Produktionssystemen jedoch einige Schwachstellen auf, die in diesem Beitrag aufgezeigt werden. Außerdem wird die Zukunft der industriellen Automatisierung von Cyber-Physischen Produktionssystemen dominiert werden, welche vielversprechende Potentiale bieten. Folglich werden die Cyber-Physischen Produktionssysteme und einige ihrer Potentiale im Hinblick auf Rekonfiguration diskutiert. Um diese theoretischen Potentiale tatsächlich nutzen zu können, sind allerdings entsprechende Konzepte erforderlich, weshalb dieser Forschungsbeitrag ein grundlegendes Konzept für ein selbstorganisiertes Rekonfigurationsmanagement präsentiert.
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    Audio guide for visually impaired people based on combination of stereo vision and musical tones
    (2019) Simões, Walter C. S. S.; Silva, Yuri M. L. R.; Pio, José Luiz de S.; Jazdi, Nasser; F. de Lucena, Vicente
    Indoor navigation systems offer many application possibilities for people who need information about the scenery and the possible fixed and mobile obstacles placed along the paths. In these systems, the main factors considered for their construction and evaluation are the level of accuracy and the delivery time of the information. However, it is necessary to notice obstacles placed above the user’s waistline to avoid accidents and collisions. In this paper, different methodologies are associated to define a hybrid navigation model called iterative pedestrian dead reckoning (i-PDR). i-PDR combines the PDR algorithm with a Kalman linear filter to correct the location, reducing the system’s margin of error iteratively. Obstacle perception was addressed through the use of stereo vision combined with a musical sounding scheme and spoken instructions that covered an angle of 120 degrees in front of the user. The results obtained in the margin of error and the maximum processing time are 0.70 m and 0.09 s, respectively, with obstacles at ground level and suspended with an accuracy equivalent to 90%.
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    Self-improving situation awareness for human-robot-collaboration using intelligent Digital Twin
    (2023) Müller, Manuel; Ruppert, Tamás; Jazdi, Nasser; Weyrich, Michael
    The situation awareness, especially for collaborative robots, plays a crucial role when humans and machines work together in a human-centered, dynamic environment. Only when the humans understands how well the robot is aware of its environment can they build trust and delegate tasks that the robot can complete successfully. However, the state of situation awareness has not yet been described for collaborative robots. Furthermore, the improvement of situation awareness is now only described for humans but not for robots. In this paper, the authors propose a metric to measure the state of situation awareness. Furthermore, the models are adapted to the collaborative robot domain to systematically improve the situation awareness. The proposed metric and the improvement process of the situation awareness are evaluated using the mobile robot platform Robotino . The authors conduct extensive experiments and present the results in this paper to evaluate the effectiveness of the proposed approach. The results are compared with the existing research on the situation awareness, highlighting the advantages of our approach. Therefore, the approach is expected to significantly improve the performance of cobots in human-robot collaboration and enhance the communication and understanding between humans and machines.