Prozessführungskomponenten für die Integration von Machine Learning Modellen in die operative Prozessführung

Zusammenfassung

In der Forschung finden sich vermehrt Anwendungsbeispiele des maschinellen Lernens. Einige der trainierten Modelle avisieren die direkte Steuerung oder Regelung von technischen Prozessen. Bei der Integration in industrielle Systeme ergeben sich jedoch Herausforderungen. Meist werden Lösungen individuell an das Prozessleitsystem angepasst und sind daher nicht interoperabel. In dieser Arbeit wird der Ansatz beschrieben, die Lösungen als Dienste standardisierter Komponenten zur Prozessführung zu kapseln. Ein Entwurfsmuster zeigt, wie die Herausforderungen adressiert werden und so eine schrittweise Integration sowie einheitliche Orchestrierung möglich wird. Zur Validierung wurde eine Simulation eines Transportprozesses in Unity erstellt und ein Neuronales Netz mit PyTorch trainiert. Anschließend wurde die Lösung in das Prozessleitsystem ACPLT/RTE integriert. Diese Arbeit richtet sich daher gleichermaßen an Ingenieur*innen und Wissenschaftler*innen der Automatisierung sowie der künstlichen Intelligenz.

Inhaltsverzeichnis

Abkurzungen ¨ IX

Kurzfassung XI

Abstract XI

1 Einleitung 1

1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 Zielset...