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@inproceedings{eichelberger2022ssp,

title = {Developing an AI-enabled Industry 4.0 platform – Performance experiences on deploying AI onto an industrial edge device},

author = {Holger Eichelberger and Gregory Palmer and Claudia Niederée},

url = {https://www.iip-ecosphere.de/ssp22/},

year  = {2022},

date = {2022-11-09},

booktitle = {13th Symposium on Software Performance 2022},

abstract = {Bei der Maximierung des Nutzens von KI für die Industrie 4.0 geht es um mehr als nur die Entwicklung effektiver neuer KI-Methoden. Ebenso wichtig ist die erfolgreiche Integration von KI in Produktionsumgebungen. Eine offene Herausforderung ist der dynamische Einsatz von KI auf industriellen Edge-Geräten in unmittelbarer Nähe von Produktionsmaschinen. Die IIP-Ecosphere-Plattform wurde entwickelt, um die Einschränkungen bestehender Industrie 4.0-Plattformen zu überwinden. Sie unterstützt den flexiblen Einsatz von KI durch einen hochgradig konfigurierbaren Low-Code-basierten Ansatz, bei dem Code für maßgeschneiderte Plattformkomponenten und Anwendungen generiert wird. In diesem Papier messen wir die Leistung unserer Plattform an einem industriellen Demonstrator und diskutieren die Auswirkungen des Einsatzes von KI, ausgehend von einem zentralen Server, auf der Edge.},

keywords = {IIP-Ecosphere, Industrie 4.0, Platform Activities, Virtual Platform},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}

@inproceedings{alamoush2022ssp,

title = {Adapting Kubernetes to IIoT and Industry 4.0 protocols - An initial performance analysis},

author = {Ahmad Alamoush and Holger Eichelberger},

url = {https://www.iip-ecosphere.de/ssp-kubernetes-cr/},

year  = {2022},

date = {2022-11-08},

urldate = {2022-11-08},

booktitle = {13th Symposium on Software Performance 2022},

abstract = {Kubernetes ist eines der am häufigsten verwendeten Container-Orchestrierungstools, denn es bietet 

reichhaltige Funktionen zur Verwaltung von containerisierten Anwendungen,  ist anpassbar und erweiterbar. Die Virtualisierung von  Containern von Anwendungen und deren Orchestrierung auf heterogenen Ressourcen einschließlich Edge-Geräten ist ein neuer Trend im industriellen Internet der Dinge (IIoT)/Industrie 4.0 in der auch verstärkt Kubernetes  eingesetzt wird. Allerdings sind, IIoT/Industrie 4.0 Domänen mit hohen Anforderungen an derzeitigen und künftigen Standardisierungsanforderungen. Neben Gerätenormen, z.B. für elektrische Schaltschränke, gibt es auch

Anforderungen an die Standardisierung von Netzwerkprotokollen, Daten Datenformaten oder Informationsmodellen. Hier ist das proprietäre Kommunikationsprotokoll von Kubernetes gegebenenfalls ein Hindernis für die Akzeptanz von Kubernetes. Um diese Situation unter dem Gesichtspunkt der Interoperabilität und Integration zu untersuchen, stellen wir in diesem Papier einen Ansatz zum Austausch des Kommunikationsprotokolls von Kubernetes vor, ohne dessen Codebasis zu verändern. Wir zeigen die Anwendung unseres Ansatzes der Verwendung von Kubernetes mit drei aktuellen Formen der IIoT-Kommunikation:  Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), Advanced Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) und Asset Administration Shell (AAS).},

keywords = {IIoT, IIP-Ecosphere, Industrie 4.0, Industry 4.0, Virtual Platform},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}

@inproceedings{10.1007/978-3-031-36889-9_19,

title = {Developing an AI-Enabled IIoT Platform - Lessons Learned from Early Use Case Validation},

author = {Eichelberger, Holger

and Palmer, Gregory

and Reimer, Svenja

and Trong Vu, Tat

and Do, Hieu

and Laridi, Sofiane

and Weber, Alexander

and Niederée, Claudia

and Hildebrandt, Thomas},

editor = {Batista, Thais

and Bure{v{s}}, Tom{'a}{v{s}}

and Raibulet, Claudia

and Muccini, Henry},

isbn = {978-3-031-36889-9},

year  = {2022},

date = {2022-09-19},

booktitle = {Software Architecture. ECSA 2022 Tracks and Workshops},

pages = {265-283},

publisher = {Springer International Publishing},

address = {Cham},

abstract = {For a broader adoption of AI in industrial production, adequate infrastructure capabilities and ecosystems are crucial. This includes easing the integration of AI with industrial devices, support for distributed deployment, monitoring, and consistent system configuration. IIoT platforms can play a major role here by providing a unified layer for the heterogeneous Industry 4.0/IIoT context.},

keywords = {IIoT, IIoT-Platform, IIP-Ecosphere, Industrie 4.0, Industry 4.0, KI in der Produktion, Virtual Platform},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}