Publikationen des Projekts
Eichelberger, Holger; Palmer, Gregory; Reimer, Svenja; Vu, Tat Trong; Do, Hieu; Laridi, Sofiane; Weber, Alexander; Niederée, Claudia; Hildebrandt, Thomas Developing an AI-enabled IIoT platform - An early use case validation Inproceedings In: SASI4 @ ECSA'22, 2022. Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, Asset Administration Shells, IIoT, Industry 4.0, Platform Hildebrandt, Petra Vortrag “Aufwand und Nutzen – Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Prüfung von Leiterplatten“ Presentation 30.06.2022. BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Sennheiser Kirschbaum, Julius; Posselt, Tim; Roth, Angela Use-Case-based Innovation for Artificial Intelligence - An ontological Approach Inproceedings In: ECIS 2022 Proceedings, AIS Electronic Library (AISeL), 2022. Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: Adoption, Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Innovation, Künstliche Intelligenz, Ontology, Use Case Wilkens, Rainer Vortrag „Wandlungsfähiges Produktionssystem – Gedanken und Ansätze“ Presentation 02.06.2022. BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Künstliche Intelligenz, Sennheiser Arnu, David; Klinkenberg, Ralf Industrial Data Science Platform and Applications in Electronics and Manufacturing Industries Presentation 14.12.2021. BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Industrie 4.0, RapidMiner, Sennheiser Hildebrandt, Petra Vortrag „KI allein genügt nicht!“ Presentation 24.09.2021. BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Künstliche Intelligenz, Sennheiser Hildebrandt, Petra Vortrag “Vollautomatischer Funktionstest bestückter Leiterplatten – Kann KI bei der Fehlerdiagnose helfen?“ Presentation 28.06.2021. BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Künstliche Intelligenz, Sennheiser Wilga, Matthäus; Jalowski, Max; Kirschbaum, Julius; Roth, Angela 21st European Academy of Management (EURAM) Conference 2021, 2021. Links | BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, Business Model Kemp, Daniel; Bonhage, Malte; Wilkens, Rainer Der digitale Zwilling als Basis für ein intelligentes und skalierbares Produktionssystem Journal Article In: SPS Magazin, 6 (June) 2021 , 2021. Links | BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, Digital Twin, IIP-Ecosphere, Sennheiser Stichweh, Heiko; Sauer, Christian; Eichelberger, Holger IIP-Ecosphere Platform Requirements (Usage View) Whitepaper In: 2021. Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: AI Services, Application Building, Artificial Intelligence, IIoT, IIoT-Platform, IIP-Ecosphere, Platform Activities, Platform Requirements, Usage View Sauer, Christian; Eichelberger, Holger; Ahmadian, Amir Shayan; Dewes, Andreas; Jürjens, Jan Aktuelle Industrie 4.0 Plattformen – Eine Übersicht Whitepaper In: (DE: IIP-2020/001, EN: IIP-2020/001-en), 2021. Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, Customizability, Ecosystem, Edge, Industry 4.0, platforms, Protocols Hildebrandt, Petra Vortrag „Lohnt sich KI?“ Presentation 11.02.2021. BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Künstliche Intelligenz, Sennheiser2022
@inproceedings{epr+22,
title = {Developing an AI-enabled IIoT platform - An early use case validation},
author = {Holger Eichelberger and Gregory Palmer and Svenja Reimer and Tat Trong Vu and Hieu Do and Sofiane Laridi and Alexander Weber and Claudia Niederée and Thomas Hildebrandt},
url = {https://arxiv.org/pdf/2207.04515},
doi = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.04515},
year = {2022},
date = {2022-07-10},
urldate = {2022-07-10},
booktitle = {SASI4 @ ECSA'22},
abstract = {For a broader adoption of AI in industrial production, adequate infrastructure capabilities are crucial. This includes easing the integration of AI with industrial devices, support for distributed deployment, monitoring, and consistent system configuration. },
keywords = {Artificial Intelligence, Asset Administration Shells, IIoT, Industry 4.0, Platform},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
@misc{nokey,
title = {Vortrag “Aufwand und Nutzen – Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Prüfung von Leiterplatten“},
author = {Petra Hildebrandt},
year = {2022},
date = {2022-06-30},
booktitle = {Rethink! Smart Manufacturing D/A/C/H},
keywords = {Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Sennheiser},
pubstate = {published},
tppubtype = {presentation}
}
@inproceedings{Kirschbaum2022,
title = {Use-Case-based Innovation for Artificial Intelligence - An ontological Approach},
author = {Julius Kirschbaum and Tim Posselt and Angela Roth},
url = {https://www.researchgate.net/publication/361667326_Use-case-based_innovation_for_artificial_intelligence_-_An_ontological_approach},
year = {2022},
date = {2022-06-21},
urldate = {2022-06-21},
booktitle = {ECIS 2022 Proceedings},
publisher = {AIS Electronic Library (AISeL)},
abstract = {Research has primarily focused on process models for AI-use-case-adoption, but neglected the use-cases themselves. In this research, an ontological artifact is developed as the basis for an AI-use-case-description-scheme. It allows practitioners and researchers to systematically describe such use-cases based on their level of abstraction and core characteristics. It enables them to classify, document and communicate these use-cases to support AI-adoption. We ground its development in diffusion of innovation theory and build upon research on AI-adoption. In particular, Rogers’ (2003) innovation decision process is utilised as a framework that explains adoption decisions by organisations. A Design Science Research approach is chosen that integrates the ontology development process by Noy and McGuinness (2001). In this research-in-progress, we conduct one ex ante and one ex post evaluation and plan for a second ex post evaluation that ensure the relevance and rigor of the artifact design.},
keywords = {Adoption, Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Innovation, Künstliche Intelligenz, Ontology, Use Case},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
@misc{nokey,
title = {Vortrag „Wandlungsfähiges Produktionssystem – Gedanken und Ansätze“},
author = {Rainer Wilkens},
year = {2022},
date = {2022-06-02},
booktitle = {REFA Talk „Wandlungsfähige Produktion in einer turbulenten Zeit“ },
publisher = {REFA Institut},
keywords = {Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Künstliche Intelligenz, Sennheiser},
pubstate = {published},
tppubtype = {presentation}
}
2021
@misc{nokey,
title = {Industrial Data Science Platform and Applications in Electronics and Manufacturing Industries},
author = {David Arnu and Ralf Klinkenberg},
year = {2021},
date = {2021-12-14},
booktitle = {AI in Manufacturing },
publisher = {Finnish-German Collaboration Initiatives},
keywords = {Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Industrie 4.0, RapidMiner, Sennheiser},
pubstate = {published},
tppubtype = {presentation}
}
@misc{nokey,
title = {Vortrag „KI allein genügt nicht!“ },
author = {Petra Hildebrandt},
year = {2021},
date = {2021-09-24},
booktitle = {Künstliche Intelligenz in der industriellen Produktion },
publisher = {Deutsche Messe AG},
keywords = {Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Künstliche Intelligenz, Sennheiser},
pubstate = {published},
tppubtype = {presentation}
}
@misc{nokey,
title = {Vortrag “Vollautomatischer Funktionstest bestückter Leiterplatten – Kann KI bei der Fehlerdiagnose helfen?“ },
author = {Petra Hildebrandt},
year = {2021},
date = {2021-06-28},
publisher = {KI & Data Analytics in Manufacturing },
keywords = {Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Künstliche Intelligenz, Sennheiser},
pubstate = {published},
tppubtype = {presentation}
}
@conference{nokey,
title = {A Systematic Characterization of Artificial Intelligence Business Models as a Fundament for Business Model Innovation and Strategic Decision-Making},
author = {Matthäus Wilga and Max Jalowski and Julius Kirschbaum and Angela Roth},
url = {https://cris.fau.de/converis/portal/publication/260644612?lang=en_GB},
year = {2021},
date = {2021-06-17},
urldate = {2021-06-17},
booktitle = {21st European Academy of Management (EURAM) Conference 2021},
keywords = {Artificial Intelligence, Business Model},
pubstate = {published},
tppubtype = {conference}
}
@article{nokey,
title = {Der digitale Zwilling als Basis für ein intelligentes und skalierbares Produktionssystem},
author = {Daniel Kemp and Malte Bonhage and Rainer Wilkens},
url = {https://www.sps-magazin.de/komponenten-fuer-die-automatisierung/es-wird-konkret/},
year = {2021},
date = {2021-06-15},
urldate = {2021-06-15},
journal = {SPS Magazin},
volume = {6 (June) 2021},
keywords = {Artificial Intelligence, Digital Twin, IIP-Ecosphere, Sennheiser},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
@whitepaper{Stichweh2021,
title = {IIP-Ecosphere Platform Requirements (Usage View)},
author = {Heiko Stichweh and Christian Sauer and Holger Eichelberger},
url = {https://www.iip-ecosphere.eu/wp-content/uploads/2021/03/IIP-2021_001_IIP-Ecosphere_Platform_Requirements_Usage_View.pdf},
doi = {10.5281/zenodo.4485801},
year = {2021},
date = {2021-03-11},
abstract = {This Whitepaper describes a shared view on the IIP-Ecosphere platform, which was developed as a core technical contribution of the IIP-Ecosphere Think Thank “Platforms”, to foster and complement the requirements collection of the platform, based on this shared view on envisioned platform functionality. Following the Industrial Internet Reference Architecture (IIRA), this Whitepaper describes the IIP-Ecosphere platform from the Usage Viewpoint. The Usage View on the IIP-Ecosphere platform that we discuss in this document represents the common view of all partners involved in the design, the subsequent implementation and, finally, the operations of the platform based on the voice of the prospective users of the platform in the IIP-Ecosphere community. The shared Usage View was collected in terms of a series of workshops with all interested project partners. The shared Usage View established in this document therefore provides a basis for deriving/validating the functional and quality requirements of the overall platform and, thus, enables the subsequent work on the development of the concepts and solutions established in the shared Usage View. For this current version of the Usage View, we jointly decided to focus on application building, distribution and AI services, as these topics strongly correlate with the technical foundations of the platform to be developed. For this focus, we describe a System under Consideration with 18 entities, 19 roles and 67 activities in this Whitepaper.},
keywords = {AI Services, Application Building, Artificial Intelligence, IIoT, IIoT-Platform, IIP-Ecosphere, Platform Activities, Platform Requirements, Usage View},
pubstate = {published},
tppubtype = {whitepaper}
}
@whitepaper{Sauer2020,
title = {Aktuelle Industrie 4.0 Plattformen – Eine Übersicht},
author = {Christian Sauer and Holger Eichelberger and Amir Shayan Ahmadian and Andreas Dewes and Jan Jürjens},
url = {https://www.iip-ecosphere.eu/wp-content/uploads/2021/02/IIP-2020_001.pdf
https://www.iip-ecosphere.eu/wp-content/uploads/2021/02/IIP-2020_001-en.pdf
https://zenodo.org/record/4485756
},
doi = {10.5281/zenodo.4485756 },
year = {2021},
date = {2021-02-15},
number = {DE: IIP-2020/001, EN: IIP-2020/001-en},
abstract = {Dieses Whitepaper gibt eine Übersicht über aktuelle Industrie 4.0 Plattformen, insbesondere aus dem Blickwinkel des IIP-Ecosphere-Projekts, das im KI-Innovationswettbewerb vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert wird. Dabei stehen Themen wir Interkonnektivität, digitale Zwillinge, Offenheit, Sicherheit und die Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Kontext der intelligenten Produktion im Mittelpunkt. Das Dokument beschreibt sowohl die Vorgehensweise der Datenermittlung, die Detailergebnisse für einzelne industrielle Plattformen als auch eine zusammenfassende Übersicht. Es werden insgesamt 21 industrielle Plattformen basierend auf öffentlich verfügbaren Dokumenten anhand von 16 Themenfeldern analysiert. Sowohl Plattformen als auch Analysethemen entstammen intensiver Diskussionen der Projektpartner in IIP-Ecosphere.
Die untersuchten Plattformen decken insbesondere die benötigten Grundfunktionen ab. Beispielsweise wird oft eine Vielzahl an Kommunikationsprotokollen bereitgestellt und verschiedenste Cloud-Dienste integriert. Selbst neuere Trends wie Künstliche Intelligenz sind inzwischen in den Plattformbeschreibungen zu finden. Allerdings ist der Funktionsumfang zwischen den Plattformen auch sehr unterschiedlich. Neuere Standards wie OPC-UA, UMATI oder die Industrie 4.0 Verwaltungsschale werden oft nur zurückhaltend, wenn überhaupt eingesetzt, was teilweise der Entwicklungshistorie aber auch strategischen Erwägungen geschuldet sein mag.
Basierend auf der Plattform-übergreifenden Analyse der 16 Themenfelder leiten wir Herausforderungen für zukünftige Plattformen und insbesondere für unsere Arbeit in IIP-Ecosphere ab. Diese umfassen Themen wie offene Ökosysteme, erweiterbare Architekturen mit standardisierten Schnittstellenbeschreibungen, flexible und dynamische Unterstützung für KI-Verfahren, sicherer und vereinheitlichter Datenaustausch (für Data Sharing, Ressource Sharing und Data Usage Control) wie auch durchgängige und konsistente Konfigurierbarkeit, die das Vertrauen des Nutzers in die jeweilige Plattform stärkt. Eine Standardisierung von (einigen) dieser Themen wäre wünschenswert um den Austausch und die Interoperabilität zwischen Plattformen und Plattformökosystemen zu verbessern und Lock-ins zu vermeiden.},
keywords = {Artificial Intelligence, Customizability, Ecosystem, Edge, Industry 4.0, platforms, Protocols},
pubstate = {published},
tppubtype = {whitepaper}
}
Die untersuchten Plattformen decken insbesondere die benötigten Grundfunktionen ab. Beispielsweise wird oft eine Vielzahl an Kommunikationsprotokollen bereitgestellt und verschiedenste Cloud-Dienste integriert. Selbst neuere Trends wie Künstliche Intelligenz sind inzwischen in den Plattformbeschreibungen zu finden. Allerdings ist der Funktionsumfang zwischen den Plattformen auch sehr unterschiedlich. Neuere Standards wie OPC-UA, UMATI oder die Industrie 4.0 Verwaltungsschale werden oft nur zurückhaltend, wenn überhaupt eingesetzt, was teilweise der Entwicklungshistorie aber auch strategischen Erwägungen geschuldet sein mag.
Basierend auf der Plattform-übergreifenden Analyse der 16 Themenfelder leiten wir Herausforderungen für zukünftige Plattformen und insbesondere für unsere Arbeit in IIP-Ecosphere ab. Diese umfassen Themen wie offene Ökosysteme, erweiterbare Architekturen mit standardisierten Schnittstellenbeschreibungen, flexible und dynamische Unterstützung für KI-Verfahren, sicherer und vereinheitlichter Datenaustausch (für Data Sharing, Ressource Sharing und Data Usage Control) wie auch durchgängige und konsistente Konfigurierbarkeit, die das Vertrauen des Nutzers in die jeweilige Plattform stärkt. Eine Standardisierung von (einigen) dieser Themen wäre wünschenswert um den Austausch und die Interoperabilität zwischen Plattformen und Plattformökosystemen zu verbessern und Lock-ins zu vermeiden.@misc{nokey,
title = {Vortrag „Lohnt sich KI?“},
author = {Petra Hildebrandt},
year = {2021},
date = {2021-02-11},
urldate = {2021-02-11},
publisher = {KI in der Produktion - organisiert durch Deutsche Messe AG },
keywords = {Artificial Intelligence, IIP-Ecosphere, Künstliche Intelligenz, Sennheiser},
pubstate = {published},
tppubtype = {presentation}
}