Data-Driven Assessment of Reliability for Cyber-Physical Production Systems

Jonas Friederich*

*Kontaktforfatter

Publikation: AfhandlingPh.d.-afhandling

82 Downloads (Pure)

Abstract

Som en af hjørnestenene i Industri 4.0 har Cyber-Physical Production Systems (CPPS) udviklet sig til en central teknologi i moderne produktion. De gør det muligt at integrere fysiske processer med digitale systemer for at forbedre produktivitet, effektivitet og fleksibilitet. Efterhånden som CPPS bliver mere og mere udbredt, er det afgørende at sikre deres pålidelighed for at undgå produktionsforstyrrelser, dyr nedetid og potentielle sikkerhedsproblemer. Traditionelle metoder til vurdering af pålidelighed har dog svært ved at følge med CPPS’ stigende kompleksitet.


De nuværende metoder til vurdering af pålidelighed er arbejdskrævende og kræver ekspertviden. Dette krav kan være en flaskehals for komplekse, dynamiske CPPS, hvilket ofte gør manuelt udviklede pålidelighedsmodeller forældede. Disse modeller kræver hyppige justeringer for at imødekomme ændringer i det fysiske system og har svært ved at indfange den komplekse adfærd, der er iboende i et CPPS.


I denne ph.d.-afhandling introducerer vi en ny ramme for datadrevet pålidelighedsvurdering af CPPS. Vores framework udnytter den store mængde data, der indsamles i sådanne systemer, herunder data fra informationssystemer, kontrolsystemer og sensorer. Vi udnytter og kombinerer Process Mining, modellering og simulering samt dataanalyseteknikker til at uddrage og validere nøjagtige pålidelighedsmodeller af CPPS. Desuden demonstrerer vi anvendelsen af vores framework i tre casestudier.
OriginalsprogEngelsk
Bevilgende institution
  • Syddansk Universitet
Vejledere/rådgivere
  • Lazarova-Molnar, Sanja, Hovedvejleder
Dato for forsvar23. nov. 2023
Udgiver
DOI
StatusUdgivet - 12. okt. 2023

Fingeraftryk

Dyk ned i forskningsemnerne om 'Data-Driven Assessment of Reliability for Cyber-Physical Production Systems'. Sammen danner de et unikt fingeraftryk.

Citationsformater