Sensor interfacing language for FAIR sensor services in manufacturing

Bodenbenner, Matthias Stefan; Schmitt, Robert H.; Sure-Vetter, York

doi:HT031041283

Sensor interfacing language for FAIR sensor services in manufacturing = FAIRe Sensordienste in der Produktion auf Basis einer Schnittstellenbeschreibungssprache

Bodenbenner, Matthias Stefan^RWTH*

2025

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Matthias Stefan Bodenbenner

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2025

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Schmitt, Robert H. (Thesis advisor)^RWTH* ; Sure-Vetter, York (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-03-28

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-03359
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1009136/files/1009136.pdf

Einrichtungen

Projekte

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
FAIR data (frei) ; FAIR guiding principles (frei) ; Industrie 4.0 (frei) ; Sensor Interacing Language (SOIL) (frei) ; cyber-physical systems (frei) ; data management (frei) ; production engineering (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Datengetriebene Anwendungen sind die Schlüsseltechnologie von Industrie 4.0, um die anstehenden Herausforderungen, wie beispielsweise nachhaltige Produktion, umfassende Automatisierung und Resilienz gegen Störungen, in der Fertigung und Produktion zu bewältigen. Während erfasste Daten in aktuellen Szenarien fast unmittelbar verarbeitet und genutzt werden, verschiebt sich der Nutzungshorizont der Daten zur Bewältigung der genannten Herausforderungen auf Monate oder Jahre. Dies führt zu einer zusätzlichen Komplexität bei der Dokumentation und Verwaltung der erfassten Daten, da Metainformationen über die Datenherkunft nachvollziehbar aufbewahrt werden müssen, um zu einem späteren Zeitpunkt (durch Dritte) (wieder) nutzbar zu sein. Da diese Anforderungen in der Fertigung aufgrund eines unzureichenden Datenmanagements derzeit nicht erfüllt werden, weisen Sensordaten ein großes ungenutztes Wertschöpfungspotenzial auf. Um dieses Wertschöpfungspotenzial zu heben, führt diese Arbeit FAIR Sensor Services ein: ein cyber-physikalisches Messsystem, welches die FAIR Guiding Principles aufgreift und auffindbare, zugängliche, interoperable und nachnutzbare Sensordaten bereitstellt. FAIR Sensor Services messen und liefern reichhaltig und umfassend beschriebene Messdaten, was die langfristige Nachnutzbarkeit fördert und das Wertschöpfungspotenzial deutlich erhöht. Darüber hinaus wird in dieser Arbeit die Sensor Interfacing Language (SOIL) eingeführt, um die Implementierung eines FAIR Sensor Services zu vereinfachen und die Lücke zur Anwendung der erforderlichen Methoden aus der Informatik zu schließen. Die Forschung folgt Design Science Research in einem dreistufigen Ansatz. Zunächst werden die von den FAIR Guiding Principles propagierten Anforderungen im Kontext der Anwendungsdomäne interpretiert und in 17 spezifische FAIRness-Kriterien für diese Domäne übersetzt. Darüber hinaus wird ein Datenlebenszyklus als Referenzrahmen für die Umsetzung der definierten Kriterien abgeleitet. Basierend auf diesen Kriterien werden im zweiten Schritt objektorientierte, syntaktische Datenstrukturen und Graph-basierte, semantische Datenmodelle entwickelt, um Sensordaten zu repräsentieren und ihre Provenienz zu erhalten. Das semantische Datenmodell gewährleistet die vollständige Einhaltung von der FAIR Guiding Principles und Maschinenlesbarkeit, ist aber mit hoher Komplexität verbunden. Im Gegensatz dazu bietet die syntaktische Datenstruktur eine hohe Ausdruckskraft bei gleichzeitiger Einfachheit, wodurch sie auch für Nicht-Data-Stewards nutzbar ist. Letzteres wird im dritten Forschungsschritt ausgenutzt, in dem eine neuartige Domänen-spezifische Beschreibungssprache - genannt Sensor Interfacing Language - vorgeschlagen wird, um die Definition der (FAIRen) semantischen Datenmodelle und die Entwicklung von FAIR Sensor Services basierend auf Modell-basierter Softwareentwicklung zu vereinfachen, zu operationalisieren und zu vereinfachen. Um die entwickelten Artefakte zu validieren, werden simulierte und physikalische Messsysteme am WZL mit SOIL modelliert und als FAIR Sensor Service implementiert. Die gewonnenen Daten werden mit verfügbarer, automatisierter Evaluierungssoftware auf ihre FAIRness hin bewertet und zeigen eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Stand der Technik. Die Demonstration in einem industrienahen Szenario beweist die Anwendbarkeit in der Produktion und Fertigung.

Data-driven applications are the key technology within Industry 4.0 to tackle today’s most imminent challenges in manufacturing and production, such as sustainable production, massive automation, and resilience against disruptions. The challenges mentioned require an extended usage horizon of the sensor data to months or years, while acquired data is almost immediately consumed in current scenarios. This implies additional complexity to the documentation and management of acquired data because metainformation about the data provenance must be comprehensibly retained to be (re-)usable at a later point in time (by third parties). Due to insufficient data management, these requirements are currently not matched in manufacturing, so sensor data has a large unused value-creation potential.To leverage the value-creation potential, this thesis proposes FAIR Sensor Services: a cyber-physical measuring system that adopts the FAIR Guiding Principles for data management, facilitating findable, accessible, interoperable, and reusable sensor data. FAIR Sensor Services measure and provide richly and comprehensively described measurement data, boosting long-term reusability and significantly increasing the value-creation potential. Furthermore, this thesis introduces the Sensor Interfacing Language (SOIL) to streamline the implementation of a FAIR Sensor Service and bridge the gap to the required methods from computer science.The course of research follows Design Science Research in a three-step approach. First, the requirements promoted by the FAIR Guiding Principles are interpreted for the application domain and translated into 17 specific FAIRness criteria for that domain. Moreover, a data life-cycle is derived as a reference frame for implementing the defined criteria. Based on these criteria, object-oriented, syntactic data structures and graph-based, semantic data models are developed in the second step to represent sensor data and preserve their provenance. The semantic data model ensures full compliance with FAIR Guiding Principles and machine- actionability but bears high complexity. In contrast, the syntactic data structure trades in expressiveness with simplicity but enables low-barrier usage for non-data stewards. The latter is exploited in the third step of research, where a novel domain-specific modeling language - called the Sensor Interfacing Language - is proposed to simplify, operationalize, and streamline the definition of the (FAIR) semantic data models and development of FAIR Sensor Services based on model-driven software engineering.To validate the developed artifacts, simulated and physical measuring systems at the WZL are modeled with SOIL and implemented as FAIR Sensor Service. The acquired data is evaluated for their FAIRness using available, automated assessment tools and reveals significant improvement compared to the state-of-the-art. The demonstration in a close-to-industry scenario proves applicability for the manufacturing domain.

OpenAccess:
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