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WS-A.III

Functional Perspective

CoordinatorBrecher, Christian
Grant period2019-01-01 -
Funding bodyDeutsche Forschungsgemeinschaft
 DFG
Further information: Homepage
IdentifierG:(DE-82)X080067-WS-A.III

EXC 2023: Internet of Production (IoP)

Note: Das Internet – in seiner Bedeutung als weltweites sozio-technisches Netzwerk – hat die Verfügbarkeit von Daten und Wissen revolutioniert. Mit dem Konzept des Internets der Dinge (IoT für engl. "Internet of Things") wurde die Idee auf die physikalische Welt übertragen. Die direkte An-wendung des IoT-Ansatzes auf die Produktion ist derzeit nicht zielführend möglich, da die Pro-duktionstechnik durch wesentlich mehr Parameter, aber weniger verfügbare Daten als andere Big-Data-Domänen geprägt ist. Obwohl in der modernen Produktionstechnik große Mengen an Daten vorhanden sind, sind diese weder einfach zugänglich, interpretierbar, noch so vernetzt, dass daraus Wissen generiert werden kann. Dem Internet of Production (IoP) liegt die Vision zugrunde, ein neues Niveau der domänenübergreifenden Kollaboration zu ermöglichen, indem semantisch adäquate und kontextbezogene Daten aus Produktion, Entwicklung und Nutzung in Echtzeit und angepasster Granularität zur Verfügung gestellt werden. Den zentralen wissen-schaftlichen Ansatz hierfür stellen Digitale Schatten als anwendungsspezifisch aggregierte und multi-perspektivische Datensätze dar. Im Exzellenzcluster wird eine konzeptionelle Referenzinfrastruktur entworfen und implementiert, die die Generierung und Nutzung der Digitalen Schatten ermöglicht. Zur Umsetzung des Internet of Production haben sich Aachens renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Produktionstechnik, Informatik, Werkstoffwissenschaften sowie der Wirtschaftswissenschaften formiert. Gemeinsam werden die interdisziplinären Herausforderungen, wie die Integration von reduzierten produktionstechnischen Modellen in datengetriebenes Machine Learning mit den Zielen eines domänenübergreifenden Wissensaufbaus sowie kontext-adaptiven Handlungen, adressiert. Das Internet of Production stellt die Basis für neue Methoden des ganzheitlichen Arbeitens dar, indem ingenieurswissenschaftliche Methoden und Prozesse entwickelt und verbessert werden. Hierfür ist ein integrierter Ansatz in der Produktionstechnik erforderlich. Aachen als Ausgangspunkt für das Internet of Production ist durch eine einzigartige Breite und ein herausragendes Ansehen in der Produktionsforschung geprägt, was auch durch die Ergebnisse des laufenden Exzellenzclusters "Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer" untermauert wird. Der RWTH Aachen Campus bietet einzigartige infrastrukturelle Voraussetzungen mit diversen Forschungsinstituten und industriellen Partnern zur integrativen Entwicklung und Validierung des Internet of Production. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit der Forschungsteams wird u. a. durch die Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses im Rahmen einer Graduiertenschule unterstützt.
 

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Dataspaces for Collaborative Research
2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData) : 8-11 Dec. 2025
2025 IEEE International Conference on Big Data, BigData 2025, MacauMacau, Macau, 8 Dec 2025 - 11 Dec 20252025-12-082025-12-11
IEEE 3835-3844 () [10.1109/BigData66926.2025.11402648]  GO BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Data-driven modelling of the fume emission rate for gas metal arc welding
Welding in the world () [10.1007/s40194-026-02403-4]  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png Journal Article  ;  ;  ;  ;
Towards the Application of Low-Cost Collaborative Robots in Laser Materials Processing
9. International Congress on Laser Advanced Materials Processing, LAMP 2025, Ise ShiIse Shi, Japan, 10 Jun 2025 - 13 Jun 20252025-06-102025-06-13 Journal of Laser Micro/Nanoengineering 21(1), 91-102 () [10.2961/jlmn.2026.01.3001]  GO  Download fulltext Files  Download fulltextHomepage of journal BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Integration of galvanometer scanners in ROS for path planning in robot-based laser material processing
[Lasers in Manufacturing Conference 2025, LIM 2025, 2025-06-23 - 2025-06-26, München, Germany]
Lasers in Manufacturing Conference 2025, LIM 2025, MünchenMünchen, Germany, 23 Jun 2025 - 26 Jun 20252025-06-232025-06-26
Wissenschaftliche Gesellschaft Lasertechnik und Photonik e.V. (WLT) ()  GO   Download fulltextFulltext BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Generative AI in industrial machine vision: a review
Journal of intelligent manufacturing 37(4), 1447-1470 () [10.1007/s10845-025-02604-6]  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Event-based laser speckle velocity regression for planar motion
Proceedings of LAMP2025 The 9th International Congress on Laser Advanced Materials Processing June 10-13, 2025, Ise, Mie, Japan
9. International Congress on Laser Advanced Materials Processing, LAMP 2025, Ise CityIse City, Japan, 10 Jun 2025 - 13 Jun 20252025-06-102025-06-13
Osaka : Japan Laser Processing Society 25-01 ()  GO   Download fulltextHomepage of book BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Sailing Towards Zero-Shot State Estimation using Foundation Models Combined with a UKF
[10.48550/arXiv.2509.04213]  GO arXiv   Download fulltextFulltext by arXiv.org BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Sailing Towards Zero-Shot State Estimation using Foundation Models Combined with a UKF
2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC)
IEEE 64. Conference on Decision and Control, CDC, Rio de JaneiroRio de Janeiro, Brazil, 10 Dec 2025 - 12 Dec 20252025-12-102025-12-12
[10.1109/CDC57313.2025.11313025]  GO BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Fabrication forecasting of laser powder bed fusion processes with deep learning models
Aachen : RWTH Aachen University 1 Online-Ressource : Illustrationen () [10.18154/RWTH-2025-09906] = Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Connected, digitalized wire arc additive manufacturing: utilizing data in the internet of production to enable industrie 4.0
Scientific reports 15(1), 38672 () [10.1038/s41598-025-15250-y]  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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 Record created 2020-11-05, last modified 2023-01-24


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