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2025
Doctoral Thesis
Title
Semantisch assistierte Datenbereitstellung für komplexe Digitale Zwillinge
Abstract
Die digitale Transformation der Industrie gilt als eine Lösung, um Klimaschutzziele und Wachstumsziele zu erreichen. Eine Möglichkeit, das Potenzial der digitalen Transformation zu nutzen, ist der Einsatz von Digitalen Zwillingen. Sie erleichtern die Bereitstellung von Produktionsdaten unter anderem mit dem Ziel, die Anlagenführung und den Ressourceneinsatz zu optimieren. In dieser Forschungsarbeit wird untersucht, wie Digitale Zwillinge von der Anlagenebene weiterentwickelt werden können, um Produktionslinien und ganze Werke abbilden zu können.
Die vorliegende Arbeit leitet die Architektur komplexer Digitaler Zwillinge auf Ebene von Produktionslinien und Werken her. Anschließend wird eine schrittweise Methode vorgestellt, um die Datenbereitstellung im Kontext komplexer Digitaler Zwillinge zu strukturieren. Der Kern dieser Arbeit ist die Herleitung und experimentelle Evaluierung von Geräteidentifikatoren, die das Ziel verfolgen, bestehende Ansätze der Datenstrukturierung zu ergänzen. So kann die Wiederverwendung von Daten innerhalb der Architektur eines komplexen Digitalen Zwillings unterstützen werden, um der Verpflichtung einer nachhaltigeren Produktion näher zu kommen.
Die vorliegende Arbeit leitet die Architektur komplexer Digitaler Zwillinge auf Ebene von Produktionslinien und Werken her. Anschließend wird eine schrittweise Methode vorgestellt, um die Datenbereitstellung im Kontext komplexer Digitaler Zwillinge zu strukturieren. Der Kern dieser Arbeit ist die Herleitung und experimentelle Evaluierung von Geräteidentifikatoren, die das Ziel verfolgen, bestehende Ansätze der Datenstrukturierung zu ergänzen. So kann die Wiederverwendung von Daten innerhalb der Architektur eines komplexen Digitalen Zwillings unterstützen werden, um der Verpflichtung einer nachhaltigeren Produktion näher zu kommen.
Thesis Note
Zugl.: Berlin, TU, Diss., 2024
Open Access
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CC BY 4.0: Creative Commons Attribution
Language
German