Referenzen
Publikationen
Parbat, S., Viedt, I., Härtner, S., & Urbas, L. (2025).
Energy Management System Plug-&-Monitor Architecture with an Asset Administration Shell.
IFAC-PapersOnLine, 59(25), 59-64. DOI: 10.1016/j.ifacol.2025.11.925
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C. Yang, X. Tu, R. Ala-Laurinaho, J. Mattila, J. Juhanko, K. Tammi, S. Vogt, P. Patolla and D. Reichelt,
„TwinFlow: Empowering industrial material flow with data-sovereignty through digital twins“, in 2025 IEEE
23rd International Conference on Industrial Informatics (INDIN), July 2025, pp. 1–8. DOI:
10.1109/INDIN64977.2025.11279409.
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Vogt, Stefan; Patolla, Paul; Metzler, Johannes; Reichelt, Dirk (2024): Towards digital twin-based dataspaces
for industrial computer vision services. In: 2024 IEEE 22nd International Conference on Industrial
Informatics (INDIN), Aug. 2024, pp. 1–7. DOI: 10.1109/INDIN58382.2024.10774458.
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Friedrich, Christian; Vogt, Stefan; Rudolph, Franziska; Patolla, Paul; Grützmann, Jossy Milagros; Hohmeier,
Orlando et al. (2024): Enabling Federated Learning Services Using OPC UA, Linked Data and GAIA-X in
Cognitive Production. In: Journal of Machine Engineering, pp. 5-20. DOI: 10.36897/jme/188618.
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Koch, A., Madler, J., Bamberg, A., & Urbas, L. (2024).
Towards PEA Matching from Simulation as Part of a Digital Twin Concept for Scale-Up in Modular Plants.
In Computer Aided Chemical Engineering (Vol. 53, pp. 595-600). Elsevier. DOI: 10.1016/B978-0-443-28824-1.50100-9
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Hamedi, N., Klose, A., & Urbas, L. (2024).
Towards Cognitive Engineering-Driven knowledge graphs for Chemical Processes:
Serialization of Abstraction Decomposition Hierarchy Using OntoCAPE.
In Computer Aided Chemical Engineering (Vol. 53, pp. 3097-3102). Elsevier. DOI: 10.1016/B978-0-443-28824-1.50517-2
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Vogt, L., Pelzer, F., Klose, A., Khadyrov, V., Lange, H., Viedt, I., ... & Mädler, J. (2023, May).
P2o-lab: A learning factory for digitalization and modularization.
In Proceedings of the 13th Conference on Learning Factories (CLF 2023). DOI: 10.2139/ssrn.4456423
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Mädler, J., Viedt, I., Lorenz, J., & Urbas, L. (2022).
Requirements to a digital twin-centered concept for smart manufacturing in modular plants considering distributed knowledge.
Computer Aided Chemical Engineering, 49, 1507-1512. DOI: 10.1016/B978-0-323-85159-6.50251-7
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Projekte
Semiconductor-X – Semiconductor-X ist eine Forschungsinitiative mit dem Ziel, ein nachhaltiges und resilientes Datenökosystem für die Halbleiter Liefer- und Wertschöpfungskette zu schaffen. Die Asset Administration Shell dient als zentrales Instrument zur Gewährleistung semantischer Interoperabilität.
Industrial Computer Vision – Industrial Computer Vision untersucht den skalierbaren Einsatz von Computer Vision und KI-basierten Methoden zur Automatisierung visueller Qualitätskontrollen in industriellen Fertigungsprozessen.
Fed-X-Pro – Semiconductor-X ist eine Forschungsinitiative mit dem Ziel, ein nachhaltiges und resilientes Datenökosystem für die Halbleiter Liefer- und Wertschöpfungskette zu schaffen. Die Asset Administration Shell dient als zentrales Instrument zur Gewährleistung semantischer Interoperabilität.
Lab2Plant – Das Lab2Plant-Projekt hat das Ziel, die derzeitigen Engineering-Workflows aus dem Labor-Ökosystem in ein vom Menschen unterstütztes Smart-Factory-Ökosystem zu übertragen, das aus smart PEAs im Labor- und Produktionsmaßstab besteht. Zu diesen Anforderungen müssen die aus Struktur- und Verhaltensmodellen erstellten Digitalen Zwillinge semantisch verbunden werden, um den Austausch von Informationen zwischen den verschiedenen Digitalen Zwillingsmodellen zu unterstützen