@book{2022:grothoff:prozessf,
title = {Prozessführungskomponenten für die Integration von Machine Learning Modellen in die operative Prozessführung},
year = {2022},
note = {In der Forschung finden sich vermehrt Anwendungsbeispiele des
maschinellen Lernens. Einige der trainierten Modelle avisieren die
direkte Steuerung oder Regelung von technischen Prozessen. Bei der
Integration in industrielle Systeme ergeben sich jedoch
Herausforderungen. Meist werden Lösungen individuell an das
Prozessleitsystem angepasst und sind daher nicht interoperabel. In
dieser Arbeit wird der Ansatz beschrieben, die Lösungen als Dienste
standardisierter Komponenten zur Prozessführung zu kapseln. Ein
Entwurfsmuster zeigt, wie die Herausforderungen adressiert werden und
so eine schrittweise Integration sowie einheitliche Orchestrierung
möglich wird. Zur Validierung wurde eine Simulation eines
Transportprozesses in Unity erstellt und ein Neuronales Netz mit
PyTorch trainiert. Anschließend wurde die Lösung in das
Prozessleitsystem ACPLT/RTE integriert. Diese Arbeit richtet sich
daher gleichermaßen an Ingenieur*innen und Wissenschaftler*innen der
Automatisierung sowie der künstlichen Intelligenz.     
Inhaltsverzeichnis      Abkurzungen ¨ IX      Kurzfassung XI     
Abstract XI      1 Einleitung 1      1.1 Motivation . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1      1.2
Zielset...},
edition = {},
publisher = {VDI Verlag},
address = {Düsseldorf},
series = {Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik},
volume = {1277},
author = {Grothoff, Julian Alexander}
}