Titelaufnahme

Titel
Knowledge-based multi-agent architecture applied in the assembly domain / Munir Merdan
Weitere Titel
Wissensbasierte Multiagentenarchitektur mit Einsatz in der Montagedomäne
Verfasser / Verfasserin Merdan, Munir
Begutachter / BegutachterinZeichen, Gerfried ; Marik, Vladimir
Erschienen2009
UmfangVIII, 118 Bl. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Diss., 2009
Anmerkung
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Multi-agent / Ontologie / Dezentrale Steuerung / Wissensbasierte System / Montage
Schlagwörter (EN)Multi-agent / Ontology / Distributed Control / Knowledge-based System / Assembly
Schlagwörter (GND)Montage / Steuerung / Mehragentensystem / Wissensbasiertes System / Ontologie <Wissensverarbeitung>
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-29165 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Knowledge-based multi-agent architecture applied in the assembly domain [2.6 mb]
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Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Heutige Fertigungssysteme reagieren häufig zu inflexibel und unausreichend anpassungsfähig an die schnell ändernden Produktanforderungen mit unvorhersehbarer und plötzlicher Fluktuation sowie an die Produktionsstillstandzeiten. Außerdem leiden solche Systeme öfters unter einer schwachen Informations- und Wissensversorgung sowie unter schwachen Informationen- und Wissensaustausch zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen. Aufgrund dessen dass die Montage einen hohen Anteil an den Produktherstellungskosten hat und die Automatisierungsrate in diesem Arbeitsfeld sehr niedrig ist, führt die Anwendung flexiblerer Produktionsparadigma in dieser Domäne zu größten Nutzen. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung einer innovativen, agilen Steuerungsarchitektur um die gegenwärtigen Anforderungen, die die Montage einem Produktionsunternehmen auferlegt, zu begegnen. Um ein gemeinsames Ziel zu erreichen, können autonome Agenten Probleme lösen und miteinander kommunizieren. Mit dieser Fähigkeit bieten sie einen viel versprechenden Ansatz zur Entwicklung passender Paradigma für das Design intelligenter Fertigungssysteme und zur Steigerung derer Flexibilität und Agilität. Unser Ansatz ist die Entwicklung einer wissensintensiven Multi-Agent Architektur, welche die ontologiebasierte Kommunikation und Kooperation zwischen autonomen und heterogenen Agenten ermöglicht. Ein Agent, das Kernstück unserer Architektur, agiert basierend auf seinem Wissen, indem er das Produktionsumfeld und -Bedingungen analysiert und den Schlussfolgerungs-Prozess auslöst.

Dadurch wird die entsprechende Aktion ausgewählt, welche in ihrer Ausführung wiederum das Produktionsumfeld und bzw.

Produktionsbedingungen beeinflusst. Jeder Agent verfügt über das Wissen über sein Anwendungsgebiet, über Strategien, die verwendet werden können um ein spezifisches Ziel zu erreichen, sowie über die im System beteiligten Agenten. Der Agent repräsentiert die Produktionskomponente, die entweder ein physikalisches Ressource (numerisches Steuerungsmaschine, Roboter, Ladeplatte, usw.) oder eine logische Einheit (Auftrag, Zulieferung, usw.) sein kann. Eine mitbenutzte Ontologie ist entscheidend für eine erfolgreiche Kommunikation zwischen den Agenten, da sie ein gemeinsames Agreement und Verständigung über die verwendeten Konzepte liefert. Dies bietet die Möglichkeit die Interoperabilitätsproblemen zu lösen. Folglich, dient eine von Agenten gemeinsam benutzte Ontologie als Instrument dafür ein von Agenten, während ihrer Interaktionen verwendetes Vokabular zu definieren und "das Verstehen" des Nachrichteninhalts im Sinne einer korrekten Interpretation zu unterstutzen. Insbesondere, das wesentliche Domänewissen wird den Agenten durch die Ontologie zugänglich gemacht.

Zusammenfassung (Englisch)

Today's manufacturing systems are often too inflexible and not sufficiently adaptable to rapidly changing environments with unpredictable and abrupt fluctuation in product demands or manufacturing downtimes. Moreover, such systems suffer from the weak covering and exchange of the information and knowledge between enterprise levels. Since the assembly participates with high percentage in the cost of manufacturing a product and since the automation rate in this domain is very low, this is where the most benefits can be gained by applying more flexible manufacturing paradigms. This dissertation intends to develop innovative, agile control architecture to face the current requirements imposed to the manufacturing enterprises in the assembly domain. Having their own problem-solving capabilities and ability to interact in order to reach an overall goal, the autonomous agents are considered as a promising approach to provide a suitable paradigm for designing intelligent manufacturing systems to enhance flexibility and agility. We propose a knowledge-intensive multi-agent architecture that enables ontology-based communication and cooperation among a set of autonomous and heterogeneous agents. An agent, the main core of our architecture, acts based on his knowledge, by sensing the manufacturing environment, triggering the reasoning process, which selects the proper actions to be executed and that will affect the manufacturing environment. Each agent has knowledge about his domain of application, about strategies, which can be used to achieve a specific goal, and knowledge about the (other) agents involved in the system. The agent is a representation of a manufacturing component that can be either a physical resource (numerical control machine, robot, pallet, etc.) or a logic entity (order, supply, etc.). Having a shared ontology is critical for successful communication between agents, since such a shared ontology provides the common agreement and understanding about the concepts used. This offers the possibility for solving inter-operability problems. Therefore, the ontology will be shared among agents and will serve as the instrument to define the vocabulary used by the agents during their interactions, and to support "understanding" of the message content in the sense of its correct interpretation. In particular, the essential knowledge about the domain will be made available to the agents through an ontology.

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