Schwerpunkt 22: Kognitive Technische SystemeMRP II-Konzept vs. SAP APO Produktionssteuerung Lean...
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Institut für Mess- und Regelungstechnik
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
Schwerpunkt 22: Kognitive Technische Systeme
wählbar im M.Sc. MACHVerantwortung: Prof. Dr.-Ing. Christoph Stiller
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Maschinen erhalten kognitive Fähigkeiten
Kognition ist wesentlicher Innovationstreiber im MaschinenbauInterdisziplinäre Ingenieure mit Systemdenken sind gefragt
29.04.20202
Kognitive Technische Systeme
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Beteiligte Fakultäten: Maschinenbau, Informatik, Elektrotechnik
Beteiligte Institute im Maschinenbau: MRT, IAI, IFL, ITM
Lernziele:Qualifikation für Kognitive SystemeWahrnehmung und Verhaltensgenerierung für Maschinen
Zielgruppe: qualifizierte Studierende mit Interesse an Robotik,Informationsverarbeitung, Mess- und Regelungstechnik
Besonderheiten:interdisziplinär vielfältige Anwendungenvielfältige BerufsmöglichkeitenVerknüpfung von Theorie, Simulation und Praktikum
29.04.20203
Kognitive Technische Systeme
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29.04.20204
Kognitive Technische Systeme
KernbereichVorlesung Dozent(en) Sem LP
Datenanalyse für Ingenieure Ludwig, Mikut, Reischl SS 5
Fahrzeugsehen Lauer, Stiller SS 6
Verhaltensgenerierung für Fahrzeuge Stiller, Werling SS 4
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Methoden der Datenanalyse mit einem Schwerpunkt auf Einzelmerkmale und Zeitreihen, u.a.
MerkmalsextraktionKlassifikation, Regression, ClusteringBewertungsmaße und Validierungsstrategien
Praktische Fallbeispiele Rechnerübungen mit MATLAB-Toolbox SciXMiner
29.04.20205
Vorlesung Datenanalyse für Ingenieure
0 5 10 15 20
Januar
Februar
März
Mai
Juni Juli
August
September
Oktober
November
Dezember
Zeit [Stunden]
Pm
ess
0
0.04434
0.17736
0.39906
0.70944
1.1085
1.59624
2.17266
2.83776
3.59154
4.434
Merkmals- extraktion
Klassifikation/ Regression
Merkmals-transformation
Merkmals-selektion Aus-
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Datentupel- selektion
Visualisierung Bewertungsmaße
Problemformulierung (formalisiert)
Problemformulierung (verbal)
Zusammenstellung Lerndatensatz
Entwurf Data-Mining-Verfahren
Datenbank
XZR, X, y Validierungs- strategien
Entscheidungsfindung
Dozenten: apl. Prof. Dr.-Ing. Ralf Mikut, PD Dr.-Ing. Markus Reischl, MSc Nicole Ludwig
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Kamerabasierte Umgebungswahrnehmungfür autonome Fahrzeuge (und Roboter)
StereosehenMerkmalspunktverfahrenObjektverfolgung im BildSelbstlokalisierungautomatische KartenerstellungFahrbahnerkennungVerhaltenserkennung
Dozenten: Dr. rer. nat Martin Lauer,Prof. Dr.-Ing. Christoph StillerSprache: englisch
29.04.20206
Vorlesung Automotive Vision
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Aktuelle Methoden zur Planung und Regelung von Fahrzeugtrajektorien
InhaltFahrdynamik, -sicherheit, -komfort, -effizienzRegelung von FahrzeugenFahrwerkstabilisierung (ABS, ASR, ESP)Längsführung (ACC, Notbremsung, ...)Querführung (Spurhalten, Ausweichen, ...)Trajektorienplanung, -regelungAutonomes Fahren
Voraussetzung: Grundlagen der Mess- und Regelungstechnik
Dozenten: Prof. Dr.-Ing. Christoph Stiller, PD Dr.-Ing. Moritz Werling (BMW)
29.04.20207
Vorlesung Verhaltensgenerierung für Fahrzeuge
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29.04.20208
Kognitive Technische Systeme
Ergänzungsbereich SommersemesterVorlesung Dozent(en) LP
Informationssysteme in Logistik und Supply Chain Management Kilger 3
Kognitive Automobile Labor Lauer, Stiller, Kamran 6
Kognitive Systeme Waibel, Stüker, Meißner, Neumann 6
Lokalisierung mobiler Agenten Noack, Hanebeck 6
Messtechnik II Stiller, Wirth 4
Rechnergestützte Fahrzeugdynamik Proppe 4
Robotik III - Sensoren in der Robotik Asfour, Grotz 3
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29.04.20209
Kognitive Technische Systeme
Ergänzungsbereich WintersemesterVorlesung Dozent(en) LP
Computational Intelligence Jakob, Mikut, Reischl 4
Digitale Regelungen Knoop 4
Informationsverarbeitung in Sensornetzwerken Noack, Mayer, Hanebeck 6
Machine Vision Lauer, Stiller 8
Robotik I - Einführung in die Robotik Asfour, Paus 6
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ZIELE DER VORLESUNGÜberblick über logistische Prozesse und Systeme
Was gehört alles zur Logistik? Welche Prozesse unterscheidet man? Was sind die grundlegenden Konzepte dieser Prozesse?
Grundlagen von Informationssystemen und InformationstechnikWie grenzen sich die Begriffe IS und IT voneinander ab?Wie werden Informationssysteme mit IT realisiert? Wie funktioniert IT?
Überblick über Informationssysteme zur Unterstützung logistischer ProzesseWelche IT-Systeme für logistische Aufgaben gibt es? Wie unterstützen diese logistische Prozesse?
Vertiefung der Funktionalität ausgewählter Module von SAP zur Unterstützung logistischer ProzesseWelche Funktionen werden angeboten? Wie sieht die Benutzeroberfläche aus? Wie arbeitet man mit dem Modul? Welche Schnittstellen gibt es? Welche Stamm- und Bewegungsdaten benötigt das System?
29.04.202010
Vorlesung Informationssysteme in Logistik und Supply Chain Management
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GRUNDLAGENEinführung in logistische Strukturen und Prozesse
Fallstudie: Beumer MaschinenbaufabrikInformationssysteme / InformationstechnikVerbuchungslogik, Stamm- und Bewegungsdaten
LOGISTIK-PROZESSEKundenbedarfsmanagement
Auftragsmanagement, AuftragsterminierungAbsatzplanung
Produktionsplanung und Master PlanningMRP II-Konzept vs. SAP APO
ProduktionssteuerungLean ProductionManufacturing Execution SystemsAutomatisierungstechnik
Lagerverwaltung und IntralogistikLagerprozesse und Lagerverwaltungssysteme
Externe LogistikprozesseLieferantenmanagementTransportmanagementEvent Management
29.04.202011
Vorlesung Informationssysteme in Logistik und Supply Chain Management
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Keystone Projekt: Vorlesungsbegleitende Erforschung AutomobilerKognition in der PraxisMaximal 5 Teams a 4 Studenten lassen ein Modellauto die Umgebungwahrnehmen und darin autonom Fahraufgaben bewältigen.Inhalt
Methoden der Teamarbeit, ProjektplanungFahrzeugsehenSituationserkennungTrajektorienplanungFahrzeugregelung
Teilnehmerzahl begrenzt, Anmeldung&Auswahlverfahren!Vorkenntnisse:
Automotive Vision oder Machine VisionVerhaltensgenerierung für Fahrzeuge (paralleles Hören möglich)
Dozenten: Dr. rer. nat. Martin Lauer, Prof. Dr.-Ing. Christoph Stiller
29.04.202012
Kognitive Automobile Labor
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29.04.202013
Vorlesung Lokalisierung mobiler AgentenGrundlagen und aktuelle Methoden zur dynamischen LokalisierungInhalt:
Modellbildung und KoppelnavigationStatische Lokalisierungsverfahren
Typische LokalisierungskonzepteGeschlossene Lösungen
Dynamische LokalisierungStochastische DatenfusionKalman-Filter
Simultane Lokalisierung und KartographierungInterdisziplinär:
Hardware Software Algorithmen
Breites Einsatzspektrum in vielen alltäglichen Anwendungen
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Aktuelle Methoden zur Messung der Umgebung von MaschinenInhalt
Digitale MesstechnikProbabilistische Methoden der MesstechnikEstimation und InformationsfusionBayes-FilterVideo-, Lidar-, Radar-datenverarbeitung
Dozenten: Prof. Dr.-Ing. Christoph Stiller
29.04.202014
Vorlesung Messtechnik II
Sensor 1 Sensor 2
Strecken-datenbank Weichen-
erkennung
Korrelator
Weiche ja/neinWeichentypWeichenstellung
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InhaltAbgrenzung Messtechnik/SensorikKlassifikation von SensorenDigitisierung und Klassifikation von Signalen- SignalverarbeitungEinbindung von Sensoren in RobotersprachenBehandlung von Unsicherheiten- MultisensorsystemeRepräsentations- und ModellierproblemeInterpretation von Situationen sowie Ableitung von Aktionsfolgen
Voraussetzung: keine
29.04.202015
Vorlesung Robotik III - Sensoren in der Robotik
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29.04.202016
Vorlesung Computational Intelligence
Methoden der Computational IntelligenceFuzzy-LogikKünstliche Neuronale Netze inkl. Deep LearningEvolutionäre Algorithmen
Praktische Fallbeispiele
Dozenten: apl. Prof. Dr.-Ing. Ralf Mikut, PD Dr.-Ing. Markus Reischl
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Methoden der Regelung für DigitaltechnikInhalt
Einführung, DigitalisierungReglerentwurf im zeitdiskreten ZustandsraumZustandsbeobachterAnalyse und Entwurf im z-Bereich
Voraussetzung: Grundlagen der Mess- und Regelungstechnik
Dozent: Prof. Dr.-Ing. Michael Knoop
29.04.202017
Vorlesung Digitale Regelungen
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Solide Kenntnisse im Bereich der Informationsverarbeitung Inhalt
Digitale SignalverarbeitungVerteilte SensordatenverarbeitungAufbau der InfrastrukturModellbasierte Informationsverarbeitung
Was ist der Reiz?Interdisziplinär
Hardware/SoftwareAlgorithmenKommunikation
Spannende HerausforderungenEinsichten vielseitig verwendbarInteressante AnwendungenZukunft: Vielzahl neuer Anwendungen
29.04.202018
Vorlesung Informationsverarbeitung in Sensornetzwerken
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Techniken der Kamerabildverarbeitung & MustererkennungAnalyse von KamerabildernBildfilterungErkennung geometrischer StrukturenFarbverarbeitungSzenensegmentierunggeometrische KameraeigenschaftenMustererkennungDeep Learning
Dozenten: Dr. rer. nat. Martin Lauer,Prof. Dr.-Ing. Christoph StillerSprache: englisch
29.04.202019
Vorlesung Machine Vision
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29.04.202020
Kognitive Technische Systeme
PraktikaPraktikum Dozent(en) Sem LP
Mechatronik-Praktikum Lorch, Seemann, Stiller WS 4
Rechnergestützte Verfahren der Mess- und Regelungstechnik (RVMRT)
Stiller WS 4
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Kleingruppenpraktikum
InhaltDigitale MesstechnikDigitales Speicheroszilloskop und digitaler Spektrum-AnalysatorUltraschall-ComputertomographieSensorik für mobile RoboterIndustrielle BildverarbeitungIndustrieroboter
29.04.202021
Praktikum Rechnergestützte Verfahren der Mess-und Regelungstechnik
Foliennummer 1Kognitive Technische SystemeKognitive Technische SystemeKognitive Technische SystemeVorlesung Datenanalyse für IngenieureVorlesung Automotive VisionVorlesung Verhaltensgenerierung für FahrzeugeKognitive Technische SystemeKognitive Technische SystemeVorlesung Informationssysteme in Logistik und Supply Chain Management Vorlesung Informationssysteme in Logistik und Supply Chain Management Kognitive Automobile LaborVorlesung Lokalisierung mobiler AgentenVorlesung Messtechnik IIVorlesung Robotik III - Sensoren in der RobotikVorlesung Computational IntelligenceVorlesung Digitale RegelungenVorlesung Informationsverarbeitung in SensornetzwerkenVorlesung Machine VisionKognitive Technische SystemePraktikum Rechnergestützte Verfahren der Mess- und Regelungstechnik