Skip to content
Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter (O) June 8, 2022

An ontology for remanufacturing systems

Eine Ontologie für Remanufacturing-Systeme
  • Julius Pfrommer

    Dr.-Ing. Julius Pfrommer ist Wirtschaftsingenieur mit Diplom-Abschlüssen in des Karlsruher Institut für Technologie KIT und dem Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG). Herr Pfrommer hat an der Fakultät für Informatik des Karlsruher Institut für Technologie zu algorithmischen Fragen dezentraler Planung promoviert (summa cum laude). In seiner aktuellen Funktion als Gruppenleiter am Fraunhofer IOSB beschäftigt er sich mit der Optimierung industrieller Prozesse anhand von Methoden der KI und des Machine Learning, sowie dem Informations-Management in der Produktion. Weiterhin ist Herr Dr. Pfrommer der wissenschaftliche Leiter des Kompetenzzentrums für KI-Engineering (CC-KING) in Karlsruhe.

    EMAIL logo
    , Jan-Felix Klein , Marco Wurster , Simon Rapp , Patric Grauberger , Gisela Lanza , Albert Albers , Sven Matthiesen and Jürgen Beyerer

Abstract

A fully automated remanufacturing system needs to be very adaptive in order to adjust to different product variants and the condition of received products. To allow for such adaptive behavior across different subsystems and levels from the classical automation hierarchy, a common and uniform understanding regarding the core concepts that constitute a remanufacturing system is required. This article presents an ontology for the core concepts in an automated remanufacturing system.

Zusammenfassung

Durchgängig automatisierte Remanufacturing-Systeme müssen mit vielen verschiedenen Produktvarianten und Zuständen der erhaltenen Rückläufer umgehen können. Ein solch adaptives Verhalten hat Auswirkungen über die Grenzen einzelner Maschinen und Anlagen und über die Ebenen der klassischen Automatisierungspyramide hinweg. Das erhöht die Anforderungen an die Schnittstellen und Interaktionsmuster zwischen den Elementen eines Remanufacturing-Systems. Als Grundlage dafür wird in diesem Artikel eine Ontologie für Remanufacturing-Systeme vorgestellt.

Funding source: Carl-Zeiss-Stiftung

Funding statement: This work was partially funded by the Carl Zeiss Foundation as part of the AgiProbot project.

About the author

Dr.-Ing. Julius Pfrommer

Dr.-Ing. Julius Pfrommer ist Wirtschaftsingenieur mit Diplom-Abschlüssen in des Karlsruher Institut für Technologie KIT und dem Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG). Herr Pfrommer hat an der Fakultät für Informatik des Karlsruher Institut für Technologie zu algorithmischen Fragen dezentraler Planung promoviert (summa cum laude). In seiner aktuellen Funktion als Gruppenleiter am Fraunhofer IOSB beschäftigt er sich mit der Optimierung industrieller Prozesse anhand von Methoden der KI und des Machine Learning, sowie dem Informations-Management in der Produktion. Weiterhin ist Herr Dr. Pfrommer der wissenschaftliche Leiter des Kompetenzzentrums für KI-Engineering (CC-KING) in Karlsruhe.

References

1. Borgo, S. and P. Leitão. 2007. Foundations for a core ontology of manufacturing. In: Ontologies. Springer, pp. 751–775.10.1007/978-0-387-37022-4_27Search in Google Scholar

2. Elfaham, H. and U. Epple. 2020. Meta models for intralogistics. at – Automatisierungstechnik 68(3): 208–221.10.1515/auto-2019-0083Search in Google Scholar

3. Furmans, K. and K.R. Gue. A framework for modeling material handling with decentralized contro. In: 15th IMHRC Proceedings (Savannah, Georgia. USA – 2018).Search in Google Scholar

4. Gero, J.S. and U. Kannengiesser. 2014. The function-behaviour-structure ontology of design. In: (A. Chakrabarti and L.T.M. Blessing, eds) An anthology of theories and models of design. Springer London, London and s. l., pp. 263–283.10.1007/978-1-4471-6338-1_13Search in Google Scholar

5. Grauberger, P., H. Wessels, B. Gladysz, N. Bursac, S. Matthiesen and A. Albers. 2019. The contact and channel approach – 20 years of application experience in product engineering. Journal of Engineering Design 81(1): 1–25.10.1080/09544828.2019.1699035Search in Google Scholar

6. He, Y., C. Hao, Y. Wang, Y. Li, Y. Wang, L. Huang and X. Tian. 2020. An ontology-based method of knowledge modelling for remanufacturing process planning. Journal of Cleaner Production 258: 120952.10.1016/j.jclepro.2020.120952Search in Google Scholar

7. Hitzler, P., M. Krötzsch, B. Parsia, P.F. Patel-Schneider, S. Rudolph, et al. 2009. Owl 2 web ontology language primer. W3C recommendation 27(1): 123.Search in Google Scholar

8. Järvenpää, E., N. Siltala, O. Hylli and M. Lanz. 2019. The development of an ontology for describing the capabilities of manufacturing resources. Journal of Intelligent Manufacturing, 30(2): 959–978.10.1007/s10845-018-1427-6Search in Google Scholar

9. Johnson, M.R. and I.P. McCarthy. 2014. Product recovery decisions within the context of extended producer responsibility. Journal of Engineering and Technology Management 34: 9–28.10.1016/j.jengtecman.2013.11.002Search in Google Scholar

10. Kazakov, Y., M. Krötzsch and F. Simančík. 2014. The incredible elk. Journal of automated reasoning 53(1): 1–61.10.1007/s10817-013-9296-3Search in Google Scholar

11. Ragavan Sampath Kumar, V., A. Khamis, S. Fiorini, J.L. Carbonera, A.O. Alarcos, M. Habib, P. Goncalves, H. Li and J.I. Olszewska. 2019. Ontologies for industry 4.0. The Knowledge Engineering Review 34.10.1017/S0269888919000109Search in Google Scholar

12. Matthiesen, S. 2021. Gestaltung – prozess und methoden. In: (B. Bender and K. Gericke, eds) Pahl/Beitz Konstruktionslehre. Springer-Verlag GmbH, Berlin Heidelberg, Germany.10.1007/978-3-662-57303-7_13Search in Google Scholar

13. Matthiesen, S., P. Grauberger, F. Bremer and K. Nowoseltschenko. 2019. Product models in embodiment design – an investigation of challenges and possibilities. Springer Nature Applied Sciences.10.1007/s42452-019-1115-ySearch in Google Scholar

14. Negri, E., S. Perotti, L. Fumagalli, G. Marchet and M. Garetti. 2017. Modelling internal logistics systems through ontologies. Computers in Industry 88: 19–34.10.1016/j.compind.2017.03.004Search in Google Scholar

15. Pfrommer, J., D. Stogl, K. Aleksandrov, S. Escaida Navarro, B. Hein and J. Beyerer. 2015. Plug & produce by modelling skills and service-oriented orchestration of reconfigurable manufacturing systems. at-Automatisierungstechnik 63(10): 790–800.10.1515/auto-2014-1157Search in Google Scholar

16. Strzelczak, S., P. Balda, M. Garetti and A. Lobov (eds). 2015. Open knowledge-driven manufacturing & logistics – The eScop approach. Warsaw University of Technology Publishing House.Search in Google Scholar

17. Vajna, S., C. Weber, K. Zeman, P. Hehenberger, D. Gerhard and S. Wartzack. 2018. CAx für Ingenieure: Eine praxisbezogene Einführung. 3., vollständig neu bearbeitete auflage edition. SpringerLink Bücher. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Germany.10.1007/978-3-662-54624-6Search in Google Scholar

18. Wurster, M., B. Häfner, D. Gauder, N. Stricker and G. Lanza. 2021. Fluid automation – A definition and an application in remanufacturing production systems. Procedia CIRP 97: 508–513.10.1016/j.procir.2020.05.267Search in Google Scholar

Received: 2021-10-31
Accepted: 2022-04-11
Published Online: 2022-06-08
Published in Print: 2022-06-27

© 2022 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston

Downloaded on 23.2.2025 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/auto-2021-0156/html
Scroll to top button