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Organisationseinheit der BAM

  • 8 Zerstörungsfreie Prüfung (137)
  • 8.0 Abteilungsleitung und andere (137)
  • 8.2 Zerstörungsfreie Prüfmethoden für das Bauwesen (12)
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Human machine interaction in the era of industry 4.0 (2020)
Bertovic, Marija
The fourth industrial revolution (also known as “Industry 4.0”) promises to relieve people from manual and physical work by developing cyber-physical systems and smart automation and thereby achieving a more efficient, reliable and safe performance. This will change people’s work from being operators of the system into becoming strategical decision makers and flexible problem solvers. This shift will require a new division of work between people and technical systems, a new division of responsibilities and new ways of interacting with technology, which in turn will pose new demands on people. People will require different physical and cognitive capabilities, different competencies and new strategies to cope with the upcoming challenges. The focus of Industry 4.0 is therefore on designing systems with human in the centre: systems that will extend people’s capabilities, that will allow collaborative work and take advantage of performances in which either people or technology excel. This presentation will focus on the benefits of consideration of human-machine interaction in the context of industry 4.0.
Psychology at BAM: Is it science and how can we benefit from it? (2020)
Bertovic, Marija
The aim of this presentation is twofold: first, to present the field of psychology including its research methods and, second, to show on an example how psychology can be used in material research. The example is of the study of human factors in non-destructive testing (NDT), in which the author has more than 10 years of experience. The conclusion is that psychological methods can be used to identify human-related problems during different tasks and to generate mitigation strategies that can be used to decrease human error and enhance safety.
Reliability in NDT and the influence of human factors (2020)
Bertovic, Marija
This presentation offers a holistic view on the assessment of reliability of NDT including the intrinsic reliability (typically expressed in terms of probability of detection (POD) curves), application, human and organisational factors. In addition to POD, advanced methods such as multiparameter POD, volume POD and POD for combined data are presented. Human and organisational factors in NDT require a systematic approach, i.e. it is not just the individual that determines how the inspections are carried out but also the interactions of individuals with the technology, team, organisation and the extra-organisational environment. Lessons learned from the literature as well as from own studies are presented.
ZfP 4.0: Neue Herausforderungen für die Mensch-Maschine-Interaktion (2020)
Bertovic, Marija
Im Zeitalter von Industrie 4.0 muss die zerstörungsfreie Prüfung (ZfP) mit den Anforderungen Schritt halten. Die erfolgreiche Umsetzung von Digitalisierung, Automatisierung, komplexer Vernetzung, künstlicher Intelligenz, Assistenzsystemen, intelligenten Sensortechnologien usw. hängt stark mit einer erfolgreichen und optimalen Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) zusammen. In der ZfP 4.0 wird sich die Rolle des Prüfers zum flexiblen Problemlöser und Entscheider verändern. Dieser Wandel wird andere Anforderungen an die Prüfer stellen und eine andere Organisation der Prüfung, Ausbildung etc. erfordern. Der Mensch wird also weiterhin im Mittelpunkt der ZfP stehen. Zu den Herausforderungen, die dieser Wandel mit sich bringen wird, gehören das Vertrauen in automatisierte Systeme und die Akzeptanz neuer Technologien, für die Wege gefunden werden müssen, um sie zu bewältigen.
Trends in Materials Informatics (2020)
Völker, Christoph
Many PhD students are interested in applying machine learning, AI, data science, etc., and there are many good reasons for this. However, there is a disconnect between mainstream data science and materials science, for example, when it comes to the sheer size of the data. This talk will highlight some of the unique challenges in materials informatics and present some interesting approaches to overcome them. Although the field is large, this talk will focus on cases that have some practical relevance to PhD students at BAM.
Artificial intelligence in NDT (AI NDT) a networking workshop (2020)
Völker, Christoph
Data-driven research is considered the new paradigm in science. In this field, data is the new resource from which knowledge is extracted that is too complex for traditional methods. Several factors such as national funding and advances in information technology, are driving the development. In particular, the creation of databases and the analysis of data with artifical intelligence are playing an important role in establishing the new paradigm. However, there are numerous challenges that must be overcome to realize the full potential of data-driven methods. This talk sets the stage for the upcoming workshop by reviewing some of the historical developments and the current state of data-driven science in NDT and materials science.
Explore and Exploit - Strategische Erweiterung der fraktographischen Datenbank mit Machine Learning (2020)
Völker, Christoph
In diesem Vortrag stellen wir den aktuellen Stand zu einer Masterarbeit zusammen die sich mit dem Thema beschäftigt wie die Generalisierbarkeit von Datenmodellen auf Basis kleiner Datensätze erhöht werden kann. Wir stellen vor, wie die Datenbasis eines fraktogafischen Bildklassifizierers mit einem statistischen Model strategische erweitert, bzw. an eine Anwendung angepasst werden kann.
Daten verständlich machen mit einem Semantic Web basierten Ansatz für die ZfP im Bauwesen (2020)
Völker, Christoph
Im Bereich der Zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) im Bauwesen werden eine Vielzahl von Messdaten erfasst. Obwohl Sie als Grundlage für wissenschaftliche Analysen dienen, gibt es noch keine einheitliche Repräsentation der Daten. Eine Analyse verschiedener verteilter Datensätze über unterschiedliche Prüfobjekte hinweg ist daher kaum möglich. Wir stellen einen Ansatz für ein integriertes Datenmanagement verteilter Datensätze auf Basis von Semantic-Web Technologien vor. Der Ansatz basiert im Kern auf einem mathematischen Modell – der sogenannten Ontologie – welches das Wissen unserer Domäne ZfPBau repräsentiert. Die von uns entwickelte ZfPBau Ontologie wird mit Datenquellen verknüpft und beschreibt so die semantische Bedeutung der Daten. Darüber hinaus fungiert die Ontologie als zentrales Konzept für den Datenbankzugriff. Domänen-fremde Datenquellen können durch die Verknüpfung mit der ZfPBau Ontologie einfach integriert werden und stehen zur generischen Nutzung im Sinne der Digitalisierung direkt zur Verfügung. Basierend auf einer umfangreichen Literaturrecherche, skizzieren wir die Möglichkeiten die sich daraus für die ZfP im Bauwesen ergeben, wie zum Beispiel Messdaten computergestützt zu sortieren, zu analysieren, Zusammenhänge zu erkennen und zu erklären. Der erwartete Nutzen dieses Ansatzes der Wissensrepräsentation und des Datenzugriffs für die ZfP-Community ist eine Erweiterung des Wissens durch Datenaustausch in der Forschung (Interoperabilität), die wissenschaftliche Verwertung großer existierender Datenquellen mit datenbasierten Verfahren (wie Bilderkennung, Messunsicherheitsberechnungen, Faktoranaylsen, Materialcharackterisierung) und letztlich ein vereinfachter Transfer von ZFP-Daten in Ingenieurmodelle und somit in die Baupraxis. Ontologien sind bereits Kern vielzähliger intelligenter Systeme wie Building-Information-Modeling oder Forschungsdatenbanken. Der Beitrag gibt einen Überblick über die Werkzeuge die wir derzeit für die Kommunikation mit ihnen schaffen.
Prospects and challenges of data-driven NDT - current work in junior research group 8.K (2020)
Völker, Christoph
We have arrived in the data age. But why is it so difficult for the NDT community to achieve real breakthroughs with data-driven science? In this seminar, we will take a brief look at the evolution of mainstream data science to understand why the most exciting times are perhaps just ahead. We will give an overview of our activities in the junior research group 8.K which are aimed at enabling the next generation of data science methods in NDT. The seminar addresses the two main work fields of our group: semantic data management and the handling of limited data resources. The first field addresses the problem that a uniform representation of our data is not yet available. However, knowledge creation in data science - whose main contribution lies in the analysis of distributed resources - requires common data access based on a collective understanding. To achieve this, we present an ontology-based approach. Ontologies are already the core of many intelligent systems such as building information models or research databases. We summarize some of the basic principles of this technology and describe our approach to create an NDT ontology. The second field ties in with the first and addresses the application of data-based methods in engineering practice. Especially in the field of non-destructive testing many successful applications have been published. In most cases, however, the creation of referenced data is extremely expensive and therefore much sparser than in other research areas. As a result, the available data may cover only one scenario, so that common benchmarks often do not reflect the actual performance of the model in practical applications. Estimates that quantify the transferability from one scenario to another are not only necessary to overcome this challenge - they also prove to be a powerful tool for the strategic expansion of what we consider knowledge.
Understanding distributed data – a semantic web approach for data based analysis of NDT data in civil engineering (2020)
Völker, Christoph
In the field of non-destructive testing (NDT) in civil engineering, a large number of measurement data are collected. Although they serve as a basis for scientific analyses, there is still no uniform representation of the data. An analysis of various distributed data sets across different test objects is therefore only possible with high manual effort. We present a system architecture for an integrated data management of distributed data sets based on Semantic Web technologies. The approach is essentially based on a mathematical model - the so-called ontology - which represents the knowledge of our domain NDT. The ontology developed by us is linked to data sources and thus describes the semantic meaning of the data. Furthermore, the ontology acts as a central concept for database access. Non-domain data sources can be easily integrated by linking them to the NDT construction ontology and are directly available for generic use in the sense of digitization. Based on an extensive literature research, we outline the possibilities that this offers for NDT in civil engineering, such as computer-aided sorting, analysis, recognition and explanation of relationships (explainable AI) for several million measurement data. The expected benefits of this approach of knowledge representation and data access for the NDT community are an expansion of knowledge through data exchange in research (interoperability), the scientific exploitation of large existing data sources with data-based methods (such as image recognition, measurement uncertainty calculations, factor analysis, material characterization) and finally a simplified exchange of NDT data with engineering models and thus with the construction industry. Ontologies are already the core of numerous intelligent systems such as building information modeling or research databases. This contribution gives an overview of the range of tools we are currently creating to communicate with them.
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