TY - JOUR A1 - Falk, Constantin A1 - El Ghayed, Tarek A1 - van de Sand, Ron A1 - Reiff-Stephan, Jörg T1 - A Data-Driven Approach Towards the Application of Reinforcement Learning Based HVAC Control JF - Journal of the Nigerian Society of Physical Sciences N2 - Refrigeration applications consume a significant share of total electricity demand, with a high indirect impact on global warming through greenhouse gas emissions. Modern technology can help reduce the high power consumption and optimize the cooling control. This paper presents a case study of machine-learning for controlling a commercial refrigeration system. In particular, an approach to reinforcement learning is implemented, trained and validated utilizing a model of a real chiller plant. The reinforcement-learning controller learns to operate the plant based on its interactions with the modeled environment. The validation demonstrates the functionality of the approach, saving around 7% of the energy demand of the reference control. Limitations of the approach were identified in the discretization of the real environment and further model-based simplifications and should be addressed in future research. KW - refrigeration system KW - reinforcement learning KW - optimized control KW - Q-learning Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-17066 SN - 2714-4704 VL - 5 IS - 1 PB - Department of Physics, Federal University Lafia Nasarawa State, Nigeria ; Nigerian Society of Physical Sciences ER - TY - CHAP A1 - El Ghayed, Tarek A1 - Falk, Constantin A1 - Wilbers, Simon A1 - van de Sand, Ron A1 - Reiff-Stephan, Jörg T1 - Modellansatz zur Prozessoptimierung beim hydroadhäsiven Greifen T2 - Tagungsband AALE 2023 : Mit Automatisierungstechnik gegen den Klimawandel N2 - Der Produktlebenszyklus von Kleidung ist vor allem durch lange Lieferketten von Niedriglohnländern in Hochlohnländer gekennzeichnet. Die Eliminierung solcher Transportwege könnte dazu führen, dass der komplette Lebenszyklus von Kleidungsware nachhaltiger und umweltfreundlicher wird. Der Aufbau von Produktionsstätten in Hochlohnländern wird aktuell durch technische Herausforderungen des Produktionsprozesses von Kleidung bzw. allgemein biegeschlaffen Materialien verhindert. Aufgrund der Eigenschaften biegeschlaffer Materialien können die Entnahme bzw. definierte Ablage von Textilteilen heutzutage nur teilautomatisiert bzw. mit einem hohen Anteil manueller Tätigkeiten gelöst werden. Das Hydroadhäsive Greifen könnte eine Lösung sein, die oben genannten Prozesse zu automatisieren und die Produktion für Hochlohnländer zu vergünstigen. Jedoch verfügt das Verfahren noch über lange Zykluszeiten und die Haltekräfte sind nicht reproduzierbar. Weiterhin ist die Findung von Einstellparametern sehr zeitaufwendig und komplex. Die Lösung könnte eine intelligente Steuerung sein, dessen Kernstück ein datengetriebenes Modell für die Parameteroptimierung und -findung ist. Im Rahmen der Forschungsarbeiten wird ein Modellansatz zur Optimierung der Taktzeit beim hydroadhäsiven Greifen erarbeitet. Dabei wird die Gewinnung der Datengrundlage, das zu entwickelnde Modell sowie die eigentliche Validierung diskutiert. KW - Datengetriebenes Modell KW - Validierung KW - KI KW - cyber-physical system KW - Hydroadhäsives Greifen KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-17150 SN - 978-3-910103-01-6 SP - 1 EP - 10 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - van de Sand, Ron A1 - Corasaniti, Sandra A1 - Reiff-Stephan, Jörg T1 - Review of Condition Based Maintenance approaches for vapor compression refrigeration systems T2 - Conference Proceedings : 1st German-West African Conference on Sustainable, Renewable Energy Systems SusRes : 1st July 2020 - Kara, Togo N2 - Vapor compression refrigeration systems are subject to performance degradation over time due to the presence of faults. However, latest work in the field of condition-based maintenance shows promising results in the automatic early detection of anomalous behaviour as well as in accurate machine diagnostics and can, therefore, increase the overall system reliability by simultaneously preventing machine downtimes. In this paper, the latest research works carried out within the last decade are reviewed and the approaches are classified regarding their working principles. Furthermore, the work at hand depicts the current research trend in this field and outlines current obstacles. Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-13369 SP - 24 EP - 33 ER - TY - JOUR A1 - van de Sand, Ron A1 - Schulz, Sebastian A1 - Ritzmann, Kay A1 - Reiff-Stephan, Jörg T1 - Vernetzung physischer und virtueller Entitäten im CPPS : Augmented Reality als Mensch-Maschine Schnittstelle JF - atp magazin N2 - Konventionelle Fertigungsstrategien werden künftig zunehmend durch komplexe cyberphysische Produktionssysteme (CPPS) ersetzt. Es entstehen durchgehend verbundene Wertschöpfungsnetzwerke mit großer Informationsdichte, die den Menschen mit einer signifikant gestiegenen Datenmenge konfrontieren, auf deren Basis er agieren muss. Daher nimmt die Mensch-Maschine-Schnittstelle einen wichtigen Stellenwert innerhalb des Produktionsprozesses ein, wobei sich neuartige Visualisierungsverfahren wie Augmented Reality (AR) vielversprechend zeigen. Für entsprechende Anwendungen bedarf es einer durchgängigen Kommunikation aus dem Feld bis hin zur Applikation. Der Artikel beschreibt, wie existierende Kommunikationsstandards dafür nutzbar gemacht werden können und zeigt eine beispielhafte Umsetzung. Zudem wird eine Kommunikationsarchitektur vorgeschlagen, die auf Grundlage der Verwaltungsschale den interoperablen Informationsaustausch zwischen physischen und virtuellen Entitäten ermöglicht. KW - Cyberphysisches Produktionssystem KW - Mensch-Maschine-Schnittstelle KW - Augmented Reality KW - Interoperabler Informationsaustausch KW - Verwaltungsschale Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-12739 SN - 2190-4111 VL - 9 SP - 36 EP - 43 ER - TY - INPR A1 - van de Sand, Ron A1 - Schulz, Sebastian A1 - Ritzmann, Kay A1 - Reiff-Stephan, Jörg T1 - Vernetzung von physischen und virtuellen Entitäten im cyberphysischen Produktionssystem T2 - atp magazin N2 - Konventionelle Fertigungsstrategien werden künftig zunehmend durch komplexe cyberphysische Produktionssysteme (CPPS) ersetzt. Es entstehen durchgehend verbundene Wertschöpfungsnetzwerke mit großer Informationsdichte, die den Menschen mit einer signifikant gestiegenen Datenmenge konfrontieren, auf deren Basis er agieren muss. Daher nimmt die Mensch-Maschine-Schnittstelle einen wichtigen Stellenwert innerhalb des Produktionsprozesses ein, wobei sich neuartige Visualisierungsverfahren wie Augmented Reality (AR) vielversprechend zeigen. Für entsprechende Anwendungen bedarf es einer durchgängigen Kommunikation aus dem Feld bis hin zur Applikation. Der Artikel beschreibt, wie existierende Kommunikationsstandards dafür nutzbar gemacht werden können und zeigt eine beispielhafte Umsetzung. Zudem wird eine Kommunikationsarchitektur vorgeschlagen, die auf Grundlage der Verwaltungsschale den interoperablen Informationsaustausch zwischen physischen und virtuellen Entitäten ermöglicht. Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-10611 UR - https://www.vulkan-shop.de/vernetzung-physischer-und-virtueller-entitaten-im-cpps SN - 2190-4111 N1 - Das Dokument wurde zurückgezogen. Die aktualisierte Version ist unter dem folgenden Link zu finden: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-12739 VL - 9 ER - TY - CHAP A1 - Wilbers, Simon A1 - Günther, Norman A1 - van de Sand, Ron A1 - Prell, Bastian A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Reichelt, Dirk T1 - Components of reusable prompts for humanity-centered automation T2 - Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - The increasing integration of large language models (LLMs) into cyber-physical production systems, necessitating solutions that are both efficient and aligned with human values and needs. Designing effective and reusable prompts is crucial for creating cyber-physical systems(CPS) that are effective, flexible, reliable, user-friendly and aligned with Humanity-centered Automation. This paper introduces essential components of reusable prompts: Versioning, Model Selection, Purpose Definition, Variables, Examples, and Output Structuring. By applying the proposed components, developers might enable CPS employing LLMs to operate with more predictable inputs and outputs, enabling better control over results and facilitating the chaining of multiple prompts or collaboration between different LLMs. These components emerged from extensive experimentation with various LLMs and prompt configurations. The resulting framework supports the maintenance of prompt collections similar to codebases and thus enhances traceability, maintainability, and human oversight. Such structured components for prompt design supports humanity-centered automation by ensuring that technological advances serve human values and improve interaction with complex systems. KW - humanity-centered automation KW - prompt engineering KW - reusable prompt KW - cyber-physical system Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20148 SP - 71 EP - 78 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Günther, Norman A1 - Prell, Bastian A1 - van de Sand, Ron A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Stöcker, Christian T1 - Industrie 5.0 Lernumgebung am Beispiel der Wildauer Smart Production T2 - Tagungsband AALE 2024 N2 - Die Industrie 5.0 fordert neue Lernansätze und zeitgleich auch passende Lernumgebungen. Parallel müssen diese neben den didaktischen Herausforderungen auch den Transfer- und Übertragungsgedanken auf die industriellen Anwendungen gerecht werden. Durch die täglich steigende Anzahl vielfältiger KI-Tools insbesondere textgenerierenden Tools, braucht es Systeme mit einem breiten Anwendungsbereich. Im Rahmen des vorliegenden Beitrags geben die Autoren einen Einblick in die Wildauer Smart Production, welche den transdisziplinären Gedanken von Lern- und Transferumgebungen Rechnung trägt, Möglichkeiten der Gestaltung komplexer Produktionssysteme widerspiegelt, die Integration menschzentrierter Ansätze ermöglicht und als Forschungsumgebung eingesetzt wird. KW - Industrie 5.0 KW - Lernumgebung KW - smart production KW - smart factory KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18538 N1 - 20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024 SP - 365 EP - 372 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Wilbers, Simon A1 - Kupper, Stefan A1 - Günther, Norman A1 - van de Sand, Ron A1 - Prell, Bastian A1 - Speck, Sandy A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Reichelt, Dirk T1 - Unveiling automation potential through a better understanding of ideal cycle time T2 - Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - This publication demonstrates that determining the maximum speed or Ideal Cycle Time (ICT) of machinery or cyber-physical systems is crucial for uncovering the limits of automation in a given system. Possibly increasing Overall Equipment Effectiveness (OEE) and identify opportunities for further digitization, automation, and AI integration. Based on literature review and expert interviews, methods for establishing ICT, mentioned in literature were identified and crosscheck with what practitioners in operation actually use and how they apply them. The identified methods were: Empirical Measurement and Data Analysis, Time Studies, Statistical Process Control (SPC), Benchmarking, Simulation and Modeling, Expert Judgment, and Continuous Improvement Practices we. We contrast these with insights obtained from interviews conducted with experts from companies in the German federal State of Brandenburg, representing diverse industries and sectors. Findings suggest that while companies recognize somewhat their ICT or maximum operational speeds, they often lack a structured method for determining them. They frequently use combinations of established methods inconsistently. We deduce that a formalized approach to defining ICT can better reveal system limitations and potential for expanding them through advanced automation and. We argue that a well-defined ICT is essential for pushing the boundaries of automated systems, contributing to more effective and Humanity–Centered Automation (HCA) solutions. KW - automation limit KW - automation potential KW - humanity-centered automation KW - Ideal Cycle Time KW - manufacturing system KW - overall equipment effectiveness KW - cyber-physical system Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20205 SP - 223 EP - 230 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Falk, Constantin A1 - van de Sand, Ron A1 - Corasaniti, Sandra A1 - Reiff-Stephan, Jörg T1 - A Comparison Study of Data-Driven Anomaly Detection Approaches for Industrial Chillers T2 - 2nd German-West African Conference on Sustainable, Renewable Energy Systems (SusRES2021) N2 - Faults in industrial chiller systems can lead to higher energy consumption, increasing wear of system components and shorten equipment life. While they gradually cause anomalous system operating conditions, modern automatic fault detection models aim to detect them at low severity by using real-time sensor data. Many scientific contributions addressed this topic in the past and presented data-driven approaches to detect faulty system states. Although many promising results were presented to date, there is lack of suitable comparison studies that show the effectiveness of the proposed models by use of data stemming from different chiller systems. Therefore this study aims at detecting a suitable data-driven approach to detect faults reliable in different domains of industrial chillers. Thus, a unified procedure is developed, to train all algorithms in an identical way with same data-basis. Since most of the reviewed papers used only one dataset for training and testing, the selected approaches are trained and validated on two different datasets from real refrigeration systems. The data-driven approaches are evaluated based on their accuracy and true negative rate, from which the most suitable approach is derived as a conclusion. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 1 KW - fault detection KW - refrigeration system KW - data-driven machine-learning Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-14970 SP - 165 EP - 174 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER - TY - CHAP A1 - van de Sand, Ron A1 - Corasaniti, Sandra A1 - Reiff-Stephan, Jörg T1 - Positive-Unlabelled Learning based Novelty Detection for Industrial Chillers BT - A Data-Driven Approach to Avoid Energy Wastage T2 - 2nd German-West African Conference on Sustainable, Renewable Energy Systems (SusRES2021) N2 - Chiller systems are used in many different applications in both the industrial and the commercial sector. They are considered major energy consumers and thus contribute a non-negligible factor to environmental pollution as well as to the overall operating cost. In addition, chillers, especially in industrial applications, are often associated with high reliability requirements, as unplanned system downtimes are usually costly. As many studies over the past decades have shown, the presence of faults can lead to significant performance degradation and thus higher energy consumption of these systems. Thus, data-driven fault detection plays an ever-increasing role in terms of energy efficient control strategies. However, labelled data to train associated algorithms are often only available to a limited extent, which consequently inhibits the broad application of such technologies. Therefore, this paper presents an approach that exploits only a small amount of labelled and large amounts of unlabelled data in the training phase in order to detect fault related anomalies. For this, the model utilizes the residual space of the data transformed through principal component analyses in conjunction with a biased support vector machine, which can be ascribed to the concept of semi-supervised learning, or more specifically, positive-unlabelled learning. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 1 KW - chiller CBM KW - machine learning KW - energy efficiency Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-14965 VL - 1 SP - 155 EP - 164 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER - TY - CHAP A1 - Wilbers, Simon A1 - van de Sand, Ron A1 - Prell, Bastian A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Beuster, Anja T1 - Agentic Recommender System Konzept für nachhaltiges Wissensmanagement T1 - Agentic Recommender System Concept for Sustainable Knowledge Management BT - KI-befähigtes Wissensmanagement in Unternehmen BT - AI-Enabled Knowledge Management in Companies T2 - Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25) N2 - Unternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen beim Erhalt, bei der Nutzung und Weitergabe zentralen Wissens. Demografischer Wandel, zunehmender Mitarbeiterfluktuation und steigende organisatorische Komplexität erschweren klassische Dokumentations- und Austauschprozesse, welche auf erhebliche Mitarbeitendenmitwirkung angewiesen sind. Mithilfe generativer KI und agentischer Recommender-Systeme lassen sich diese Hindernisse überwinden, indem wichtiges Wissen ”on-the-fly“ und weitestgehend automatisiert erfasst wird. Ein zentrales Element bildet hierbei die Kombination aus semantischen Embeddings, einer Graphdatenbank und spezialisierten KI-Agenten, die Dokumente und Chatverläufe analysieren, Mitarbeiter gezielt mit Vorschlägen unterstützen und Wissen so kontinuierlich aktualisieren. So entsteht eine effektive Wissenskultur mit niedrigen Barrieren für die Nutzung dank minimalem Mehraufwand für die menschlichen Nutzer. N2 - Companies face considerable challenges in retaining, utilising and passing on key knowledge. Demographic change, increasing employee turnover and growing organisational complexity are making traditional documentation and exchange processes, which rely heavily on employee participation, more difficult. With the help of generative AI and agentic recommender systems, these obstacles can be overcome by capturing important knowledge ‘on the fly’ and in a largely automated manner. A central element here is the combination of semantic embeddings, a graph database and specialised AI agents that analyse documents and chat histories, provide employees with targeted support in the form of suggestions and thus continuously update knowledge. This creates an effective knowledge culture with low barriers to use thanks to minimal additional effort for human users. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 2 KW - graph database KW - knowledge management KW - recommendation system KW - semantic search KW - Wissensmanagement KW - Graphdatenbank KW - Semantische Suche KW - Recommender-System Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20764 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER -