%0 Journal Article %1 vogelheuser2025dsl4dpifs %A Vogel-Heuser, Birgit %A Zhang, Mingxi %A Krueger, Marius %A Vicaria, Alejandra %A Gardill, Markus %A Jiang, Yuyao %A Trächtler, Ansgar %A Peters, Henning %A Liewald, Mathias %A Schenek, Adrian %A Heinzelmann, Pascal %A Weyrich, Michael %D 2025 %E Gruyter, De %J at-Automatisierungstechnik %K datengetriebene-Ansaetze Daten-Pipeline Maschinelles-Lernen AS Informationsmodell PH Umformtechnik ML Modellbasierte-Systementwicklung %N 4 %P 232-250 %R https://doi.org/10.1515/auto-2024-0114 %T DSL4DPiFS – Eine Grafische Notation zur Modellierung von Daten-Pipelines in der Umformtechnik %V 73 %X Datengetriebene Methoden werden zunehmend in Umformprozessen zur Überwachung und Qualitätsoptimierung eingesetzt. Eine angepasste Modellierungsnotation DSL4DPiFS für Umformprozesse wird vorgestellt, um Hardware-, Software- und Datenflussaspekte zu modellieren und so den Entwurf und die Analyse von datengetriebenen Methoden zu unterstützen. DSL4DPiFS ermöglicht es Experten aus der Umformtechnik und Automatisierungstechnik, verfügbare Informationen auf Feldebene als Datenquellen und die Datensenken für die Datenanalyse zu modellieren. Die Notation wurde an die Anforderungen ausgewählter Metallumformungsprozesse angepasst und in drei Fallstudien evaluiert.

@article{vogelheuser2025dsl4dpifs, abstract = {Datengetriebene Methoden werden zunehmend in Umformprozessen zur Überwachung und Qualitätsoptimierung eingesetzt. Eine angepasste Modellierungsnotation DSL4DPiFS für Umformprozesse wird vorgestellt, um Hardware-, Software- und Datenflussaspekte zu modellieren und so den Entwurf und die Analyse von datengetriebenen Methoden zu unterstützen. DSL4DPiFS ermöglicht es Experten aus der Umformtechnik und Automatisierungstechnik, verfügbare Informationen auf Feldebene als Datenquellen und die Datensenken für die Datenanalyse zu modellieren. Die Notation wurde an die Anforderungen ausgewählter Metallumformungsprozesse angepasst und in drei Fallstudien evaluiert.}, added-at = {2025-04-14T07:20:30.000+0200}, author = {Vogel-Heuser, Birgit and Zhang, Mingxi and Krueger, Marius and Vicaria, Alejandra and Gardill, Markus and Jiang, Yuyao and Trächtler, Ansgar and Peters, Henning and Liewald, Mathias and Schenek, Adrian and Heinzelmann, Pascal and Weyrich, Michael}, biburl = {https://puma.ub.uni-stuttgart.de/bibtex/2ae2bf4364f924c10a3e0206690993438/ifu}, doi = {https://doi.org/10.1515/auto-2024-0114}, editor = {Gruyter, De}, interhash = {198ea778d32d84b95ec1993e7782efe4}, intrahash = {ae2bf4364f924c10a3e0206690993438}, journal = {at-Automatisierungstechnik}, keywords = {datengetriebene-Ansaetze Daten-Pipeline Maschinelles-Lernen AS Informationsmodell PH Umformtechnik ML Modellbasierte-Systementwicklung}, number = 4, pages = {232-250}, timestamp = {2025-04-14T07:20:30.000+0200}, title = {DSL4DPiFS – Eine Grafische Notation zur Modellierung von Daten-Pipelines in der Umformtechnik}, volume = 73, year = 2025 }