Daten-Mapping-Framework für die AAS
Nahtlose Interoperabilität in industriellen Systemen
DOI:
https://doi.org/10.17560/atp.v68i5.2836Schlagworte:
Data Mapping, Digital Twin, Large Language ModelAbstract
Die Realisierung einer nahtlosen Interoperabilität zwischen heterogenen industriellen Systemen stellt eine grundlegende Herausforderung beim Aufbau von Industrie-4.0-Umgebungen dar. Herkömmliche Integrationsmethoden verursachen einen erheblichen Konfigurationsaufwand und weisen eine begrenzte Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Datenstrukturen auf. In diesem Beitrag wird ein automatisiertes Framework für semantisches Daten-Mapping vorgeschlagen, das auf das Metamodell der Asset Administration Shell (AAS) abzielt und in dem große Sprachmodelle (LLMs) im Rahmen eines Zero-Shot-Learning-Paradigmas eingesetzt werden, um Integrationsregeln zum Zeitpunkt der Inferenz zu generieren.
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