Basic research for supporting the realisation of cyber-physical production systems  Page description

Help  Print 
Back »

 

Details of project

 
Identifier
113038
Type K
Principal investigator Monostori, László
Title in Hungarian Kiber-fizikai gyártórendszerek létrehozását támogató alapkutatások
Title in English Basic research for supporting the realisation of cyber-physical production systems
Keywords in Hungarian Kiber-fizikai gyártórendszerek; robusztus ütemezés; elosztott, kooperatív, intelligens irányítás, ember-gép szimbiózis
Keywords in English Cyber-physical production systems; robust scheduling; distributed, cooperative, intelligent control; human-machine symbiosis
Discipline
Material Science and Technology (engineering and metallurgy) (Council of Physical Sciences)65 %
Ortelius classification: Metal technology
Automation and Computer Science (Council of Physical Sciences)35 %
Ortelius classification: Automation
Panel Engineering, Metallurgy, Architecture and Transport Sciences
Department or equivalent Computer and Automation Research Institute HAS
Participants Csáji, Balázs Csanád
Drótos, Márton
Egri, Péter
Erdos, Gábor
Gyulai, Dávid
Horváth, Gergely
Kádár, Botond
Kardos, Csaba
Karnok, Dávid
Kis, Tamás
Kovács, András
Pfeiffer, András
Popovics, Gergely
Váncza, József
Viharos, Zsolt János
Starting date 2015-01-01
Closing date 2019-06-30
Funding (in million HUF) 69.741
FTE (full time equivalent) 21.72
state closed project
Summary in Hungarian
A kutatás összefoglalója, célkitűzései szakemberek számára
Itt írja le a kutatás fő célkitűzéseit a témában jártas szakember számára.

A kiber-fizikai gyártórendszerek (Cyber-Physical Production Systems, CPPS) kooperatív, de egyben autonóm elemekből állnak, melyek szituációtól függően kerülnek kapcsolatba egymással, a termelés összes szintjén, a gyártási folyamatoktól a gépeken keresztül egészen a termelési és logisztikai hálózatokig. Működésük modellezése, kibontakozó (emergens) viselkedésük előrejelzése is alapkutatási feladatok sorát veti fel, nem beszélve e rendszerek irányításáról, bármilyen szinten. Alapvető kérdés az autonómia, a kooperáció és az optimálás viszonyának felderítése. Az analitikus és a szimuláción alapuló megközelítéseknek a megszokottnál jelentősebb integrálása vetíthető előre. A szenzorhálózatok kutatása is újabb impulzusokat kaphat a kiber-fizikai rendszerek előretörése kapcsán. Szembe kell nézni a nagy adattömegek kezelési, a bennük rejlő információk kinyerési, ábrázolási, értelmezési kérdéseivel, nem beszélve a biztonsági szempontokról. Az ember-gép kapcsolatok újabb foka szükséges, illetve valósítható meg a kiber-fizikai rendszerek kialakítása során.
A kiber-fizikai rendszerekkel (Cyber-Physical Systems, CPS) szemben támasztott elvárások óriásiak és sokszínűek: robusztusság, autonómia, önszerveződés, önkarbantartás, transzparencia, előreláthatóság, hatékonyság, interoperabilitás, globális nyomonkövethetőség, hogy csak néhányat említsünk. A kooperatív irányítás, multi-ágens rendszerek, komplex adaptív rendszerek, emergens rendszerek, szenzorhálózatok, az adatbányászat, stb. területén elért jelentős eredmények ellenére a fenti elvárásoknak akár a részleges kielégítése is valós kihívást jelent a kutatói közösség számára.

Mi a kutatás alapkérdése?
Ebben a részben írja le röviden, hogy mi a kutatás segítségével megválaszolni kívánt probléma, mi a kutatás kiinduló hipotézise, milyen kérdéseket válaszolnak meg a kísérletek.

A projekt a CPPS megvalósításához szükséges öt fő kutatási területre összpontosít:
1) Kooperatív gyártórendszerek. Új elméleti eredményekre és hatékony algoritmusokra számítunk a konszenzuskeresés, a kooperatív tanulás, és az elosztott érzékelés területén.
2) Dinamikus rendszerek identifikációja és előrejelzése. A jelenleg ismert rendszeridentifikáló és előrejelző módszereket kiterjesztjük és újakat dolgozunk ki, melyek már enyhe feltevések mellett alkalmazhatók lesznek dinamikus rendszerekre és zavarfolyamatokra.
3) Robusztus ütemezés. Új eredményekre számítunk az ütemtervek végrehajtása során bekövetkező zavarok kezelésének területén, ahol a fő bizonytalansági források a nem megújuló erőforrások ellátásával kapcsolatosak (szállítási idő és mennyiség).
4) Valós és virtuális rendszerek fúziója. Új struktúrákat és eljárásokat dolgozunk ki, melyek lehetővé teszik a valós és a virtuális alrendszerek fúzióját, hogy ily módon egy intelligens, változó és bizonytalan környezetben is robusztus gyártórendszert építhessünk. Ehhez új referencia architektúrákra, a valós és a virtuális alrendszerek integrált modelljére, szinkronizációjára és szerepfüggő interakciójára, valamint adaptív és erőforrás-hatékony műhelyszintű irányításra van szükség.
5) Ember-robot szimbiózis. Új adatreprezentációt fejlesztünk ki geometriai modellek és mérési adatok fúziójára, valamint új, gyors keresőalgoritmusokat a környezetben bekövetkező változásokhoz való adaptációra és azok kompenzációjára.

Mi a kutatás jelentősége?
Röviden írja le, milyen új perspektívát nyitnak az alapkutatásban az elért eredmények, milyen társadalmi hasznosíthatóságnak teremtik meg a tudományos alapját. Mutassa be, hogy a megpályázott kutatási területen lévő hazai és a nemzetközi versenytársaihoz képest melyek az egyediségei és erősségei a pályázatának!

A kiber-fizikai rendszerek (Cyber-Physical Systems, CPS) olyan, együttműködő számítási entitásokból felépülő rendszerek, melyek intenzív kapcsolatban állnak az őket körülvevő fizikai világgal és annak folyamataival, és az Interneten elérhető adathozzáférési és adatfeldolgozási szolgáltatásokat használják. „A CPS-ekben hatalmas lehetőség rejlik arra, hogy minden szempontból megváltoztassák az életünket. Az olyan fejlesztések, mint az autonóm járművek, robot által végzett műtétek, intelligens épületek, intelligens energiahálózatok, okos gyártás, és a beültetett orvosi eszközök csak néhány, már kiadódott eredmény” (a pontos hivatkozásokat ld. a részletes kutatási tervben).
A kiber-fizikai gyártórendszerek (Cyber-Physical Production Systems, CPPS) a számítástudomány, az információs és kommunikációs technológiák, valamint a gyártástudomány és technológia legújabb és várható további eredményeit felhasználva elvezethetnek a 4. Ipari Forradalomhoz, melyet gyakran Ipar 4.0-ként is említenek. A német Szövetségi Oktatási és Kutatási Minisztérium (BMBF) szerint „az ipar a negyedik ipari forradalom küszöbén áll. Az Internet által a valós és a virtuális világok egyre közelebb kerülnek egymáshoz, hogy így alkossák meg a Dolgok Internetét (Internet of Things). A jövő ipari termelését a termékek erős individualizációja, a rugalmas nagysorozatú gyártás, a vevők és üzleti partnerek nagyfokú integrációja az üzleti és a hozzáadott érték folyamatokban, valamint a gyártás és a magas színvonalú szolgáltatások ún. hibrid termékekben való összekapcsolódása jellemzi majd”.
A fenti hivatkozások megkérdőjelezhetetlenné teszik, hogy CPS-ek, illetve specifikusan a CPPS-ek kutatása kiemelkedő fontosságú a gyakran változó és bizonytalan környezetben dolgozó termelő és logisztikai vállalatok számára, valamint az elért eredmények várhatóan a fent felsorolt további alkalmazási területekre is átvezethetők lesznek.

A kutatás összefoglalója, célkitűzései laikusok számára
Ebben a fejezetben írja le a kutatás fő célkitűzéseit alapműveltséggel rendelkező laikusok számára. Ez az összefoglaló a döntéshozók, a média illetve az adófizetők tájékoztatása szempontjából különösen fontos az NKFI számára.

A kiber-fizikai rendszerek (Cyber-Physical Systems, CPS) olyan számítási struktúrák, melyek intenzív kapcsolatban állnak a környező fizikai világgal, a fizikai folyamatokkal, egyúttal kiszolgálják és hasznosítják az interneten elérhető adatelérési és adatfeldolgozási szolgáltatásokat. A felhasználási területek szinte végtelenek: légi és földi közlekedés; diszkrét és folytonos gyártási rendszerek; logisztika; gyógyászat, energiatermelés, a minket körülvevő infrastruktúra, szórakoztatás, és a sort folytathatnánk még tovább. A kiber-fizikai megközelítések által „smart” városokhoz, gyártási, közlekedési, logisztikai, energetikai rendszerekhez vezethetnek és hozzájárulhatnak egy újabb életminőség megteremtéséhez. Ez utóbbi téren már kiber-fizikai társadalomról (cyber-physical society-ről) is beszélhetünk, ami már nemcsak a fizikai és kibernetikai tereket, hanem az emberi, társadalmi, kulturális szférákat is magában foglalja.
A projekt olyan alapkutatási feladatokra összpontosít, melyek hozzájárulhatnak a CPS egyik legfontosabb ágazatának, a kiber-fizikai gyártórendszereknek (Cyber-Physical Production Systems, CPPS) a jövőbeli megvalósításához. Ez a várakozások szerint elvezethet a 4. Ipari Forradalomhoz, melyet gyakran Ipar 4.0-ként is említnek. A projekt öt fő kutatási területet vizsgál, nevezetesen 1.) kooperatív gyártórendszerek, 2.) dinamikus rendszerek identifikációja és előrejelzése, 3.) robusztus ütemezés, 4.) valós és virtuális rendszerek fúziója, és 5.) ember-robot szimbiózis.
A fenti témák mindegyike komoly tudományos jelentőséggel bír, és egyben hozzájárulnak a magyarországi termelő vállalatok versenyképességéhez.
Summary
Summary of the research and its aims for experts
Describe the major aims of the research for experts.

Cyber-Physical Production Systems (CPPS) consist of autonomous and cooperative elements and sub-systems that are getting into connection with each other in situation dependent ways, on and across all levels of production, from processes through machines up to production and logistics networks. Modelling their operation and also forecasting their emergent behaviour raise a series of basic and application-oriented research tasks, not to mention the control of any level of these systems. The fundamental question is to explore the relations of autonomy, cooperation, optimization and responsiveness. Integration of analytical and simulation-based approaches can be projected to become more significant than ever. One must face the challenges of operating sensor networks, handling big bulks of data, as well as the questions of information retrieval, representation, and interpretation, with special emphasis on security aspects. Novel modes of man-machine communication are to be realized in the course of establishing CPPS.
The expectations towards CPS are versatile and enormous: robustness, autonomy, self-organization, self-maintenance, self-repair, transparency, predictability, efficiency, interoperability, global tracking and tracing, to name only some of them. Though there are very important developments in cooperative control, multi-agent systems (MAS), complex adaptive systems (CAS), emergent systems, sensor networks, data mining, etc., even a partial fulfilment of these expectations represent real challenges for the research community.

What is the major research question?
Describe here briefly the problem to be solved by the research, the starting hypothesis, and the questions addressed by the experiments.

The envisaged project addresses five main basic research areas related to the realization of CPPS:
1) Cooperative production systems. We expect to achieve new theoretical results and develop efficient algorithms for consensus seeking, cooperative learning and distributed detection.
2) Identification and prediction of dynamical systems. We expect to extend available identification and prediction methods as well as propose new ones which can be applied under mild assumptions on the dynamical system as well as the disturbance process.
3) Robust scheduling. We expect to achieve results in handling production disturbances in the course of schedule execution, where the source of uncertainty is the supply of non-renewable resources (shipment date and quantity).
4) Fusion of real and virtual systems. We expect to develop new structures and methods which support the fusion of the virtual and real sub-systems in order to reach an intelligent production system which is robust in a changing, uncertain environment, by novel reference architectures and models of integrated virtual and real production subsystems; by synchronization of the virtual and real modules of production systems and their role-specific interaction; and by context-adaptive, resource efficient shop floor control algorithms.
5) Human-robot symbiosis. We expect to develop a geometric data framework to fusion assembly features and sensor measurements and fast search algorithms to adapt and compensate dynamic changes in the real environment.

What is the significance of the research?
Describe the new perspectives opened by the results achieved, including the scientific basics of potential societal applications. Please describe the unique strengths of your proposal in comparison to your domestic and international competitors in the given field.

Cyber-Physical Systems (CPS) are systems of collaborating computational entities which are in intensive connection with the surrounding physical world and its on-going processes, providing and using, at the same time, data-accessing and data-processing services available on the internet. “The potential of CPS to change every aspects of life is enormous. Concepts such as autonomous cars, robotic surgery, intelligent buildings, smart electric grid, smart manufacturing, and implanted medical devises are just some of the practical examples that have already emerged.” (Exact references can be found in the detailed research plan.)
Cyber-Physical Production Systems (CPPS), relying on the newest and foreseeable further developments of computer science (CS), information and communication technologies (ITC), and manufacturing science and technology (MST) may lead to the 4th Industrial Revolution, frequently noted as Industry 4.0. According to the Federal Ministry of Education and Research, Germany (BMBF): “Industry is on the threshold of the fourth industrial revolution. Driven by the Internet, the real and virtual worlds are growing closer and closer together to form the Internet of Things. Industrial production of the future will be characterized by the strong individualization of products under the conditions of highly flexible (large series) production, the extensive integration of customers and business partners in business and value-added processes, and the linking of production and high-quality services leading to so-called hybrid products”.
The above citations make it unquestionable that research activities related to CPS and more specifically to CPPS are of utmost importance for production and logistics enterprises working in a frequently changing and uncertain environment, moreover, the result can prospectively transferred also to other application fields enumerated above.

Summary and aims of the research for the public
Describe here the major aims of the research for an audience with average background information. This summary is especially important for NKFI in order to inform decision-makers, media, and the taxpayers.

Cyber-physical systems (CPS) are computational structures which are in intensive connection with the surrounding physical world, physical processes, serving and using, at the same time, data-accessing and data-processing services available in the internet. The application fields are almost endless: air- and ground-traffic; discrete and continuous production systems; logistics; medical science, energy production, infrastructure surrounding us, entertainment, and we could keep on enumerating. Through cyber-physical approaches, they could result in „smart” cities, production-, communication-, logistic- and energy systems; furthermore, they could contribute to creating new quality of life. In the latter case we may either talk about cyber-physical society, which already includes human, social, cultural spheres as well, above the physical- and cyber spaces.
The project focuses on such basic research activities which can prospectively contribute to the realisation of one of the most important arts of CPS, namely the Cyber-Physical Production Systems (CPPS) which, according to the expectations, may lead to the 4th Industrial Revolution, frequently noted as Industry 4.0. The project addresses five main basic research, namely, 1) cooperative production systems; 2) identification and prediction of dynamical systems; 3) robust scheduling; 4) fusion of real and virtual systems; and 5) Human-robot symbiosis.
One the on hand, all of these topics are of high scientific relevance, and on the other, they will contribute to the competitiveness of the production companies acting in Hungary.





 

Final report

 
Results in Hungarian
A kutatás megalapozta a kiber-fizikai termelési rendszerek (CPPS) paradigmát, feltárta fő kihívásait és lehetőségeit, és bővítette azt a gyártás biológia transzformációja irányába, tekintettel a fenntarthatóságra is. • Erőforrások kooperatív megosztását támogató együttműködési (crowdsourcing) platform autonóm cégek számára; játék elméleti modellek igények és időbeli erőforrások illesztésre (tarifa optimalizálás). • Robusztus, gyenge feltételek mellett konfidencia halmazokat hatékonyan számító identifikációs és predikciós módszerek dinamikus sztochasztikus rendszerek számára. • Valós és virtuális gyártórendszerek fúziója új érzékelő, gépi tanulási és digitális ikermodellt alkalmazó módszerek integrálásával; ezek alkalmazása részben strukturált környezetben; SmartFactory létesítése. • Ember-robot szimbiózis megvalósítása mechanikus szerelésben, tervezés, off-line programozás, új vezérlési és ember-gép kapcsolat módszerek. • Robusztus termeléstervezés és -ütemezés manuális, ill. moduláris szerelési rendszerekben; kiterjesztés a jól gyártható termékek tervezése irányába. Az eredményeket összesen 44 publikáció (18 IF folyóiratban) közli. A CPPS területet megalapozó keynote cikk az egyik vezető folyóiratban a 2016 óta megjelent cikkek közt eddig a legtöbb hivatkozást kapta (Monostori, L.; Kádár, B. et al., 2016, Cyber-physical systems in manufacturing, CIRP Annals 65(2):621-641;Googlescholar: 428, Scopus: 287). 1 regisztrált nemzetközi szabadalom, 1 elbírálás alatt.
Results in English
The research set the foundations of the Cyber-Physical Production Systems (CPPS) paradigm, with its key challenges and opportunities, and its extension towards the biological transformation of manufacturing incorporating sustainability. Main results achieved: • Crowdsourcing collaboration platform for autonomous factories, facilitating cooperative share of resources; game-theoretic models for demand-response management (tariff optimization). • Robust, distribution-free and tractable methods for the identification and prediction of the behavior of stochastic dynamic systems with confidence regions. • Fusion of real and virtual systems by sensor, machine learning and digital twin technologies, lead time prediction, robot operation and calibration in semi-structured environment, setup of a SmartFactory. • Human-robot symbiosis in collaborative assembly, planning, off-line programming, new control and human-machine interface. • Robust production planning (PP) and scheduling model for manual and modular assembly systems, PP extended with design for manufacturing and assembly. Results appeared in 44 publications (18 in IF journals). Keynote on the grounds of CPPS is the most cited paper published since 2016 in a leading journal of the field (Monostori, L.; Kádár, B. et al., 2016, Cyber-physical systems in manufacturing, CIRP Annals 65(2):621-641;Googlescholar: 428, Scopus: 287). 1 international patent registered, 1 is pending.
Full text https://www.otka-palyazat.hu/download.php?type=zarobeszamolo&projektid=113038
Decision
Yes





 

List of publications

 
Csáji B Cs: Score Permutation Based Finite Sample Inference for Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) Models, JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH WORKSHOP AND CONFERENCE PROCEEDINGS 51: pp. 296-304., 2016
Kovács A , Bátai R , Csáji B Cs , Dudás P , Háy B , Pedone G , Révész T , Váncza J: Intelligent control for energy-positive street lighting, ENERGY 114: pp. 40-51., 2016
Kardos Cs , Kovács A , Váncza J: Towards Feature-based Human-robot Assembly Process Planning, PROCEDIA CIRP 57: pp. 516-521, 2016
Egri P , Kádár B , Váncza J: Towards coordination in robust supply networks, IFAC-PAPERSONLINE 49:(12) pp. 41-46, 2016
Gyulai D , Pfeiffer A , Kádár B , Monostori L: Simulation-based Production Planning and Execution Control for Reconfigurable Assembly Cells, PROCEDIA CIRP 57: pp. 445-450, 2016
Erdős G , Kovács A , Váncza J: Optimized joint motion planning for redundant industrial robots, CIRP ANNALS-MANUFACTURING TECHNOLOGY 65:(1) pp. 451-454., 2016
Váncza J: Production networks, CIRP Encyclopedia of Production Engineering . Heidelberg: Springer, 2016. pp. 1-8., 2016
Caré A, Csáji B Cs, Campi MC, Weyer E: Finite-Sample System Identification: An Overview and a New Correlation Method, 2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control, CDC 2017. Melbourne, Ausztrália, 2017.12.12 -2017.12.15. Piscataway: IEEE, 2017. pp. 4 (ISBN:978-1-5090-2872-6), 2017
Gyulai D, Pfeiffer A, Monostori L: Robust production planning and control for multi-stage systems with flexible final assembly lines, INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH 55:(13) pp. 3657-3673., 2017
Gyulai D, Monostori L: Capacity management of modular assembly systems, JOURNAL OF MANUFACTURING SYSTEMS 43: pp. 88-99., 2017
Gyulai D, Kádár B, Monostori L: Scheduling and Operator Control in Reconfigurable Assembly Systems, PROCEDIA CIRP 63: pp. 459-464., 2017
Horváth G, Erdős G: Gesture Control of Cyber Physical Systems, PROCEDIA CIRP 63: pp. 184-188. (, 2017
Horváth G, Erdős G: Point cloud based robot cell calibration, CIRP ANNALS-MANUFACTURING TECHNOLOGY 66:(1) pp. 145-148., 2017
Nonaka Y, Nakano T, Ohya K, Enomoto A, Erdős G, Horváth G, Váncza J: Engineering Support Systems for Industrial Machines and Plants, Redding L, Roy R, Shaw A (szerk.) Advances in Through-life Engineering Services. Cham: Springer, 2017. pp. 199-220. (Decision Engineering) (ISBN:978-3-319-49937-6), 2017
Váncza J, Monostori L: Cyber-physical Manufacturing in the Light of Professor Kanji Ueda's Legacy, PROCEDIA CIRP 63: pp. 631-638., 2017
Weyer E, Campi M C, Csáji B Cs: Asymptotic properties of SPS confidence regions, AUTOMATICA 82: pp. 287-294., 2017
Byrne, G ; Dimitrov, D ; Monostori, L ; Teti, R ; van Houten, F ; Wertheim, R.: Biologicalisation: Biological transformation in manufacturing, CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2018
Cserteg, T ; Erdős, G ; Horváth, G.: Digital twin assisted human-robot collaborative workcell control, ERCIM News, 2018
Care, A. ; Csaji, B.C. ; Campi, M.C. ; Weyer, E.: Finite-sample system identification: An overview and a new correlation method, IEEE Control Systems Letters, 2(1):61-66, 2018
Kadar, B ; Egri, P ; Pedone, G ; Chida, T.: Smart, simulation-based resource sharing in federated production networks, CIRP Annals -- Manufacturing Technology 67(1):503-506, 2018
Tsutsumi, D ; Gyulai, D ; Kovács, A ; Tipary, B ; Ueno, Y ; Nonaka, Y ; Monostori, L: Towards joint optimization of product design, process planning and production planning in multi-product assembly, CIRP Annals -- Manufacturing Technology 67(1):441-446, 2018
Byrne, G ; Dimitrov, D ; Monostori, L ; Teti, R ; van Houten, F ; Wertheim, R.: Biologicalisation: Biological transformation in manufacturing, CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2018
Kadar, B ; Egri, P ; Pedone, G ; Chida, T.: Smart, simulation-based resource sharing in federated production networks, CIRP Annals -- Manufacturing Technology 67(1):503-506, 2018
Tsutsumi, D ; Gyulai, D ; Kovács, A ; Tipary, B ; Ueno, Y ; Nonaka, Y ; Monostori, L: Towards joint optimization of product design, process planning and production planning in multi-product assembly, CIRP Annals -- Manufacturing Technology 67(1):441-446, 2018
Fekula M., Horváth G.: Determining stable equilibria of spatial objects and validating the results with drop simulation, Procedia CIRP, 2019
Erdős G, Nakano T, Horváth G, Nonaka Y, Váncza J: Recognition of complex engineering objects from large-scale point clouds, CIRP Annals – Manufacturing Technology, 64(1), pp.165-168., 2015
Stricker N, Pfeiffer A, Moser E, Kádár B, Lanza G, Monostori L: Supporting multi-level and robust production planning and execution, CIRP Annals – Manufacturing Technology, 64(1), pp.415-418., 2015
Monostori L, Valckenaers P, Dolgui A, Panetto H, Brdys M, Csáji BCs: Cooperative Control in Production and Logistics, Annual Reviews in Control, Vol. 39., 2015, pp. 12-29, 2015
Monostori L: Cyber-physical production systems: Roots from manufacturing science and technology, at AUTOMATISIERUNGSTECHNIK 63:(10) pp.766-776., 2015
Erdős G, Kardos Cs, Kemény Zs, Kovács A, Váncza J: Planning and off-line robot programming system for remote laser welding, 25th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2015) June 7-11, 2015 Jerusalem, Israel, System Demonstrations, p.1., 2015
Csáji BCs, Weyer E: Closed-Loop Applicability of the sign-perturbed sums method, 54th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Dec. 15-18, 2015 Osaka, Japan, pp. 1441-1446, 2015
Vople V, Csáji BCs, Care A, Weyer E, Marco C: Sign-Perturbed Sums with Instrumental Variables for the Identification of ARX Systems, 54th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Dec. 15-18, 2015 Osaka, Japan, pp. 2115-2120, 2015
Egri P.: Information elicitation for aggregate demand prediction with costly forecasting, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems DOI 10.1007/s10458-015-9301-9 Published on-line 21 June 2015, 2015
Pfeiffer A., Gyulai D., Kádár B., Monostori L.: Manufacturing lead time estimation with the combination of simulation and statistical learning methods, Procedia CIRP (in print), 2015
Gyulai, D.; Kádár, B.; Monostori, L.: Robust production planning and capacity control for flexible assembly lines, IFAC-PapersOnLine, Vol. 48, No. 3, 2015, pp. 2312-2317. (ISSN: 1474-6670) (DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.06.432), 2015
Ilie-Zudor, E.; Ekárt, A.; Kemény, Zs.; Buckingham, C.D.; Welch, P.G.; Monostori, L.: Advanced predictive-analysis-based decision support for collaborative logistics networks, Supply Chain Management: An International Journal, 2015, Vol 20, No. 4, pp. 369-388, (DOI: 10.1108/SCM-10-2014-0323), 2015
Pfeiffer A., Gyulai D., Kádár B., Monostori L.: Manufacturing lead time estimation with the combination of simulation and statistical learning methods, Procedia CIRP 41: pp. 75-80, 2016
Monostori L , Kádár B, Bauernhansl T, Kondoh S, Kumara S, Reinhart G, Sauer O, Schuh , Sihn W, Ueda K.: Cyber-physical systems in manufacturing, CIRP Annals-Manufacturing Technology 65:(2) pp. 621-641., 2016
Csáji B Cs , Kovács A , Váncza J: Online Learning for Aggregating Forecasts in Renewable Energy Systems, ERCIM NEWS (107) pp. 40-41, 2016
Kovács A: Bilevel programming approach to optimizing a time-variant electricity tariff for demand response, 7th IEEE International Conference on Smart Grid Communications, IEEE Communications Society, 2016. pp. 698-703., 2016
Gyulai D , Szaller Á , VIharos Zs J: Simulation-based Flexible Layout Planning Considering Stochastic Effects, PROCEDIA CIRP 57: pp. 177-182, 2016
Popovics G , Monostori L: An approach to Determine Simulation Model Complexity, PROCEDIA CIRP 52: pp. 257-261., 2016
Kemény Zs , Nacsa J , Erdős G , Glawar R , Sihn W , Monostori L , Ilie-Zudor E: Complementary research and education opportunities – a comparison of learning factory facilities and methodologies at TU Wien and MTA SZTAKI, PROCEDIA CIRP 54: pp. 47-52., 2016
Kemény Zs , Beregi R J , Erdős G , Nacsa J: The MTA SZTAKI Smart Factory: Platform for Research and Project-oriented Skill Development in Higher Education, PROCEDIA CIRP 54: pp. 53-58., 2016
Viharos Zs J , Csanaki J , Nacsa J , Edelényi M , Péntek Cs , Kis K B , Fodor Á , Csempesz J: Production trend identification and forecast for shop-floor business intelligence, ACTA IMEKO 5:(4) pp. 49-55., 2016
Horváth G , Erdős F G: Pontfelhő alapú hossztengely keresés OpenGL GLSL nyelven: Largest principal axis search based on point clouds, utilizing OpenGL GLSL, 24th International Conference on Mechanical Enginering . 516 p. pp. 202-205., 2016
Panetto H , Zdravkovic M , Jardim-Goncalves R , Romero D , Cecil J , Mezgár I: New perspectives for the future interoperable enterprise systems, COMPUTERS IN INDUSTRY 79: pp. 43-63., 2016
Gyulai D., Pfeiffer A., Monostori L.: Robust production planning and control for multi-stage systems with flexible final assembly lines (accepted), International Journal of Production Research (2016): 1-17.http://dx.doi.org/10.1080/00207543.2016.1198506, 2016





 

Events of the project

 
2016-02-28 19:23:27
Résztvevők változása




Back »