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Julian Ziegler

Herr M.Sc.

Wissenschaftlicher Angestellter
IPVS
Anwendersoftware

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Universiätsstraße 38
D-70569 Stuttgart
Deutschland
Raum: 2.328

Sprechstunde

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Fachgebiet

Projektbereich: IKT-Plattform für die Produktion

Anwendungen im Bereich des Computer-Aided-Engineering (CAE) unterstützen den digitalen Wandel in der Fertigungsindustrie. Sie ermöglichen die virtuelle Produktentwicklung und Produktprüfung durch Computersimulationen. CAE-Anwendungen generieren riesige Mengen an heterogenen Daten. Domänenexperten haben Schwierigkeiten, auf diese zuzugreifen und sie zu analysieren, da solche Daten aus dem Ingenieursbereich nicht ausreichend mit Metadaten beschrieben sind. Darüber hinaus sind Daten in Unternehmen oft in „Silos“ separiert und schlecht auffindbar. 
In diesem Projekt identifizierte Julian Ziegler ungelöste Herausforderungen für ein für die CAE-Domäne maßgeschneidertes Daten- und Metadatenmanagement. Daran schloss sich die Entwicklung eines Metadatenmodells an, das diese Herausforderungen adressiert und in einer vernetzten Struktur eine zusammenhängende Sicht auf alle CAE-Daten, Metadaten und Arbeitsaktivitäten virtueller Produktentwicklungsprojekte bietet. Eine prototypische Implementierung dieses Metadatenmodells wird bereits auf einen realen Anwendungsfall beim Industriepartner angewendet. Dies zeigt, wie es die Aufgabe von Domänenexperten erleichtert, für ihre Anwendungen relevante Daten zu finden. Darüber hinaus ermöglicht das Metadatenmodell eine Vielzahl neuer Anwendungsfälle für Datenanalysen. Durch die Kopplung verschiedener Datensilos werden beispielweise in einem Feedback-Loop Computersimulationen automatisiert mithilfe von Daten eines Prüfstands optimiert. Weiterführend können Datenanalysen direkt die Metadatenstruktur nutzen, um einen Mehrwert zu bieten, ohne auf die großen CAE-Daten selbst zugreifen zu müssen. Dadurch können mit wenig Aufwand Prozessstrukturen in Entwicklungsprojekten analysiert werden, um gute oder schlechte Abläufe in Entwicklungsprojekten zu identifizieren.

  1. Ziegler, J., Reimann, P., Schulz, C., Keller, F., Mitschang, B.: A Graph Structure to Discover Patterns in Unstructured Processes of Product Development. In: 2022 IEEE 23rd International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science (IRI). pp. 222–227 (2022). https://doi.org/10.1109/IRI54793.2022.00057.
  2. Ziegler, J., Reimann, P., Keller, F., Mitschang, B.: A Metadata Model to Connect Isolated Data Silos and Activities of the CAE Domain. In: La Rosa, M., Sadiq, S., and Teniente, E. (eds.) Advanced Information Systems Engineering (CAiSE). pp. 213--228. Springer International Publishing, Cham (2021). https://doi.org/10.1007/978-3-030-79382-1_13.
  3. Ziegler, J., Reimann, P., Keller, F., Mitschang, B.: A Graph-based Approach to Manage CAE Data in a Data Lake. In: Procedia CIRP: Proceedings of the 53rd CIRP Conference on Manufacturing Systems (CIRP CMS 2020). pp. 496–501. Elsevier (2020). https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.04.155.

Laufende Arbeiten

  • Evaluation von Deep-Learning-Verfahren zur datengetriebenen Erstellung von Surrogatmodellen für CAE-Simulationen
    Masterarbeit, Universität Stuttgart, 2020
  • Konzeption und Realisierung eines Werkzeugs zur Extraktion von Metadaten aus einem heterogenen Datenbestand des Computer-Aided Engineering
    Bachelorarbeit, Universität Stuttgart, 2020
  • Konzeption und Realisierung eines Werkzeugs zur Visualisierung von Metadaten des Computer-Aided Engineering
    Bachelorarbeit, Universität Stuttgart, 2020

Abgeschlossene Arbeiten

  • Visualisierung und Exploration eines Datenbestandes mit graphbasierter Metadatenverwaltung
    Bachelor Forschungsprojekt Informatik, Universität Stuttgart, 2020
  • Approximation aufwendiger Simulationen durch datengetriebene Surrogatmodelle
    Bachelorarbeit, Universität Stuttgart, 2020
  • Konzeption einer Ontologie zur Beschreibung von Daten der CAE-Domäne
    Bachelorarbeit, Universität Stuttgart, 2020
  • Softwarearchitektur für ein graph-basiertes Metadatenmanagement von CAE Daten
    Masterarbeit, Universität Stuttgart, 2020
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