Zur Informationsfusion der unterschiedlichen Quellen werden für Objekte (Produkte, Teilsysteme, Komponenten) digitale Zwillinge sowie zugehörige Objekt-Agenten entwickelt, die alle qualitätsrelevanten Attribute repräsentieren bzw. elaborieren und verwalten. Attribute werden objektinstanzindividuell als „Degree of Belief“-Verteilungen (DoB) mittels Gauß’scher Mixturen und Bayes’scher Netze modelliert. Für Mess- und Prüfressourcen wird ein dazu analoges Informationsmodell entwickelt. Neue Methoden zur Transformation beliebiger Informationen in DoB-Verteilungen werden erforscht, sodass eine effiziente Bayes’sche Fusion und auf Basis instanzindividueller Toleranzschemata eine zielführende Sensoreinsatzplanung möglich werden.

Projektleitung