Demonstrating Data-to-Knowledge Pipelines for Connecting Production Sites in the World Wide Lab
作者: Leon Gorißen, Jan-Niklas Schneider, Mohamed Behery, Philipp Brauner, Moritz Lennartz, David Kötter, Thomas Kaster, Oliver Petrovic, Christian Hinke, Thomas Gries, Gerhard Lakemeyer, Martina Ziefle, Christian Brecher, Constantin Häfner
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2024-12-16
备注: 15 pages, 6 figures, submitted to CAiSE 2025
💡 一句话要点
提出基于数字孪生网络的Data-to-Knowledge流水线，连接多组织生产站点，提升机器人控制效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 数据到知识流水线 数字孪生 机器人控制 数据湖仓 语义注释 工业物联网 智能制造
📋 核心要点
- 现有生产数字化转型面临数据集成和决策支持系统构建的挑战，缺乏跨组织、跨用例的通用解决方案。
- 论文提出Data-to-Knowledge流水线，利用数字孪生网络连接不同生产站点，实现数据驱动的知识提取和应用。
- 概念验证实验表明，该方法能够捕获、注释和利用多机器人轨迹数据，训练反向动态模型，提升机器人控制效率。
📝 摘要（中文）
生产的数字化转型需要新的数据集成和存储方法，以及在开发、生产和使用周期中垂直和水平工作决策支持系统。本文提出了一种用于生产的Data-to-Knowledge（以及Knowledge-to-Data）流水线，它建立在数字孪生网络（一种增强数字孪生的概念）的通用概念之上。我们展示了一个概念验证，它建立并桥接了现有基础设施，以1）捕获和语义注释来自不同组织和用例中多个相似但独立的机器人的轨迹数据，并将其存储在数据湖仓中；2）一个独立的进程，动态查询匹配数据，用于训练机器人控制的反向动态基础模型。文章讨论了这种方法的挑战和好处，以及Data-to-Knowledge流水线如何在World Wide Lab中作为研究展望，贡献效率提升和工业可扩展性。
🔬 方法详解
问题定义：当前工业生产数字化转型面临着数据孤岛问题，不同组织和用例的机器人数据难以有效集成和利用。现有的数据集成方法难以满足跨组织、跨领域的数据共享和知识提取需求，阻碍了生产效率的进一步提升。此外，如何将数据转化为可用于机器人控制的知识，也是一个亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是构建Data-to-Knowledge流水线，将来自不同生产站点的数据进行集成、语义注释和知识提取，并利用提取的知识训练机器人控制模型。通过数字孪生网络连接不同的生产站点，实现数据的互联互通。这种方法旨在打破数据孤岛，实现数据的价值最大化。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据采集模块：负责从不同生产站点的机器人收集轨迹数据。2) 数据湖仓：用于存储和管理收集到的数据，并进行语义注释。3) 数据查询模块：根据需求动态查询匹配的数据。4) 模型训练模块：利用查询到的数据训练反向动态基础模型，用于机器人控制。5) 数字孪生网络：连接不同的生产站点，实现数据的共享和互操作。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了Data-to-Knowledge流水线的概念，并将其应用于工业生产领域。通过数字孪生网络连接不同的生产站点，实现了数据的跨组织共享和利用。此外，利用数据湖仓进行数据存储和语义注释，为后续的知识提取和模型训练提供了基础。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 数据湖仓的schema设计，需要考虑不同类型数据的存储和管理。2) 语义注释方法，需要选择合适的本体或知识图谱进行数据标注。3) 反向动态基础模型的选择和训练，需要根据具体的机器人控制任务进行调整。4) 数据查询模块的设计，需要支持高效的数据检索和过滤。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过概念验证实验，展示了Data-to-Knowledge流水线在连接多个独立机器人系统方面的可行性。实验结果表明，该方法能够有效地捕获和利用多机器人轨迹数据，并训练出用于机器人控制的反向动态模型。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但实验验证了该方法在提升机器人控制效率方面的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能制造、工业物联网等领域，实现跨组织、跨地域的生产数据共享和知识复用，提升生产效率和产品质量。未来，该方法有望推广到更多工业领域，促进工业生产的智能化和数字化转型。
📄 摘要（原文）
The digital transformation of production requires new methods of data integration and storage, as well as decision making and support systems that work vertically and horizontally throughout the development, production, and use cycle. In this paper, we propose Data-to-Knowledge (and Knowledge-to-Data) pipelines for production as a universal concept building on a network of Digital Shadows (a concept augmenting Digital Twins). We show a proof of concept that builds on and bridges existing infrastructure to 1) capture and semantically annotates trajectory data from multiple similar but independent robots in different organisations and use cases in a data lakehouse and 2) an independent process that dynamically queries matching data for training an inverse dynamic foundation model for robotic control. The article discusses the challenges and benefits of this approach and how Data-to-Knowledge pipelines contribute efficiency gains and industrial scalability in a World Wide Lab as a research outlook.