Quantum Computation in Industry 4.0 Cyber-Physical Systems

Dissertation "Quantum Computation in Industry 4.0 Cyber-Physical Systems"

|28.03.2022

Die strategische Gestaltung von Organisationen in einem Umfeld, in dem die Komplexität ständig zunimmt, wie in den für die Industrie 4.0 typischen cyber-physischen Systemen, ist ein Prozess voller Ungewissheiten. Führungskräfte sind gezwungen, Entscheidungen zu treffen, die sich auf andere Organisationseinheiten auswirken, ohne sicher zu sein, dass ihre Entscheidungen die richtigen sind. Bisher konnten genetische Algorithmen und Bayes'sche Netze den Ausrichtungsstatus industrieller Prozesse, gemessen an bestimmten Leistungskennzahlen (KPIs), berechnen, um sicherzustellen, dass Führungskräfte in der Industrie 4.0 Entscheidungen treffen, die mit den strategischen Zielen des Unternehmens übereinstimmen. Die Rechenkosten dieser Algorithmen steigen jedoch exponentiell mit der Anzahl der KPIs.

Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Quantenalgorithmen, die eine strategische Planung komplexer Industrieunternehmen in Echtzeit ermöglichen, und deren praktische Umsetzung. Zu diesem Zweck haben wir gezeigt, dass Quantenschaltungen die Ergebnisse von genetischen Algorithmen und Bayes'schen Netzen bei der Optimierung bestimmter komplexer industrieller Prozesse verbessern können. Wir haben Algorithmen entwickelt, mit denen einfache praktische Fälle von Befehlsketten und Abhängigkeiten in industriellen Prozessen gelöst werden können. Als letztes Ziel haben wir die theoretische Entwicklung auf der Grundlage von Quantenprinzipien in einem Gerät umgesetzt, das es ermöglicht, in Echtzeit zu erkennen, ob ein industrieller Prozess aufgrund von Produktionsfehlern geändert werden muss, und eine intuitive Schnittstelle für die Benutzer zu schaffen.

Die Methodik, die wir während der gesamten Forschung angewandt haben, basiert auf der Entwicklung von Quantenspiegelschaltungen der industriellen Prozesse, die optimal gestaltet werden sollen. Die Daten, die die Validierung der Quantenalgorithmen ermöglichen, wurden aus einer Reihe von Sensoren gewonnen, die in verschiedenen Industrieanlagen installiert sind, mit denen verschiedene Fallstudien entwickelt werden konnten. Für die Integration von Quantensimulationen in Industrieanlagen haben wir Radiofrequenz-Identifikationssensoren verwendet, die auf einem kostengünstigen Raspberry Pi basieren und leicht zu interpretierende Schnittstellen bieten.

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