{"id":3313,"date":"2022-10-06T10:57:16","date_gmt":"2022-10-06T08:57:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/?page_id=3313"},"modified":"2026-02-13T15:38:44","modified_gmt":"2026-02-13T14:38:44","slug":"capabilities-und-skills-von-maschinen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/capabilities-und-skills-von-maschinen","title":{"rendered":"Framework\u00a0zur\u00a0Automatisierung auf Basis von\u00a0Capabilities\u00a0und Skills\u00a0(CaSkade\u00a0Automation)"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"alignleft size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"314\" height=\"314\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-2.png\" data-credit=\"\" alt=\"\" class=\"wp-image-4704\" style=\"width:109px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-2.png 314w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-2-300x300.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-2-150x150.png 150w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-2-100x100.png 100w\" sizes=\"auto, (max-width: 314px) 100vw, 314px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Die industrielle Produktion befindet sich seit Jahren in einem Wandel, der von sich \u00e4ndernden Kundenbed\u00fcrfnissen, sinkenden Losgr\u00f6\u00dfen und k\u00fcrzer werdenden Produktlebenszyklen charakterisiert ist. Klassische Automatisierungsans\u00e4tze auf der Basis monolithischer Systeme und hierarchischer Architekturen kommen an ihre Grenzen. Um in einem solchen Umfeld kompetitiv zu bleiben, werden flexiblere Automatisierungskonzepte gefordert, die \u00fcber ein hohes Ma\u00df an Adaptierbarkeit verf\u00fcgen. So m\u00fcssen sich Maschinen bei Bedarf mit m\u00f6glichst geringem Aufwand in eine Anlage integrieren\u202f<abbr title=\"beziehungsweise\">bzw.<\/abbr>\u202faus dieser entfernen lassen, ohne dass dazu aufwendige \u00c4nderungen an den Steuerungssystemen anfallen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Eine Voraussetzung daf\u00fcr ist, dass Maschinen \u00fcber eine maschinenlesbare Beschreibung verf\u00fcgen, die insbesondere deren Funktionen umfasst. Mit Hilfe einer solchen Beschreibung k\u00f6nnen bspw. automatisiert Maschinen ausgew\u00e4hlt werden, die zur Herstellung eines Produktes ben\u00f6tigt werden. Und auch das Steuern von Maschinen kann durch die Informationen, die in einer solchen Beschreibung enthalten sind, vereinfacht werden.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>In der Forschung werden solche Beschreibungen unter den Begriffen&nbsp;Capabilities, Services und Skills (CSS) untersucht. F\u00fcr die relevanten Begrifflichkeiten in diesem Kontext wurde in [1] und [2] ein erstes CSS-Referenzmodell vorgestellt, welches in [3] erweitert&nbsp;und um abstrakte Engineering-Methoden erg\u00e4nzt&nbsp;wurde.&nbsp;<br>Gem\u00e4\u00df<em>&nbsp;<\/em>des<em>&nbsp;<\/em>CSS-Referenzmodells aus [1] und [2] stellen<em>&nbsp;Capabilities<\/em>\u202fSpezifikationen von Funktionen dar, die von Maschinen angeboten werden k\u00f6nnen (<abbr title=\"sogenannt\">sog.<\/abbr>&nbsp;<em>Provided&nbsp;Capability<\/em>) oder f\u00fcr einen Auftrag <abbr title=\"beziehungsweise\">bzw.<\/abbr> durch ein Produkt angefragt werden (<abbr title=\"sogenannt\">sog.<\/abbr>&nbsp;<em>Required&nbsp;Capability<\/em>). Ein&nbsp;<em>Service&nbsp;<\/em>ist im Sinne einer Dienstleistung als Erweiterung einer&nbsp;Capability&nbsp;um Informationen wie Kosten, Termine <abbr title=\"et cetera\">etc.<\/abbr> zu verstehen. Als\u202f<em>Skills<\/em>\u202fwerden ausf\u00fchrbare Funktionen bezeichnet, die \u00fcber eine gekapselte Implementierung verf\u00fcgen, welche mittels einer maschinenlesbar beschriebenen Aufruf-Schnittstelle, dem <abbr title=\"sogenannt\">sog.<\/abbr>&nbsp;<em>Skill&nbsp;Interface<\/em>, aus einem \u00fcbergeordneten Steuerungssystem aufgerufen werden k\u00f6nnen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Bereits seit 2018 wird das Themenfeld um&nbsp;Capabilities&nbsp;und Skills an der Professur f\u00fcr Automatisierungstechnik&nbsp;erforscht. Neben dem urspr\u00fcnglichen Anwendungszweck im Bereich der industriellen Produktion wird das Thema seit 2020 im Projekt&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/forschung\/fakultaeten-uebergreifend\/uas-at-hsu\/riva\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">RIVA<\/a>. auch auf die Koordination autonomer Systeme \u00fcbertragen.&nbsp;Einen \u00dcberblick \u00fcber die wesentlichen Arbeiten gibt die \u00dcbersichts-Seite&nbsp;<a href=\"https:\/\/caskade-automation.github.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/caskade-automation.github.io\/<\/a>. Alle ver\u00f6ffentlichten Modelle sowie Software-Tools werden unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/orgs\/CaSkade-Automation\/repositories\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/github.com\/orgs\/CaSkade-Automation\/repositories<\/a>&nbsp;gesammelt.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Die Arbeiten lassen sich grob in die folgenden drei Bereiche aufteilen&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Entwicklung eines semantischen Modells zur Beschreibung von\u00a0Capabilities\u00a0und Skills\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Entwicklung von Methoden zur Automatisierung und Unterst\u00fctzung des Engineerings von\u00a0Capabilities\u00a0und Skills\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Entwicklung von Methoden zur automatisierten Planung und Steuerung auf Basis von\u00a0Capabilities\u00a0und Skills\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Arbeiten in diesen drei einzelnen Bereichen werden im Folgenden vorgestellt.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Semantisches Modell zur Beschreibung von&nbsp;Ressourcen,&nbsp;Capabilities&nbsp;und Skills<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Zur maschinenlesbaren Beschreibung der F\u00e4higkeiten und Skills von Maschinen setzen wir auf Ontologien. Ontologien stellen formale Beschreibungsmittel dar, mit denen die Bedeutung von Begriffen und den Zusammenh\u00e4ngen zwischen Begriffen formal beschrieben werden kann.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Bereits vor der Ver\u00f6ffentlichung des CSS-Referenzmodells [1,2] wurde eine Ontologie entwickelt, mit der&nbsp;sich die Struktur von Maschinen sowie deren&nbsp;Capabilities&nbsp;und Skills modellieren lassen [4]. Diese Ontologie besteht aus einzelnen, in sich geschlossenen Ontologien, die alle auf Standards basieren&nbsp;\u2013 <abbr title=\"sogenannt\">sog.<\/abbr>&nbsp;<em>Ontology&nbsp;Design Patterns (ODPs)<\/em>.&nbsp;Der Einsatz dieser ODPs sorgt durch die Standardisierung f\u00fcr ein hohes Ma\u00df an Wiederverwendbarkeit und sichert Robustheit und kontinuierliche Verbesserung, da die einzelnen ODPs auch separat oder anders zusammengestellt in anderen Projekten eingesetzt werden. Das in [4] vorgestellte Modell wurde seitdem kontinuierlich weiterentwickelt und an das CSS-Referenzmodell aus [1] angeglichen. Aktuell nutzen wir eine Drei-Schichten-Architektur f\u00fcr unser ontologisches Modell. Abb. 2 zeigt diese Schichten und gibt eine \u00dcbersicht \u00fcber die integrierten Standards.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"908\" height=\"342\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-3.png\" data-credit=\"\" alt=\"\" class=\"wp-image-4705\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-3.png 908w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-3-300x113.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-3-768x289.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 908px) 100vw, 908px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung\u00a01: Drei-Schichten-Architektur zur Strukturierung der entwickelten Ontologien<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>F\u00fcr die erste, abstrakte Ebene wurde die <abbr title=\"sogenannt\">sog.<\/abbr>\u00a0<em>CSS-Ontologie<\/em>\u00a0erstellt, welche eine 1:1-Abbildung des CSS-Referenzmodells darstellt. Diese Ontologie umfasst alle Begriffe und Relationen, ist aber zu abstrakt, um damit Planungs- und Ausf\u00fchrungsdetails von Capabilities <abbr title=\"beziehungsweise\">bzw.<\/abbr> Skills zu modellieren. Die CSS-Ontologie ist unter\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/CSS\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/CSS<\/a>\u00a0frei verf\u00fcgbar.<\/li>\n\n\n\n<li>Auf der zweiten Ebene befindet sich die <abbr title=\"sogenannt\">sog.<\/abbr>\u00a0<em>CaSk-Ontologie<\/em>. Diese Ontologie bildet eine Zwischenschicht zwischen dem abstrakten CSS-Modell und anwendungsspezifischen Ontologien auf der untersten Ebene. Dazu werden in der CaSk-Ontologie Begriffe aus dem CSS-Modell mit konkreten Standards ausdetailliert. So wird bspw. zur Beschreibung von Skill-Zustandsautomaten PackML integriert. VDI 2206 gibt ein einfaches Modell der Systemstruktur (f\u00fcr Ressourcen) vor und IEC 61360 dient zur Beschreibung von Properties. Mittels OpenMath lassen Capability Constraints als mathematische Zusammenh\u00e4nge modellieren. CaSk bietet f\u00fcr alle technologieneutralen Konzepte konkrete Modellierungsl\u00f6sungen. Allerdings fehlen noch L\u00f6sungen f\u00fcr konkrete Technologien, bspw. zur Skill-Ausf\u00fchrung. Diese Details werden auf der untersten Ebene erg\u00e4nzt. So kann die CaSk-Ontologie f\u00fcr diverse Anwendungsdom\u00e4nen erweitert werden. Die CaSk-Ontologie ist unter\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/caskade-Automation\/CaSk\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/caskade-Automation\/CaSk<\/a>\u00a0frei verf\u00fcgbar.<\/li>\n\n\n\n<li>Die dritte Architektur-Ebene umfasst konkret anwendbare Ontologien mit L\u00f6sungen zur Modellierung technologiespezifischer Informationen, bspw. Skill-Aufrufen. An der Professur wurden dazu zwei Ontologien als Spezialisierung der CaSk-Ontologie entwickelt: Mit der\u00a0<em>CaSkMan-Ontologie<\/em>\u00a0k\u00f6nnen Capabilities und Skills in der Produktion beschrieben werden. Dazu importiert die CaSkMan-Ontologie die CaSk-Ontologie um Standards zur Beschreibung von Fertigungsprozessen (DIN 8580) und Handhabungs-Operationen (VDI 2860). Zur Beschreibung typischer Skill-Interfaces kommen Standards f\u00fcr die Technologien OPC UA und REST-APIs zum Einsatz. Die CaSkMan-Ontologie ist unter\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/caskade-Automation\/CaSkMan\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/caskade-Automation\/CaSkMan<\/a>\u00a0ver\u00f6ffentlicht.<br>Neben der CaSkMan-Ontologie wurde die RoboCaSk-Ontologie erstellt, welche speziell auf autonome Systeme verschiedener Modalit\u00e4ten ausgelegt ist. Sie erweitert die CaSk-Ontologie um standardbasierte Ontologien, die in dieser Dom\u00e4ne typisch sind, bspw. IEEE 1872 oder MQTT. Die RoboCask-Ontologie ist unter\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/caskade-Automation\/RoboCaSk\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/caskade-Automation\/RoboCaSk<\/a>\u00a0ver\u00f6ffentlicht und in Quelle [5] beschrieben.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"778\" height=\"428\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-4.png\" data-credit=\"\" alt=\"\" class=\"wp-image-4706\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-4.png 778w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-4-300x165.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/aut\/wp-content\/uploads\/sites\/670\/2026\/02\/image-4-768x422.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 778px) 100vw, 778px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung\u00a02: \u00dcbersicht \u00fcber die aus einzelnen Standard-Ontologien bestehende CaSkMan-Ontologie.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Abbildung 2 verschafft einen \u00dcberblick \u00fcber alle auf Standards basierenden ODPs der CaSkMan-Ontologie. S\u00e4mtliche ODPs sind ebenfalls verf\u00fcgbar \u2013 Links zu diesen einzelnen Ontologien befinden sich unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/hsu-aut\/Industrial-Standard-Ontology-Design-Patterns\" rel='nofollow'><strong>https:\/\/github.com\/hsu-aut\/Industrial-Standard-Ontology-Design-Patterns<\/strong><\/a>. Detailliertere Informationen, Beispiele und teilweise auch SHACL-Constraints zu den Ontologien finden sich auf der jeweiligen GitHub-Seite.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein ontologisches Modell von CSS bietet einige Potenziale wie bspw. das Inferieren zus\u00e4tzlicher Informationen, die M\u00f6glichkeit komplexer Modell-Abfragen mittels SPARQL oder auch die formale Verifikation von Anforderungen mittels SHACL. Jedoch ist die Modell-Erstellung mit hohem Aufwand verbunden und fordert ein hohes Ma\u00df an Ontologie-Expertise. Die CaSkMan-Ontologie ist dabei so gro\u00df und kompliziert, dass eine manuelle Modell-Entwicklung nicht zielf\u00fchrend ist. Es braucht daher einfache und m\u00f6glichst automatisierte Methoden zur Modell-Erstellung.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Engineering-Methoden zur automatisierten Modell-Erstellung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Neben den entwickelten Ontologien arbeiten wir an Engineering-Methoden, um die Erstellung der CaSkMan- <abbr title=\"beziehungsweise\">bzw.<\/abbr> RoboCaSk-Ontologie zu vereinfachen und m\u00f6glichst zu automatisieren. In den vergangenen Jahren sind in diesem Bereich unterschiedlichste Arbeiten entstanden [6-15]. Diese Arbeiten reichen von Software-Entwicklungs-Frameworks [6,7] \u00fcber automatisierten Mappings [8-12] bis hin zu Ans\u00e4tzen, die Large Language Models (LLMs) nutzen, um auch ausgehend von unstrukturierten Informationen automatisiert Elemente unserer Ontologie zu generieren [13-15]. F\u00fcr jeden dieser Ans\u00e4tze wurden Software-Tools entwickelt und auf GitHub ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieser Abschnitt gibt einen kurzen \u00dcberblick \u00fcber die verschiedenen Methoden zur automatisierten Modell-Erstellung. Details zu jedem einzelnen Ansatz finden sich in den entsprechenden Ver\u00f6ffentlichungen sowie im jeweiligen GitHub-Repository.<\/p>\n\n\n\n<p>Im Kontext von CSS verursacht insbesondere das Implementieren von Skills einen hohen Aufwand bei gleichzeitig hohem Fehlerpotenzial. Jeder Skill muss einem einheitlichen Zustandsautomaten \u2013 in unserem Framework der Zustandsautomat von PackML \u2013 folgen. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen andere Skills oder externe Systeme \u00fcber ein Skill-Interface (bspw. via OPC UA) mit dem Skill interagieren k\u00f6nnen, <abbr title=\"das hei\u00dft\">d.h.<\/abbr> einen Skill starten, stoppen, abbrechen oder andere Zustands\u00fcberg\u00e4nge ausl\u00f6sen. Skill-Parameter m\u00fcssen gesetzt und nach Ausf\u00fchrung ausgelesen werden k\u00f6nnen. Und der Skill sowie das zugeh\u00f6rige Interface m\u00fcssen&nbsp;<em>korrekt<\/em>&nbsp;in Form der oben beschriebenen Ontologie modelliert werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Um die Skill-Entwicklung zu vereinfachen, wurde ein Software-Entwicklungs-Framework in Java [6] sowie in Python [7] entwickelt, das alle zus\u00e4tzlich anfallenden Aufw\u00e4nde (verglichen mit einer Software-Entwicklung ohne Skills) automatisiert. Diese Frameworks erstellen automatisch:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>den Zustandsautomat, den jeder Skill aufweisen muss<\/li>\n\n\n\n<li>ein Skill-Interface (bspw. OPC-UA- oder Web-Server), \u00fcber den der Skill sp\u00e4ter aufgerufen werden k\u00f6nnen<\/li>\n\n\n\n<li>die komplette Beschreibung in Form der oben beschriebenen Ontologie<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Dazu m\u00fcssen lediglich einige wenige Annotationen in Form <abbr title=\"sogenannt\">sog.<\/abbr>&nbsp;<em>Decorators<\/em>&nbsp;gemacht werden. Kenntnisse von Capabilities und Skills oder von Ontologien sind nicht erforderlich. Das eigentliche Verhalten der Skill-Funktionalit\u00e4t wird automatisch in den Zustandsautomaten integriert und das ebenfalls generierte Skill-Interface erlaubt das Kontrollieren dieses Zustandsautomaten sowie das Interagieren mit den Parametern des Skills. Die generierte Ontologie kann schlie\u00dflich zur Anmeldung des Skills an einem \u00fcbergeordneten System (bspw. MES) genutzt werden. Die beiden Entwicklungsframeworks sind unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/SkillUp\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/SkillUp<\/a>&nbsp;<abbr title=\"beziehungsweise\">bzw.<\/abbr>&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/pySkillUp\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/pySkillUp<\/a>&nbsp;verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr die Skill-Implementierung mittels klassischer SPS-Programmierung nach IEC 61131 arbeiten wir an einem vergleichbaren Ansatz, der aus der Kombination einer SPS-Bibliothek mit einem automatisierten Mapping besteht [8]. Sowohl die SPS-Bibliothek f\u00fcr&nbsp;<em>Codesys&nbsp;<\/em>als auch eine Anwendung zum Mapping des SPS-Projekts sind unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/plc2skill\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/plc2skill<\/a>verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n<p>In der Prozessautomatisierung gibt es mit dem Module Type Package (MTP) einen mit Capabilities und Skills vergleichbaren Ansatz zur flexiblen Automatisierung modularer Anlagen. Um eine Br\u00fccke zum MTP-Konzept zu schlagen, bieten wir ein automatisiertes Mapping eines MTPs in die oben beschriebene Capability-&nbsp;und Skill-Ontologie [9]. Auch zu diesem Mapping-Ansatz gibt es ein Software-Tool, welches unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/mtp2skill\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/mtp2skill<\/a>&nbsp;abrufbar ist.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Ver\u00f6ffentlichungen [6-9] gehen allesamt von klassischen Entwicklungsprozessen und konkreten Engineering-Artefakten wie Programmcode oder einem MTP aus. Was aber, wenn die Entwicklung einer neuen Maschine und deren Capabilities <abbr title=\"beziehungsweise\">bzw.<\/abbr> Skills modellbasiert erfolgen soll? In [10] pr\u00e4sentieren wir einen Entwurf einer Methode zur Integration der Skill-Entwicklung in die modellbasierte Systementwicklung. Mit dem dort pr\u00e4sentierten Ansatz lassen sich Funktionsdiagramme in Skill-Ger\u00fcste und Ablaufdiagramme in mit Skill-Aufrufen versehene BPMN-Prozesse \u00fcberf\u00fchren. Eine prototypische Implementierung dieses Ansatzes findet sich unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/BPMN-Code-Generator\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/BPMN-Code-Generator<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Asset Administration Shell (AAS) ist eine h\u00e4ufig genutzte Technologie zum Beschreiben von Capabilities und Skills. Um eine Kompatibilit\u00e4t zwischen den AAS Submodel Templates f\u00fcr Capabilities und Skills und unserer Ontologie herzustellen, wurde ein automatisiertes Mapping entwickelt, das bidirektionale \u00dcbersetzungen zwischen AAS und Ontologie erm\u00f6glicht [11]. Eine Software-Anwendung zur Ausf\u00fchrung dieses Mappings ist unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/caskade-Automation\/CSS-AAS-OWL\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/caskade-Automation\/CSS-AAS-OWL<\/a>&nbsp;verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n<p>Alle zuvor pr\u00e4sentierten Engineering-Methoden konzentrieren sich auf Skills als kompliziertesten Aspekt von CSS. Allerdings ist ohne Engineering-Methoden auch das korrekte Modellieren einer Capability inklusive Properties und Constraints fehleranf\u00e4llig und nur durch Ontologie-Experten durchzuf\u00fchren. Im Vergleich zur Skill-Entwicklung, in der es eine Reihe strukturierter Artefakte (Programmcode, MTP, AAS, UML-Modelle, \u2026) gibt, gibt es f\u00fcr Capabilities meist keine solchen Informationen. Oftmals liegen Anforderungen und Beschreibungen von Capabilities nur in nat\u00fcrlicher Sprache vor. In [12] zeigen wir daher, inwiefern sich LLMs zur Generierung von Capabilities aus einfachen, textuellen Beschreibungen nutzen lassen. Das Ergebnis war \u00e4u\u00dferst positiv: F\u00fcr einfache Capabilities konnten syntaktisch und semantisch korrekte Ontologien generiert werden. Kompliziertere Capabilities erfordern teilweise leichte Nachbesserungen. Ein deutliche Verbesserung zur manuellen Modellierung! Alle Daten der Studie in [12] sind unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/llm-capability-generation\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/llm-capability-generation<\/a>&nbsp;einsehbar.<br>Aufbauend auf [12] wird in [13] eine Methode entwickelt, die automatisiert die Qualit\u00e4t der generierten Capabilities pr\u00fcft. Dazu nutzen wir eine automatisierte Syntax-Validation, Reasoning und Constraint-Checking mittels SHACL. Bei Fehlern werden automatisch neue Prompts an das LLM gestellt, um die Fehler in den generierten Capabilities zu verbessern. Ein entsprechendes Software-Tool zur automatisierten Capability-Generierung ist unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/caskade-automation\/llm4cap\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/caskade-automation\/llm4cap<\/a>&nbsp;verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n<p>Neben der Capability-Entwicklung lassen sich LLMs aber auch f\u00fcr die Skill-Entwicklung nutzen. Wir bauen dazu auf der Vielzahl an Arbeiten im Bereich der Code-Generierung aus nat\u00fcrlicher Sprache auf. In [14] pr\u00e4sentieren wir einen Ansatz, mit dem sich der Programm-Code eines Skills aus einer textuellen Spezifikation generieren l\u00e4sst. Durch den Einsatz von Retrieval-Augmented-Generation (RAG) k\u00f6nnen dabei auch bestehende Bibliotheken oder Interfaces integriert werden, \u00fcber die ein LLM ansonsten keine Kenntnis h\u00e4tte. Das zu diesem Ansatz geh\u00f6rende Software-Tool ist unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/Cap2Skill\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/Cap2Skill<\/a>&nbsp;zu finden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Anwendung von Capabilities und Skills zur Planung und Ausf\u00fchrung von Prozessen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Mit den entwickelten Engineering-Methoden lassen sich Capabilities und Skills inklusive der zugeh\u00f6rigen Ontologien effizient entwickeln. Damit bleibt die die Frage, wie Capabilities und Skills in einer automatischen Produktionsplanung und -ausf\u00fchrung genutzt werden k\u00f6nnen. Wir gehen dabei von Szenarien aus, in denen eine angeforderte Capability durch eine Kombination mehrerer angebotener Capabilities realisiert wird. Diese Kombination angebotener Capabilities soll automatisch gefunden und die entsprechenden Property-Werte unter Ber\u00fccksichtigung aller Constraints der einzelnen Capabilities bestimmt werden. Anschlie\u00dfend soll der so bestimmte Produktionsplan automatisiert ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr die automatisierte Prozessplanung entwickeln wir Ans\u00e4tze, um sowohl die Anfrage als auch die angebotenen Capabilities in ein KI-Planungsproblem zu \u00fcberf\u00fchren und dieses mit bestehenden&nbsp;<em>Solvern<\/em>&nbsp;zu l\u00f6sen. In einem ersten Ansatz wurde dazu der Einsatz der&nbsp;<em>Planning Domain Definition Language<\/em>&nbsp;(PDDL) untersucht [15]. Schnell zeigte sich, dass PDDL nicht in der Lage ist, die komplexen Constraints abzubilden. Au\u00dferdem werden parallele Prozessschritte, Events und kontinuierliche Abl\u00e4ufe nur bedingt unterst\u00fctzt. Expertenwissen (bspw. \u00fcber Pflicht-Schritte oder verbotene Capability-Kombinationen) lassen sich gar nicht abbilden. Aus diesen Gr\u00fcnden untersuchen wir in aktuellen Arbeiten Planungsans\u00e4tze auf Basis von&nbsp;<em>Satisfiability Modulo Theories&nbsp;<\/em>(SMT). Dabei handelt es sich um eine allgemeinere mathematische Theorie zum Abbilden und L\u00f6sen mathematischer Formeln. In [16] wird ein Ansatz pr\u00e4sentiert, der eine angeforderte und alle angebotenen Capabilities aus der ontologischen Beschreibung in ein SMT-basiertes Planungsproblem \u00fcberf\u00fchrt. Dieses Planungsproblem wird anschlie\u00dfend mit einem Standard-Solver gel\u00f6st. F\u00fcr diese automatisierten Planungsansatz wurde ein Software-Tool entwickelt, welches unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/CaSkade-Planner\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/CaSkade-Planner<\/a>verf\u00fcgbar ist.<\/p>\n\n\n\n<p>Zur grafischen Beschreibung und anschlie\u00dfenden Ausf\u00fchrung der generierten Produktionsprozesse untersuchen wir&nbsp;<em>Business Process Model and Notation&nbsp;<\/em>(BPMN). Mit Hilfe des in [17] pr\u00e4sentierten Modellierungsansatzes k\u00f6nnen Capabilities in einem standardkonformen BPMN-Prozess integriert werden. Zur Ausf\u00fchrung werden f\u00fcr alle Capabilities die vorhandenen Skills ermittelt. Eine BPMN-Engine \u00fcbernimmt anschlie\u00dfend die eigentliche Koordination des Prozesses sowie das Aufrufen der einzelnen Skills. Der Ansatz erlaubt neben der automatisierten Skill-Ausf\u00fchrung die Integration konventioneller \u201e<abbr title=\"Informationstechnologie\">IT<\/abbr>-Funktionen\u201c wie bspw. Einbinden von User-Eingaben, Error-Handling auf Prozess-Ebene oder Messaging. Zur BPMN-basierten Ausf\u00fchrung von Skills wurde ein Add-On f\u00fcr die weitverbreitete BPMN-Engine von&nbsp;<em>Camunda<\/em>&nbsp;entwickelt. Dieses AddOn steht unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/BPMN-SkillExecutor\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/BPMN-SkillExecutor<\/a>&nbsp;zur freien Verf\u00fcgung.<\/p>\n\n\n\n<p>Neben diesen deterministischen, auf formalen Planungsmethoden basierenden Ans\u00e4tzen zur Prozessplanung und -ausf\u00fchrung untersuchen wir in aktuellen Arbeiten auch den Einsatz von LLMs als Planungsinstanz. Dazu wird in [18] ein Architektur vorgestellt, in der explizite Modelle von Capabilities und Skills durch das&nbsp;<em>Model Context Protocol<\/em>&nbsp;(MCP) ersetzt werden. Capabilities und Skills werden in diesem Ansatz ausschlie\u00dflich durch den Software-Code sowie Code-Kommentare repr\u00e4sentiert und einem LLM als <abbr title=\"sogenannt\">sog.<\/abbr>&nbsp;<em>tools<\/em>&nbsp;zur Verf\u00fcgung gestellt. LLMs sind in der Lage, diese tools und deren Anwendungskontext zu verstehen, Prozesse zu planen und die einzelnen Skills als tools in automatisiert aufzurufen. Auf diesem Gebiet besteht noch viel Forschungsbedarf. Aber zuk\u00fcnftig k\u00f6nnten solche Ans\u00e4tze explizite Modelle wie die oben beschriebene Ontologie komplett ersetzen.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr alle zuvor pr\u00e4sentierten Software-Tools bildet ein eigens entwickeltes Manufacturing Execution System auf Basis von Capabilities und Skills die Basis. Dieses MES ist unter&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/caskade-mes\" rel='nofollow'>https:\/\/github.com\/CaSkade-Automation\/caskade-mes<\/a>&nbsp;verf\u00fcgbar. Es integriert s\u00e4mtliche Engineering-Methoden, erlaubt eine Verwaltung der erstellten Capability- und Skill-Modelle und bietet M\u00f6glichkeiten zur Planung und Ausf\u00fchrung von Prozessen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ver\u00f6ffentlichungen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>[1] A. K\u00f6cher, A. Belyaev, J. Hermann, J. Bock, K. Meixner, M. Volkmann, M. Winter, P. Zimmermann, S. Grimm, C. Diedrich:&nbsp;<em>A reference model for common understanding of capabilities and skills in manufacturing<\/em>. at &#8211; Automatisierungstechnik, Vol.&nbsp;71&nbsp;(2), 2023, S.&nbsp;94\u2013104.&nbsp;DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1515\/auto-2022-0117\" rel='nofollow'>https:\/\/doi.org\/10.1515\/auto-2022-0117<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[2] C. Diedrich, et al.:&nbsp;<em>Information Model for Capabilities, Skills &amp; Services: Definition of terminology and proposal for a technology-independent information model for capabilities and skills in flexible manufacturing.&nbsp;<\/em><a href=\"https:\/\/www.plattform-i40.de\/IP\/Redaktion\/EN\/Downloads\/Publikation\/CapabilitiesSkillsServices.pdf?__blob=publicationFile&amp;v=1\" rel='nofollow'>https:\/\/www.plattform-i40.de\/IP\/Redaktion\/EN\/Downloads\/Publikation\/CapabilitiesSkillsServices.pdf?__blob=publicationFile&amp;v=1<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[3] J. Bock, et al.:&nbsp;<em>Capabilities, Skills and Services: CSS Model Extensions and Engineering Methodology<\/em>.&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.plattform-i40.de\/IP\/Redaktion\/DE\/Downloads\/Publikation\/2025-i40-capabilities.pdf?__blob=publicationFile&amp;v=5\" rel='nofollow'>https:\/\/www.plattform-i40.de\/IP\/Redaktion\/DE\/Downloads\/Publikation\/2025-i40-capabilities.pdf?__blob=publicationFile&amp;v=5<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[4] A. K\u00f6cher, C. Hildebrandt, L.M. Vieira da Silva, A. Fay:&nbsp;<em>A Formal Capability and Skill Model for Use in Plug and Produce Scenarios.&nbsp;<\/em>In: 2020 IEEE 25th&nbsp;<em>International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)<\/em>. DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA46521.2020.9211874\" rel='nofollow'>https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA46521.2020.9211874<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[5] L.M. Vieira da Silva, A. K\u00f6cher, A. Fay:&nbsp;<em>A capability and skill model for heterogeneous autonomous robots.&nbsp;<\/em>at &#8211; Automatisierungstechnik, Vol.&nbsp;71&nbsp;(2), 2023, S.&nbsp;140\u2013150. DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1515\/auto-2022-0122%C2%A0\" rel='nofollow'>https:\/\/doi.org\/10.1515\/auto-2022-0122<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[6] A. K\u00f6cher, C. Hildebrandt, B. Caesar, J. Bakakeu, J. Peschke, A. Scholz, A. Fay:&nbsp;<em>Automating the Development of Machine Skills and their Semantic Description<\/em>. In: 2020 IEEE 25th&nbsp;<em>International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)<\/em>. DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA46521.2020.9211933\" rel='nofollow'>https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA46521.2020.9211933<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[7] L.M. Vieira da Silva, A. K\u00f6cher, P. Topalis, A. Fay:&nbsp;<em>A Python Framework for Robot Skill Development and Automated Generation of Semantic Descriptions.&nbsp;<\/em>In:&nbsp;<em>2023 IEEE 28th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA).&nbsp;<\/em>Piscataway, NJ: IEEE, S.&nbsp;1\u20138, 2023. DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA54631.2023.10275347\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">10.1109\/ETFA54631.2023.10275347&nbsp;<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[8] A. K\u00f6cher, T. Jeleniewski, A. Fay:&nbsp;<em>A Method to Automatically Generate Semantic Skill Models from PLC Code<\/em>. In: 2021 IEEE 47<sup>th<\/sup>&nbsp;<em>Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON)<\/em>. DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/IECON48115.2021.9589674\" rel='nofollow'>https:\/\/doi.org\/10.1109\/IECON48115.2021.9589674<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[9]&nbsp;A. K\u00f6cher, L. Beers, A. Fay:&nbsp;<em>A Mapping Approach to Convert MTPs into a Capability and Skill Ontology<\/em>. In: 2022 IEEE 27th&nbsp;<em>International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)<\/em>. DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA52439.2022.9921639\" rel='nofollow'>https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA52439.2022.9921639<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[10] A. K\u00f6cher, A. Hayward, A. Fay:&nbsp;<em>Model-Based Engineering of CPPS Functions and Code Generation for Skills.&nbsp;<\/em>In:&nbsp;<em>2022 IEEE 5th International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS):&nbsp;<\/em>IEEE, S.&nbsp;1\u20138, 2022. DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/ICPS51978.2022.9816919\" rel='nofollow'>https:\/\/doi.org\/10.1109\/ICPS51978.2022.9816919<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[11] L.M. Vieira da Silva, A. K\u00f6cher, M.S. Gill, M. Weiss, A. Fay:&nbsp;<em>Toward a Mapping of Capability and Skill Models using Asset Administration Shells and Ontologies.&nbsp;<\/em>In:&nbsp;<em>2023 IEEE 28th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA).&nbsp;<\/em>Piscataway, NJ: IEEE, S.&nbsp;1\u20134, 2023. DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA54631.2023.10275459\" rel='nofollow'>https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA54631.2023.10275459<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[12]&nbsp;L.M. Vieira da Silva, A. K\u00f6cher, F. Gehlhoff, A. Fay:&nbsp;<em>On the Use of Large Language Models to Generate Capability Ontologies.&nbsp;<\/em>In:&nbsp;<em>2024 IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA),&nbsp;<\/em>S.&nbsp;1\u20138, 2024. DOI:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA61755.2024.10710775\" rel='nofollow'>https:\/\/doi.org\/10.1109\/ETFA61755.2024.10710775<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die industrielle Produktion befindet sich seit Jahren in einem Wandel, der von sich \u00e4ndernden Kundenbed\u00fcrfnissen, sinkenden Losgr\u00f6\u00dfen und k\u00fcrzer werdenden Produktlebenszyklen charakterisiert ist. 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