Die BIBA-Wissenschaftler Abdullah Al Noman, Anton Zitnikov, Firoj Ahmmed Patwary, Aaron Heuermann und Klaus-Dieter Thoben erhielten den Commended Paper Award auf der 11th IFAC International Conference on Manufacturing Modeling, Management, and Control (IFAC MIM 2025), die vom 30. Juni bis 3. Juli in Trondheim, Norwegen, stattfand.

Der prämierte Beitrag mit dem Titel "Explaining Manufacturing Anomalies: Transformer-Based Detection with xAI for Imbalanced Process Data" befasst sich mit einer dringenden Herausforderung in modernen Fertigungsumgebungen - dem Erkennen und Verstehen von Anomalien in komplexen, unausgewogenen Prozessdaten. Durch die Kombination von Transformer-basierten Deep-Learning-Modellen mit Explainable AI (xAI)-Techniken entwickelten die Autoren eine Methode, die nicht nur potenzielle Prozessanomalien identifiziert, sondern auch aussagekräftige Erklärungen für die dazu beitragenden Faktoren liefert. Dies ist besonders wertvoll in industriellen Umgebungen, in denen die Interpretierbarkeit von Modellen für Prozessingenieure und Bediener entscheidend ist, damit sie mit Zuversicht Korrekturmaßnahmen ergreifen können. Der Beitrag zeigt, wie neue KI-Technologien verantwortungsvoll und effektiv eingesetzt werden können, um die Digitalisierung und datengesteuerte Entscheidungsfindung in der Fertigung zu unterstützen.

Die 11. IFAC MIM begrüßte über 700 Teilnehmende aus 51 Ländern und umfasste 574 Vorträge in 119 Sitzungen sowie mehr als fünf Hauptvorträge und mehrere Workshops - damit war die Konferenz eine der bisher größten der Reihe. Das BIBA beteiligte sich mit insgesamt drei Beiträgen, darunter "Enhancing Condition Monitoring: A Semi-Automatic Framework Using Meta-Learning for Algorithm Selection" und "Knowledge Modeling Method for Assembly Process Planning Based on Process History". Diese Beiträge spiegeln das kontinuierliche Engagement des BIBA für die Förderung intelligenter Systeme, datengesteuerter Entscheidungsunterstützung und Spitzenforschung in der digitalen Fertigung wider.

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