TU Ilmenau

Dr. Sören Bergmann

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Werner Bischoff Building

Room F1110

soeren.bergmann@tu-ilmenau.de

+49 (0) 3677 69-4045

 

Consultation hours

Consultation hours are only available by prior individual arrangement.

Research focus

  • Automatic generation and adaptation of simulation models
  • Data mining, visual analytics for simulation data analysis
  • Use of AI methods in the context of hybrid simulation
  • Verification and validation of simulation models
  • Integration of simulation into operational IT infrastructures
  • Standards in the context of simulation, especially CMSD

Professional experience

  • 2004-2007 Software Developer/ Business Consultant (BonkConsulting GmbH)
  • Oct 2007-Aug 2018 Research assistant in the FG Business Informatics for Industrial Companies
  • 09/2012 PhD with distinction
  • since Aug 2018 Research Assistant in the FG Information Technology in Production and Logistics

Memberships

  • Working Group Simulation (ASIM) of the German Informatics Society (GI)

List of publications (only works according to the university bibliography of the TU Ilmenau)

Results: 48
Created on: Thu, 28 Mar 2024 23:14:17 +0100 in 0.0519 sec


Stelzer, Sören; Bergmann, Sören; Straßburger, Steffen
Generation of alternatives for model predictive control in manufacturing. - In: I3M 2012 conference proceedings, (2012), S. 7-16

Manufacturing systems are dynamic systems which are influenced by various disturbances or frequently changing customer requests. A continuous process of decision making is required. Model Predictive Control is a common model-based approach for control but needs adaption to be applicable to discrete-event simulation. In this paper we introduce an approach to model and generate non trivial control options and decisions often made in the operation of manufacturing systems. We also show how complex scenarios can be generated. To support a wide-range of applications our approach is based on the core manufacturing simulation data (CMSD) information model. We implement the design and generation of complex scenarios by processing and combining modeled control options. By using our approach, which also applicable to decision support systems, we can enable model-based closed-loop control based on a symbiotic simulation system and automated model generation and initialization.



Bergmann, Sören; Stelzer, Sören; Straßburger, Steffen
Initialization of simulation models using CMSD. - In: Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference, ISBN 978-1-457-72106-9, (2011), S. 2228-2239

In the context of online- and symbiotic simulation, the precise initialization of simulation models based on the state of the physical system is a fundamental requirement. In these simulations, the simulation model typically serves as an operational decision support tool. Obviously, it can therefore not start empty and idle. The accurate capturing of initial conditions is fundamental for the quality of the model based predictions. In literature, it is only generally stated that the simulation model must maintain a close connection with the physical system. Our work systematically investigates which data from the physical system is needed for initialization, how it shall be transferred into the simulation model in a standardized way, and which potential problems must be solved in the simulation system to adequately initialize its model elements. We present a solution based on the core manufacturing simulation data (CMSD) standard, suggest necessary extensions and demonstrate a prototypical implementation.



Bergmann, Sören; Stelzer, Sören; Straßburger, Steffen
Automatische Generierung und Initialisierung von Simulationsmodellen unter Verwendung des Core Manufacturing Simulation Data (CMSD) Information Model. - In: Nachhaltigkeit in Fabrikplanung und Fabrikbetrieb, (2011), S. 323-331

Simulation hat sich in vielen Anwendungsbereichen innerhalb produzierender Unternehmen zu einem nicht mehr weg zu denkenden Werkzeug zur Entscheidungsfindung bzw. -unterstützung für nachhaltiges Wirtschaften entwickelt. Allerdings führt die Erstellung und Integration von Simulationsmodellen sowie deren Nutzung immer noch zu erheblichen Kosten für Unternehmen. Seit geraumer Zeit werden Ansätze verfolgt, die ermöglichen sollen, Modelle effizienter zu erstellen und zu nutzen, aber erst die konsequente Nutzung eines Standards zur Datenmodellierung und zum Datenaustausch ermöglicht eine breitere Nutzung solcher Ansätze. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass CMSD ein geeigneter Standard sowohl für die Erstellung von Simulationsmodellen als auch für deren Initialisierung ist.



Bergmann, Sören;
Automatische Generierung adaptiver und lernfähiger Modelle zur Simulation von Produktionssystemen. - In: Tagungsband zum Doctoral Consortium der WI 2011, (2011), S. 9-16

In diesem Beitrag wird ein Ansatz zur automatischen Modelgenerierung und -adaption vorgestellt. Augenmerk liegt vor allem auf der Einsatzmöglichkeit im gesamten Produkt- bzw. Produktionslebenszyklus sowie bei der Integration in die betriebliche IT Infrastruktur, dazu wird auf standardisierten Datenaustausch mittels des Core Manufacturing Simulation Data (CMSD) Information Model gesetzt. Weitere Kernpunkte stellen die automatische Validierung und die Beschreibung bzw. Ermittlung von Steuerstrategien, z.B. Reihenfolgeregeln in Puffern, die Speicherung von manuell ergänzten Objekten/Verhalten und die Modellinitialisierung, dar. Die Beschreibung einer ersten prototypischen Implementierung einzelner Aspekte in Plant Simulation runden den Beitrag ab.



https://epub.uni-bayreuth.de/348/
Bergmann, Sören; Stelzer, Sören
Approximation of dispatching rules in manufacturing control using artificial neural networks. - In: 2011 IEEE Workshop on Principles of Advanced and Distributed Simulation, ISBN 978-1-4577-1365-1, (2011), insges. 8 S.

Automatic generation of simulation models has been a recurring topic in scientific papers for years. A common problem of all known model generation approaches is the generation of dynamic behavior, e.g. buffering or control strategies. This paper introduces a novel methodology for generation of dynamic behavior, based on artificial neural networks, which is usable directly in the simulation. We also test the approach in a manageable scenario; all results are illustrated via small simulation experiments.



http://dx.doi.org/10.1109/PADS.2011.5936774
Bergmann, Sören; Straßburger, Steffen
Challenges for the automatic generation of simulation models for production systems. - Online-Ressource (PDF-Datei: 6 S., 366, 4 KB)CD-ROM-Ausg.: 2010 International Simulation Multiconference : Crowne Plaza Hotel, Downtown Ottawa, On., Canada, 12 - 14, 2010 / SCS; SISO. - [S.l.] : Omni Press, 2010. - ISBN 1-565-55344-6. - S. 545-549

http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=17445
Bergmann, Sören; Fiedler, Alexander; Straßburger, Steffen
Generierung und Integration von Simulationsmodellen unter Verwendung des Core Manufacturing Simulation Data (CMSD) Information Model. - In: Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Organisation und Personal, (2010), S. 461-468

http://digbib.ubka.uni-karlsruhe.de/volltexte/1000019635
Straßburger, Steffen; Bergmann, Sören; Müller-Sommer, Hannes
Modellgenerierung im Kontext der Digitalen Fabrik - Stand der Technik und Herausforderungen. - In: Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Organisation und Personal, (2010), S. 37-44

http://digbib.ubka.uni-karlsruhe.de/volltexte/1000019635