Experiences and Perspectives from Applying MBSE in - - PowerPoint PPT Presentation

Experiences ¡and ¡ Perspectives ¡from ¡Applying ¡ MBSE ¡in ¡Manufacturing ¡

Lihui ¡Wang ¡

Professor, ¡Chair ¡of ¡Sustainable ¡Manufacturing ¡ Department ¡of ¡Production ¡Engineering ¡ KTH, ¡Stockholm, ¡Sweden ¡

Martin ¡Törngren ¡

Professor ¡in ¡Embedded ¡Control ¡Systems, ¡ICES ¡Director ¡ Division ¡of ¡Mechatronics ¡ ¡ KTH, ¡Stockholm, ¡Sweden ¡

04/05/15 ¡ 2 ¡

Presentation ¡Outline ¡ w ¡ ¡Introduction ¡to ¡Manufacturing ¡ w ¡ ¡Life ¡Cycle ¡Data ¡Integration ¡ w ¡ ¡Cyber-­‑ ¡and ¡Cloud-­‑based ¡Applications ¡

• Remote ¡Monitoring ¡and ¡Control ¡
• Remote ¡Assembly ¡
• Human-­‑Robot ¡Collaboration ¡

w ¡ ¡Conclusions ¡

Manufacturing ¡in ¡a ¡Nutshell ¡

04/05/15 ¡ 3 ¡

Craft Production Production

Mfg. Systems

1913 1955 1850

Product Volume More Competitive Less Competitive

Market

Volatile demand Steady demand Supply > Demand Supply

<

Demand

System Architecture

Modular reconfigurable Unified architecture

Push Pull

Product Variety Homogenous Low Cost Products Heterogeneous Products

Society Needs

…

1980 2000

(Jovane, Koren and Boër, CIRP Annals, 52/2, 483-695, 2003)

Mass

Dedicated Lines

FMS RMS

General-Purpose

machines

Current ¡Focus: ¡

n Cyber-­‑physical ¡

systems ¡

n Cloud ¡

manufacturing ¡

n Human-­‑robot ¡

collaboration ¡

n Programming-­‑free ¡

machine ¡control ¡

n Additive ¡

manufacturing ¡

n MBSE ¡

1913 1960 1980 2000 2010 Mass Production Lean Manufacturing Mass Customisation Reconfigurable Manufacturing Sustainable Manufacturing Cost Quality Variety Responsiveness Sustainability Criteria of manufacturing paradigms Interchangeable parts Scientific knowledge Computers Operations management Nano/bio materials

Manufacturing ¡Paradigms ¡

04/05/15 ¡ 4 ¡

(Adapted from Koren and Ulsoy, “Reconfigurable manufacturing systems,” ERC/RMS, University of Michigan, 1997)

Model-based Systems Engineering

Model-­‑based ¡Engineering ¡

04/05/15 ¡ 5 ¡

“Computerized ¡models ¡used ¡to ¡support ¡engineering ¡ throughout ¡the ¡life-­‑cycle” ¡

• Purposes: ¡communication, ¡documentation, ¡

analysis ¡and ¡synthesis ¡

• Drivers: ¡Complexity, ¡”Criticality” ¡and ¡”Reuse” ¡
• Requires ¡appropriate ¡methodology ¡and ¡strategy ¡

– Formalization ¡comes ¡at ¡a ¡cost ¡ MANY ¡INSTANCES ¡AND ¡FLAVOURS ¡OF ¡MBD!!! ¡

Viewpoints ¡and ¡Interrelations ¡

04/05/15 ¡ 6 ¡

1010001101001110010100111010

0011010011100101 0011101000110100 111001010011 ¡ 1010001101001110 0010011 ¡

¡

Production/ ¡ parameterization ¡ Project ¡ management ¡ Sensing, ¡ ¡estimation ¡ and ¡control ¡ Integration ¡tests ¡ CAD, ¡PDM ¡ ECU/electronics ¡ Quality ¡ Architecture ¡ Networking ¡ CAN ¡database ¡ Diagnostics, ¡ Support ¡tools ¡ Safety ¡ Maintenance, ¡ After-­‑market ¡ Vehicle ¡ dynamics ¡ Software ¡

• Power ¡
• Propulsion ¡
• Thermal ¡

Mechanical ¡ ¡ components ¡

04/05/15 ¡ 7 ¡

Presentation ¡Outline ¡ w ¡ ¡Introduction ¡to ¡Manufacturing ¡ w ¡ ¡Life ¡Cycle ¡Data ¡Integration ¡ w ¡ ¡Cyber-­‑ ¡and ¡Cloud-­‑based ¡Applications ¡

• Remote ¡Monitoring ¡and ¡Control ¡
• Remote ¡Assembly ¡
• Human-­‑Robot ¡Collaboration ¡

w ¡ ¡Conclusions ¡

Product ¡related ¡“Information ¡Mountain” ¡

04/05/15 ¡ 8 ¡

Design information Manufacturing information Maintenance information

Information Time

Concept Design Prototype Production Delivery Maintenance

Fragmented ¡storage ¡in ¡various ¡speci]ic ¡IT ¡systems ¡(PLM, ¡ALM, ¡ERP, ¡ CRM ¡etc.), ¡resulting ¡in ¡“Inconsistency ¡management” ¡

Factory ¡layout ¡ Product ¡ design ¡ Flow ¡design ¡ Process ¡planning ¡

Example ¡case ¡study: ¡Information ¡ sharing ¡in ¡factory ¡design ¡

04/05/15 ¡ 9 ¡

¡ ¡

Information ¡

Model ¡Integration ¡and ¡Decoupling ¡

04/05/15 ¡ 10 ¡

Basic ¡relations: ¡Coupled ¡systems; ¡Model ¡Equivalence; ¡ ¡ Model ¡abstraction/re]inement ¡

• But ¡much ¡more ¡concerns ¡involved! ¡

¡

Multiple ¡integration ¡scenarios; ¡Problems ¡and ¡Opportunities! ¡

¡

Challenge: ¡Ef]icienctly ¡dealing ¡with ¡change ¡management, ¡reuse, ¡ ¡ consistency, ¡and ¡ ¡leveraging ¡added ¡value ¡services ¡

¡

Approach: ¡ ¡

• Architecting ¡engineering ¡environments ¡
• DSLs ¡and ¡code ¡generators ¡for ¡data ¡integration
• Viewpoint ¡contracts ¡and ¡dependency ¡modelling ¡
• OSLC ¡based ¡integration ¡and ¡data ¡warehousing ¡

Multi-­‑level ¡Approach ¡for ¡Dealing ¡with ¡ Viewpoint ¡Interrelations ¡

04/05/15 ¡ 11 ¡

Example ¡Contracts: ¡

Control-­‑Embedded ¡SW ¡with ¡Timing ¡Constraints ¡

04/05/15 ¡ 12 ¡

Basis ¡for ¡communication ¡and ¡agreements ¡ ¡ Targets ¡speci]ic ¡scenarios ¡ Support ¡for ¡modelling ¡and ¡simulation ¡

Example ¡contracts: ¡ Ø ’ZET’ ¡~ ¡the ¡synchronous ¡approach ¡ Ø ’LET’ ¡~ ¡the ¡PLC ¡/ ¡Giotto ¡approach ¡ Ø ’BET’ ¡~ ¡interpretation ¡of ¡FPS ¡ Ø ’DET’ ¡~ ¡deadline ¡monotonic ¡scheduling ¡ Ø ’TOL’ ¡~ ¡Tolerances ¡on ¡time ¡variations ¡

Agreement ¡and ¡obligations ¡regarding ¡functionalities ¡and ¡timing ¡properties ¡

• SW ¡engineers: ¡execute ¡functions; ¡meet ¡timing ¡requirements ¡
• Control ¡engineers: ¡ensure ¡correct ¡closed-­‑loop ¡behaviour ¡

Dependency ¡ Model ¡ Example ¡

04/05/15 ¡ 13 ¡

Courtesty of Ahsan Qamar (KTH PhD)

04/05/15 ¡ 14 ¡

Highlighting ¡Selected ¡ Interrelations ¡

Federated ¡Tools ¡and ¡Data ¡Exchange ¡

04/05/15 ¡ 15 ¡

Lifecycle

Configuration Management Change Impact Analysis

Traceability tool

An Integration Platform

Repository Traceability

Non iFEST Compliant tool

DOORS IRQA

UML tool

Simulink

HW/SW co-design tool

Test tool

Analysis

Process Management Tool Authentication Tool Transformation Engine

Basic services R&A D&I V&V

Data Data Data Data Data Data Data Data Data

Over Internet

Tool Integration Framework

• Open Services for Life Cycle

Collaboration (OSLC)

iFEST ¡ARTEMIS ¡project ¡

04/05/15 ¡ 16 ¡

Architecture ¡ ¡ Browser ¡ ¡

for ¡Automotive ¡ Embedded ¡SW ¡

¡

Espresso ¡Project ¡ Demonstrator ¡

(Scania ¡and ¡KTH) ¡

04/05/15 ¡ 17 ¡

Presentation ¡Outline ¡ w ¡ ¡Introduction ¡to ¡Manufacturing ¡ w ¡ ¡Life ¡Cycle ¡Data ¡Integration ¡ w ¡ ¡Cyber-­‑ ¡and ¡Cloud-­‑based ¡Applications ¡

• Remote ¡Monitoring ¡and ¡Control ¡
• Remote ¡Assembly ¡
• Human-­‑Robot ¡Collaboration ¡

w ¡ ¡Conclusions ¡

Cyber ¡vs. ¡Cloud ¡Manufacturing ¡

04/05/15 ¡ 18 ¡

¡

Intelligent ¡Sensors ¡/ ¡Open ¡Architecture ¡Controllers ¡

Application ¡Server ¡

Distributed ¡Process ¡Planning ¡ Dynamic ¡Scheduling ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Real-­‑Time ¡Monitoring ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Remote ¡Control ¡

Web-based Integrated Sensor-driven e-ShopFloor

Wise-ShopFloor Operators ¡ Engineers ¡ Managers ¡

Real ¡World ¡ Control ¡ Monitoring ¡ Cyber ¡World ¡

Planning ¡ Monitoring ¡ Control ¡ Sensing ¡

Cyber-­‑Physical ¡→ ¡Dynamic ¡→ ¡Adaptive ¡

Service ¡Levels ¡in ¡the ¡Cloud ¡

04/05/15 ¡ 19 ¡

Infrastructure

(as a Service)

Storage Servers Networking O/S Middleware Virtualisation Data Applications Runtime

Managed by vendor You manage

Platform

(as a Service)

Managed by vendor You manage

Storage Servers Networking O/S Middleware Virtualisation Applications Runtime Data

Software

(as a Service)

Managed by vendor

Storage Servers Networking O/S Middleware Virtualisation Applications Runtime Data Storage Servers Networking O/S Middleware Virtualisation Data Applications Runtime

You manage

Typical computing applications

BeneWits ¡of ¡Using ¡Cloud ¡

04/05/15 ¡ 20 ¡

Cloud ¡Manufacturing ¡Concept ¡

04/05/15 ¡ 21 ¡

à Cloud ¡computing ¡– ¡provides ¡ services ¡(IaaS, ¡PaaS, ¡SaaS, ¡AssS) ¡ with ¡high ¡reliability, ¡dynamic ¡ scalability, ¡and ¡availability ¡over ¡ the ¡Internet ¡ à Cloud ¡manufacturing ¡– ¡is ¡ based ¡on ¡cloud ¡computing ¡and ¡

• ffers ¡adaptive, ¡secure ¡and ¡on-­‑

demand ¡manufacturing ¡services ¡

• ver ¡the ¡Internet ¡of ¡Things ¡

Cloud ¡Manufacturing

M

• n

i t

• r

i n g E x e c u t i

• n

S i m u l a t i

• n

P r

• c

e s s ¡ P l a n n i n g

What ¡Is ¡Cloud ¡Manufacturing? ¡

04/05/15 ¡ 22 ¡

n “is ¡an ¡integrated ¡cyber-­‑physical ¡system ¡that ¡can ¡provide ¡on-­‑demand ¡manufacturing ¡ services ¡digitally ¡and ¡physically ¡to ¡best ¡utilise ¡manufacturing ¡resources.” ¡

¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡– ¡L. ¡Wang ¡et ¡al., ¡“A ¡cloud-­‑based ¡approach ¡for ¡WEEE ¡remanufacturing,” ¡CIRP ¡Annals ¡– ¡Manufacturing ¡Technology, ¡ Vol.63, ¡No.1, ¡pp.409-­‑412, ¡2014 ¡

Cloud ¡Computing ¡

Suppliers Engineering Production Sales Distributors Customer

Manufacturing Cloud

Cloud ¡Manufacturing ¡ Cyber-­‑Physical ¡System ¡

Virtual ¡to ¡Real ¡via ¡Cloud ¡

04/05/15 ¡ 23 ¡

¡

Pushlet Publisher Event Pull Source Machine Controller Machine Application Server Postlet Postlet Wrapper User-2 User-n Robot Controller Robot

Internet Factory Network

Device Adapter User-1

Publish ¡ Subscribe ¡

Model-­‑based ¡Remote ¡Monitoring ¡

04/05/15 ¡ 24 ¡ Simple Universe

View

View Platform

TG

Branch Group Locale Virtual Universe Branch Group

TG

Scene Graph

• f Shop Floor

View

Side View

TG

Branch Group

Camera Behavior

TG TG

Top View Front View

TG: Transform Group

n Java ¡3D ¡uses ¡scene ¡graphs ¡to ¡

represent ¡models. ¡

A ¡scene ¡graph ¡must ¡have ¡a ¡

virtual ¡universe ¡as ¡a ¡base ¡to ¡ hold ¡graphical ¡components. ¡

n It ¡may ¡have ¡many ¡branches. ¡ n Three ¡scene ¡graph ¡branches ¡are ¡used ¡to ¡

generate ¡a ¡Wise-­‑ShopFloor. ¡

A ¡Mini ¡Robotic ¡Assembly ¡Cell ¡

04/05/15 ¡ 25 ¡

¡

Joints ¡2-­‑5 ¡ Joints ¡2-­‑5 ¡ Joints ¡2-­‑5 ¡

Virtual Universe

Background ¡ Lights ¡

T BG

Viewpoint Control

Base ¡ Platform ¡

¡

A

¡

A

¡

G

¡

A

Joint-1 Behaviour Control

T T T T T

Joint-­‑1 ¡

T

Joints ¡2-­‑5 ¡

Gripper Behaviour Control

Gripper ¡

¡

A Appearance ¡

¡

G Geometry ¡ User ¡defined ¡codes ¡ TransformGroup ¡node ¡ T Behaviour ¡node ¡

¡

B BG BranchGroup ¡node ¡

¡

B

¡

B

¡

B

¡

B

A ¡mini ¡robotic ¡assembly ¡cell ¡ ¡

Joint-2 Joint-1 Joint-3 Joint-4 Joint-5 Gripper

Remote ¡Robotic ¡Assembly ¡

04/05/15 ¡ 26 ¡

(L. Wang et al., "A Sensor-Driven 3D Model-Based Approach to Remote Real-Time Monitoring," CIRP Annals – Manufacturing Technology, Vol.60, No.1, pp.493-496, 2011.)

Data ¡Size ¡Comparison ¡

04/05/15 ¡ 27 ¡

An ¡8-­‑bit ¡VGA ¡Camera ¡Image ¡ 640×480 ¡(307,200 ¡bytes) ¡ One ¡Scene ¡in ¡Java ¡3D ¡ Any ¡size ¡(52 ¡bytes) ¡

100% 0.017%

1 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 4 ¡ 5 ¡ 6 ¡ 7 ¡ 8 ¡ 9 ¡ 10 ¡ 11 ¡ 12 ¡ 13 ¡

Relative ¡position ¡of ¡6 ¡joints ¡ Absolute ¡position ¡of ¡6 ¡joints ¡ CW ¡

Needs ¡of ¡Remote ¡Assembly ¡

04/05/15 ¡ 28 ¡

¡

Process ¡ Planning Machine ¡Status ¡ Monitoring Execution ¡ Control Sensor ¡Network ¡

Adaptive ¡ Decision ¡ Making

§ Resource ¡selection ¡ § Job ¡dispatching ¡ § Remote ¡machining ¡ § Remote ¡assembly ¡ § Execution ¡control ¡ § Status ¡monitoring ¡ § Machine ¡availability ¡ checking ¡ § Abnormal ¡event ¡ detection ¡ § Unit ¡process ¡modelling ¡ § Process-­‑feature ¡mapping ¡ § Adaptive ¡machining ¡process ¡planning ¡ § Reconfigurable ¡assembly ¡planning ¡ § Intelligent ¡algorithm ¡embedding ¡ § Real-­‑time ¡data ¡acquisition ¡ § Data ¡analysis ¡and ¡feature ¡extraction ¡

Distributed ¡and ¡Dynamic ¡Manufacturing ¡Processes ¡

C Cy yb be er r-

• P

Ph hy ys si ic ca al l L Li in nk k

W Wi ir re el le es ss s S Sh ho

• p

p F Fl lo

• r

r

System ¡ConWiguration ¡

04/05/15 ¡ 29 ¡

¡

Oracle ¡ Application ¡ Server 3D ¡Model-­‑Driven ¡Assembly Physical ¡Assembly

3D ¡Online ¡ Modelling Image ¡ Processing Robot ¡ Communication Camera ¡ Communication 3D ¡Models Pinhole ¡Camera ¡Model

Wise-­‑ShopFloor ¡Virtual ¡Environment Shop ¡Floor ¡Physical ¡Environment

Real ¡Robot Actual ¡Objects Vision ¡Camera

Monitoring Controlling

Updating ¡Remote ¡Operator

Internet Factory ¡Network

Processing Snapshots Capturing Accessing Optional ¡Local ¡ Operator Accessing Virtual ¡Robot

Shape ¡Approximation ¡by ¡Trimming ¡

04/05/15 ¡ 30 ¡

n The ¡system ¡convert ¡the ¡

silhouettes ¡of ¡the ¡objects ¡in ¡ the ¡top-­‑view ¡snapshot ¡to ¡a ¡ set ¡of ¡vertical ¡pillars ¡with ¡a ¡ default ¡height. ¡ ¡

n The ¡camera ¡is ¡then ¡used ¡to ¡

take ¡a ¡sequence ¡of ¡new ¡ snapshots ¡of ¡the ¡objects ¡ from ¡other ¡angles. ¡ Projecting ¡the ¡silhouettes ¡of ¡ each ¡snapshot ¡back ¡to ¡the ¡ 3D ¡scene ¡creates ¡a ¡number ¡

• f ¡trimmed ¡pillars. ¡

C

Snapshot 4

C

Snapshot 3

C

Snapshot 2

C

Snapshot 1 Actual object Silhouette of the object projected on the scene Modelling error

X Z Y

3D ¡ point 2D ¡image ¡ array Camera ¡in ¡ top ¡view ¡ position Camera ¡ coordinate ¡ system Pillar 2D ¡silhouette Projected ¡ 2D ¡point Maximum ¡height

Pillars ¡Construction ¡

04/05/15 ¡ 31 ¡

n The ¡]irst ¡snapshot ¡taken ¡by ¡

a ¡camera ¡provides ¡the ¡top ¡ view ¡of ¡the ¡objects. ¡

n The ¡captured ¡image ¡helps ¡

the ¡system ¡to ¡construct ¡an ¡ initial ¡representation ¡of ¡ the ¡3D ¡models ¡based ¡on ¡ the ¡extracted ¡silhouettes ¡of ¡ the ¡objects. ¡

Trimming ¡of ¡the ¡Pillars ¡

04/05/15 ¡ 32 ¡

Trimming ¡process: ¡

n Projecting ¡the ¡pillars ¡one ¡by ¡

• ne ¡from ¡the ¡3D ¡space ¡to ¡the ¡

image ¡plane ¡as ¡2D ¡line. ¡ ¡

n Extracting ¡the ¡pixels ¡that ¡are ¡

shared ¡by ¡the ¡projected ¡line ¡ and ¡the ¡silhouette ¡of ¡the ¡object, ¡ which ¡reveals ¡a ¡trimmed ¡line. ¡ ¡

n Projecting ¡back ¡the ¡trimmed ¡

2D ¡line ¡to ¡the ¡3D ¡space ¡to ¡ replace ¡the ¡old ¡pillar, ¡resulting ¡ in ¡a ¡trimmed ¡new ¡pillar. ¡ ¡

❶ ¡Silhouette ¡and ¡initial ¡pillars ❸ ¡Trimming ¡of ¡projected ¡lines ❷ ¡Projected ¡lines ¡on ¡image ¡plane ❹ ¡Trimmed ¡pillars ¡in ¡3D ¡space

3D ¡point ¡

• f ¡a ¡pillar

Pillar For ¡the ¡ease ¡of ¡understanding, ¡the ¡image ¡plane ¡ is ¡placed ¡in ¡parallel ¡of ¡the ¡pillars. ¡The ¡image ¡ plane ¡can ¡be ¡in ¡any ¡pose ¡for ¡trimming. ¡ ¡ ¡ Pillar ¡with ¡ multiple ¡ subsections

Z Y X V U V U

A ¡Recorded ¡Demo ¡

04/05/15 ¡ 33 ¡

(L. Wang et al., "Remote Robotic Assembly Guided by 3D Models Linking to a Real Robot," CIRP Annals – Manufacturing Technology, Vol.63, No.1, pp.1-4, 2014.)

Active ¡Collision ¡Avoidance ¡

04/05/15 ¡ 34 ¡

Human-robot co-existing environment Dual-camera for positioning Collecting current robot position Calculating relative distance Making decision / taking action Acquiring depth images of operator Detecting

• perator’s position

Monitoring robot via a 3D model

Safety ¡Policies ¡

04/05/15 ¡ 35 ¡

¡

Monitored area

Active Collision Avoidance

Œ Warning the operator  Stopping the robot Ž Moving the robot back  Modyfing the path

Monitored area

STOP

Monitored area Monitored area

Image ¡Processing ¡

04/05/15 ¡ 36 ¡

Depth images Data acquisition Background removal Filtering and labeling 3D visualisation Combining with 3D model of robot Depth images without background 3D point cloud of detected operator Active collision detection and avoidance between human and robot Detected operator

Augmented environment

Camera 1 Camera 2

Camera ¡1 ¡RGB ¡ Camera ¡2 ¡RGB ¡

Dual-camera for positioning

Safety ¡without ¡a ¡Fence ¡

04/05/15 ¡ 37 ¡

Conclusions ¡

04/05/15 ¡ 38 ¡

n Models ¡as ¡necessary ¡and ¡intrinsic ¡part ¡of ¡manufacturing ¡

systems ¡life-­‑cycle ¡ ¡

n Models ¡of ¡different ¡types ¡(geometrical, ¡kinematic, ¡

dynamic ¡and ¡control) ¡playing ¡important ¡roles ¡in ¡CPS ¡and ¡ cloud ¡manufacturing ¡

n Real-­‑time ¡constraint, ¡security ¡and ¡uncertainty ¡ n Viewpoint ¡interrelations ¡ § Architecting ¡and ¡model-­‑based ¡approaches ¡to ¡

engineering ¡environments ¡

§ Viewpoint ¡contracts ¡and ¡dependency ¡modelling ¡ § OSLC ¡based ¡integration ¡and ¡data ¡warehousing ¡

04/05/15 ¡ 39 ¡

Further ¡reading ¡if ¡interested: ¡

• Martin ¡Törngren, ¡Ahsan ¡Qamar, ¡Matthias ¡Biehl, ¡Frederic ¡Loiret, ¡Jad ¡Elkhoury. ¡Integrating ¡

Viewpoints ¡in ¡the ¡Development ¡of ¡Mechatronic ¡Products. ¡Journal ¡of ¡Mechatronics, ¡special ¡ issue ¡on ¡Model-­‑based ¡mechatronic ¡system-­‑design, ¡Elsevier ¡Dec. ¡2013, ¡(http://dx.doi.org/ 10.1016/j.mechatronics.2013.11.013). ¡

• Patricia ¡Derler, ¡Edward ¡Lee, ¡Martin ¡Törngren, ¡Stavros ¡Tripakis. ¡Cyber-­‑Physical ¡System ¡

Design ¡Contracts, ¡ICCPS ¡'13: ¡ACM/IEEE ¡4th ¡Int. ¡Conf. ¡on ¡Cyber-­‑Physical ¡Systems, ¡2013. ¡

• Matthias ¡Biehl, ¡Jad ¡El-­‑Khoury, ¡Frederic ¡Loiret, ¡Martin ¡Törngren. ¡On ¡the ¡Modeling ¡and ¡

Generation ¡of ¡Service-­‑Oriented ¡Tool ¡Chains. ¡J. ¡of ¡Software ¡and ¡Systems ¡Modeling, ¡Dec ¡

• 2012. ¡
• L. ¡Wang, ¡A. ¡Mohammed ¡and ¡M. ¡Onori, ¡"Remote ¡Robotic ¡Assembly ¡Guided ¡by ¡3D ¡Models ¡

Linking ¡to ¡a ¡Real ¡Robot," ¡CIRP ¡Annals ¡– ¡Manufacturing ¡Technology, ¡Vol.63, ¡No.1, ¡pp.1-­‑4, ¡

• 2014. ¡
• L. ¡Wang, ¡M. ¡Givehchi, ¡G. ¡Adamson ¡and ¡M. ¡Holm, ¡"A ¡Sensor-­‑Driven ¡3D ¡Model-­‑Based ¡

Approach ¡to ¡Remote ¡Real-­‑Time ¡Monitoring," ¡CIRP ¡Annals ¡– ¡Manufacturing ¡Technology, ¡ Vol.60, ¡No.1, ¡pp.493-­‑496, ¡2011. ¡ ¡