論文の概要: From Capability Models to Automated Planning: An AAS-Native Approach for Automatic PDDL Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02167v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 12:27:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:31.997077
• Title: From Capability Models to Automated Planning: An AAS-Native Approach for Automatic PDDL Generation
• Title（参考訳）: 能力モデルから自動計画へ:自動PDDL生成のためのAAS-Nativeアプローチ
• Authors: Hamied Nabizada, Thomas Wirt, Luis Miguel Vieira da Silva, Felix Gehlhoff, Alexander Fay,
• Abstract要約: Asset Administration Shells (AAS) は産業4.0における産業資産の標準化されたデジタルツインとして登場した。 AAS機能モデルは,4つの確立された産業用4.0標準を用いて構成され,PDDL問題を自動生成するための十分な情報を含んでいることを示す。 提案手法は,資源関数のドメインレベルの記述,いわゆる機能から,PDDL構文や計画概念に縛られることなく,エンジニアが機能をモデル化できるという,すべての計画要素を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.66295146099479
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Engineers designing production systems need to verify that a given layout supports all required production sequences. Automated planning techniques can answer such questions, but formulating the required planning problems in the Planning Domain Definition Language (PDDL) demands specialized expertise that production engineers typically lack. Asset Administration Shells (AAS) have emerged as the standardized Digital Twin for industrial assets in Industry 4.0. We show that AAS capability models, structured using four established Industry 4.0 standards (VDI 3682 for process descriptions, IEC 61360-1 for semantic property qualification, IDTA 02011 for type hierarchies, and IDTA 02016 for instance descriptions), contain sufficient information to generate complete PDDL problems automatically. Unlike prior work that introduced PDDL-specific submodels, our approach derives all planning elements from domain-level descriptions of resource functions, so-called capabilities, allowing engineers to model capabilities without any exposure to PDDL syntax or planning concepts. Our extraction algorithm transforms distributed Multi-AAS architectures into complete PDDL planning problems. We validate the approach on AAS models of a laboratory production system, comparing four layout variants using optimal planning to demonstrate how engineers can systematically explore design trade-offs by modifying the AAS model and regenerating the planning domain
• Abstract（参考訳）: プロダクションシステムを設計するエンジニアは、所定のレイアウトが必要なすべてのプロダクションシーケンスをサポートすることを確認する必要がある。 自動計画技術はそのような質問に答えることができますが、計画ドメイン定義言語(PDDL)で必要とされる計画問題の定式化には、プロダクションエンジニアが通常欠く専門的な専門知識が必要です。 Asset Administration Shells (AAS) は産業4.0における産業資産の標準化されたデジタルツインとして登場した。 AAS機能モデルは,プロセス記述にVDI 3682,セマンティックプロパティ認証にIEC 61360-1,タイプ階層にIDTA 02011,インスタンス記述にIDTA 02016) で構築されており,PDDL問題を自動生成するための十分な情報を含んでいる。 PDDL固有のサブモデルを導入した以前の作業とは異なり、我々のアプローチはリソース機能のドメインレベルの記述からすべての計画要素を導出します。 抽出アルゴリズムは分散マルチAASアーキテクチャを完全なPDDL計画問題に変換する。 実験室生産システムのAASモデルに対するアプローチを検証し、最適計画を用いて4種類のレイアウトモデルを比較し、AASモデルを変更して計画領域を再生することで設計トレードオフを体系的に探索する方法を実証する。

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