Datengetriebene Optimierungsverfahren zur integrierten Prozess- und Ablaufplanung
Project Code
524165670
Description
Der Schwerpunkt dieses Antrags liegt auf der Optimierung und Automatisierung der Prozess- und Ablaufplanung in der Auftragsfertigung. Die Herstellung eines bestimmten Produkts kann auf unterschiedliche Weise erfolgen, wobei eine breite Palette von Fertigungstechnologien und verschiedene flexible (mit einer Reihe von Werkzeugen ausgestattete) und autonome, nicht identische Maschinen in verschiedenen Bearbeitungsschritten eingesetzt werden. Einige Maschinen müssen von hochqualifizierten, menschlichen Bedienern überwacht werden. Zu den zu treffenden Entscheidungen gehören die Auswahl eines Prozessplans für die Herstellung jedes Werkstücks, die Wahl der Maschine für jeden Bearbeitungsschritt, die Vorhersage der Bearbeitungszeit und die Einplanung einer Gruppe qualifizierter Mitarbeiter, um nur einige zu nennen. Um mit Markt- und Technologieveränderungen Schritt zu halten, unterliegen Produktionssystem ständigen Anpassungen und müssen darüber hinaus in der Lage bleiben, schnell auf Störungen sowie auf Maschinen- und Prozessausfälle zu reagieren. Diese Fähigkeit wird durch die Nutzung verfügbarer technologischer Alternativen und die Neuberechnung von Produktionsrouten in Echtzeit auf der Grundlage robuster Produktionspläne erreicht. Datenanalyse und künstliche Intelligenz ermöglichen, relevante Informationen aus unstrukturierten Daten abzurufen. Die gewonnenen Informationen bilden die Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen und Lernprozesse. Unsere wichtigsten Schritte auf dem Weg zur Automatisierung der Produktionsplanung sind die Datensammlung, die Modellbildung, das Erlernen von (exakten) robusten Methoden und schließlich der Transfer in die Praxis.
Project Title
Datengetriebene Optimierungsverfahren zur integrierten Prozess- und Ablaufplanung
Project Web Site
Status
ongoing
Start Date
2024
End Date
2027
Project type
basic research
Principal Investigator
Investigators
Pesch, Erwin
Cohen, Izack
Shtern, Shimrit
Funder
Deutsche Forschungsgemeinschaft