Simulationsbasierte Generierung von robusten Heuristiken zur Selbststeuerung manuel-ler Produktionsprozesse: Ein hybrider Ansatz auf dem Weg zur Industrie 4.0.

• Antragsteller: Professor Dr. Uwe Aßmann; Professor Dr.-Ing. Thorsten Schmidt
• Fachliche Zuordnung: Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 418727532

Im Sinne der Industrie 4.0 wird zur Kompensierung von Störeinflüssen bei einer gleichzeitig hohen logistischen Zielerfüllung die vollständige Selbstkonfiguration und Selbststeuerung der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) vorgeschlagen. Dabei existieren zahlreiche Konzepte zur Umsetzung einer solchen PPS, welche überwiegend eine permanente Datenverfügbarkeit, wie in zukünftigen cyber-physischen Systemen (CPS), voraussetzen. Diese erforderliche permanente Datenverfügbarkeit (Echtzeit-Daten und Echtzeit-Interaktion) ist in Branchen mit überwiegend manuellen Produktionsprozessen gegenwärtig nur teilweise realisierbar und bleibt Forschungs- und Entwicklungsgegenstand für die nächsten Jahre. Dabei ist zum einen die technologische Umsetzung und Zulässigkeit einer durchgängigen digitalen Erfassung menschlicher Arbeit ungeklärt. Zum anderen sind aber auch Schnittstellen zur Anwendungsprogrammierung von Maschinen schlichtweg nicht frei zugänglich. Um die Vorteile der Selbststeuerung von Produktionsprozessen hinsichtlich der Verbesserung logistischer Zielgrößen unter Prozessunsicherheiten auch in der Übergangs- und Entwicklungsphase von bestehenden Produktionssystemen zu CPS zu nutzen, wird somit die Teilautonomisierung von Funktionen der PPS notwendig. Somit kann von einer hybriden PPS gesprochen werden kann.Als Konzeptansatz wird im Vorhaben die zentrale und wissensbasierte Konfiguration einer robusten Selbststeuerung zur Reihenfolgebildung und Ressourcenallokation auf Basis bestehender oder einfach zu erhebender Informationen im Produktionssystem für einen definierten Zeitraum verfolgt. Dieser Ansatz soll die erste Stufe zur Umsetzung der Vision Industrie 4.0 in Bezug auf die PPS, insbesondere für Branchen mit der Charakteristik eines hohen Anteils an manueller Arbeit und hoher Prozessinstabilität, bilden. Zur Abgrenzung zu bestehenden Forschungsarbeiten im Bereich der Selbststeuerung fokussiert das geplante Forschungsvorhaben eine signifikant niedrigere Datenqualität und -verfügbarkeit, wie diese in der genannten Branche auch zukünftig vorliegen wird. Unter diesen Rahmenbedingungen sind gänzlich neue Methoden und Verfahren zur Umsetzung des Konzeptansatzes zu entwickeln.Auf Grund der eingeschränkten Echtzeit-Daten und Datenaustauschmöglichkeiten liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung von robusten Heuristiken zur Selbststeuerung, möglichst ohne permanente Neukonfiguration bestmögliche Reihenfolge- und Ressourcenallokationsentscheidungen zu treffen. Störgrößen sind somit prospektiv bei der Generierung dieser Heuristiken einzubeziehen. Des Weiteren soll implizites Wissen aus Simulation und Produktion durch maschinelles Lernen für die kontinuierliche Verbesserung der Selbststeuerung verwendet werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen