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Datengetriebene Optimierungsverfahren zur integrierten Prozess- und Ablaufplanung

Fachliche Zuordnung Operations Management und BWL-spezifische Wirtschaftsinformatik
Förderung Förderung seit 2023
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 524165670
 
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.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
Internationaler Bezug Israel
ausländ. Mitantragstellerinnen / ausländische Mitantragsteller Professor Izack Cohen, Ph.D.; Professorin Dr. Shimrit Shtern
 
 

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