L2M4PC: Large Language Models zur Produktionssteuerung

• Antragsteller: Dr.-Ing. Marvin Carl May
• Fachliche Zuordnung: Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 558595415

Eine zentrale Herausforderung der modernen Produktion, die gekennzeichnet ist von großer Variantenvielfalt, der zunehmenden Integration von zirkulären Strategien und Individualisierung, ist die effiziente Steuerung des Produktionssystems in Losgröße eins. Gleichzeitig steigt das Datenaufkommen in der Produktion und in der Produktentwicklung um ein Vielfaches wodurch Produktionsplaner und -steuerer in kürzerer Zeit komplizierte, datenbasierte Entscheidungen treffen müssen, wohingegen traditionelle, algorithmische Produktionssteuerungsansätze Schwierigkeiten mit der effektiven Verarbeitung nicht numerischer Features haben. Dies kann zum einen durch eine Transformation in numerische Daten oder durch den Einsatz anderer Algorithmen zur Datenverarbeitung automatisiert werden. Für beides haben sich große Sprachmodelle (Engl. Large Language Models) als state-of-the-art Methoden im Bereich des Künstlichen Intelligenz grundsätzlich als vielversprechend gezeigt. Aufgrund der großen Datenheterogenität in der Produktion sowie der Schwierigkeit produktionstechnische Daten und Zusammenhänge rein numerisch zu modellieren entsteht hier ein großes Potential. Die Erforschung der Anwendung von großen Sprachmodellen in der Produktionsplanung und Steuerung steht allerdings noch aus. Aus diesem Grund wird im vorliegenden Antrag ein Verfahren entwickelt um zum einen mittels großer Sprachmodelle nicht numerische Daten für die intelligente Produktionssteuerung vorzuverarbeiten und zum anderen direkt mittels der großen Sprachmodelle Entscheidungen zu treffen bzw. Entscheidungen intelligent abzuleiten. Zentrale Forschungsherausforderung ist somit die Entwicklung und Validierung einer datenbasierten, Large Language Model (LLM) integrierten Produktionssteuerung die intelligent, agentenbasiert Produktionssteuerungsentscheidungen zur besseren Erreichung logistischer, ökonomischer und ökologischer Zielfunktionen trifft und als Software Artefakt in Beispiel Use-Cases und Simulationen validiert wird.

• DFG-Verfahren: WBP Stipendium
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Sang-Gook Kim