Smarte Algorithmen in der Produktionsplanung: Flexible Planung für den Shop-Floor
Gemeinsam mit der Industrie Informatik GmbH entwickelte die RISC Software GmbH eine umfassende Planungslösung zur Produktionsplanung. Dabei entstand eine ganzheitliche Lösung, von der selbstadaptiven Planung über die automatische Konfiguration bis zur nahtlosen Integration prädiktiver Modelle. Dieser Ansatz ermöglicht optimale Ergebnisse unter unterschiedlichsten Rahmenbedingungen durch individuelle Fertigungsprozesse.
Der Kunde: Industrie Informatik GmbH
Die Industrie Informatik GmbH unterstützt seit 1991 als MES-Anbieter produzierende Unternehmen bei der Optimierung ihrer Fertigungsprozesse. Je nach Art der Fertigung müssen dabei vielfältige Rahmenbedingungen und Vorgaben sowie unterschiedlichste Problemgrößen berücksichtigt werden. Durch die flexible Konfiguration der MES-Software lassen sich die individuellen Prozesse der Unternehmen präzise abbilden. Auf dieser Basis kann anschließend eine automatische Produktionsplanung initiiert und übernommen werden.
Die Herausforderung: flexible Algorithmen für die Optimierung der Produktionsplanung
Die Vielzahl komplexer Rahmenbedingungen in Verbindung mit den praxisrelevanten Problemgrößen stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Um für jeden Kunden eine optimale Planung zu gewährleisten, muss diese sich automatisch an die jeweilige Situation der Kunden anpassen. Da jedes Unternehmen unterschiedliche Ziele verfolgt, gilt es, diese aufeinander abzustimmen, um einen stimmigen Gesamtplan zu erstellen. Zudem sind manuelle Vorgaben der Anwender*innen in der Planung einzubeziehen.
Die Lösung: moderne Algorithmen, automatische Konfiguration und Einbindung von Prognosemodellen
Im Projekt entstand eine ganzheitliche Lösung, bei der moderne wissenschaftliche Methoden inkl. KI und Ansätzen des Reinforcement Learning gezielt erweitert wurden, um sie für praxisnahe Problemstellungen nutzbar zu machen. Die komplexe Konfiguration und Anpassung an das jeweilige produzierende Unternehmen wird durch eine automatisierte Optimierung der Planungsparameter (Hyperparameteroptimierung) erheblich vereinfacht. Darüber hinaus lassen sich prädiktive Modelle direkt in den Planungsprozess integrieren – also Prognosemodelle, die kontinuierlich aus den laufend erzeugten Realdaten trainiert werden.
„Durch die Zusammenarbeit mit der RISC Software GmbH konnten wir neueste wissenschaftlich Erkenntnisse in die Praxis transformieren und in unser MES cronetwork erfolgreich integrieren. Damit haben wir die Feinplanung unseren Kunden auf ein beeindruckendes Level gehoben.“
Der Kundennutzen: bessere Lösungen für die Kunden
Die entwickelte Lösung hebt die Möglichkeiten in der Planung durch folgende Features auf die nächste Stufe:
- Berücksichtigung verschiedenster Rahmenbedingungen
- Optimales Lösen von Problemstellungen praxisrelevanter Größen
- Automatische Adaption an die jeweilige Planungssituation
- Einbindung von Prognosemodellen in die Planung
- Automatische Konfiguration durch automatische Optimierung der Planungsparameter (Hyperparameteroptimierung)
Durch definierte Schnittstellen können zusätzliche Features auf einfache Weise integriert werden.
Dieses Projekt wird aus Mitteln der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) gefördert.
Projektpartner
Details zum Projekt
- Projekt-Kurztitel: OMES 4 Smart Factory
- Projekt-Langtitel: Maßgeschneiderte Optimierungslösungen revolutionieren die Produktionsplanung
- Fördercall: FFG-Basisprogramm
- Projektpartner*innen:
- Industrie Informatik GmbH
- Johannes Kepler Universität Linz, Institut für Produktions und Logistikmanagemen
- Laufzeit: 07/2022-07/2023
Kontakt
Projektleitung
Dr. Michael Bögl
Mathematical Optimization Specialist