Die Neu- und Umplanung von Produktionssystemen ist eine zeit- und kostenintensive sowie komplexe Aufgabe. Eine Automatisierung der Konzeptplanung verspricht erhebliche Einsparungen bei der Planung selbst als auch beim operativen Betrieb der geplanten Systeme.
Im Projekt EUSAP wird deshalb ein Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) zur automatisierten Produktionskonzeptplanung entwickelt. Das System soll die Standort-, Grob- und Feinlayoutplanung integriert optimieren und somit die Möglichkeit bieten, eine große Menge an Konzeptalternativen mit unterschiedlichen Produktionsprinzipien zu vergleichen. Ein solches EUS reduziert den Planungsaufwand erheblich und steigert die Effizienz durch die ganzheitliche Optimierung und die Betrachtung komplexer Produktionskonzeptalternativen, welche manuell kaum planbar sind. Zudem erlaubt es häufigere Rekonfigurationen der Produktionssysteme, sodass auch bei sich verändernden Bedingungen eine effiziente Produktion sichergestellt werden kann.
Globale Konkurrenz, steigende Energie- und Rohstoffpreise sowie ambitionierte Nachhaltigkeitsziele stellen hohe Anforderungen an moderne Produktionssysteme. Insbesondere die Planungsphase hat maßgeblichen Einfluss auf deren Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit.
Aktuell verbreitet ist die sequentielle, manuell Planung, die folgende Herausforderungen mit sich bringt:
Die Folge: Effizienzverluste in der Planung und dem Betrieb von Produktionssystemen.
Die Lösung: Automatisierte integrierte Planung durch rechnergestützte Optimierung.
Im Fokus des Vorhabens steht die Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems zur automatisierten Planung von Produktionssystemen mit unterschiedlichen Produktionsprinzipien und Fertigungstechnologien. Dabei gliedert sich das Vorhaben in folgende Teilziele:
Optimierung: Entwicklung eines flexiblen Algorithmus zur Optimierung verschiedener Produktionsprinzipien in akzeptabler Rechenzeit
Automatisierte Ableitung von Fertigungsreihenfolgen: Entwicklung einer generalisierten Methode zur automatisierten Ermittlung und Bewertung von Fertigungsreihenfolgen
Digitale Modelle und Datenmodelle: Systematische Abbildung der Charakteristika verschiedener Produkte, Prozesse und Betriebsmittel und deren Integration in ein gemeinsames Datenmodell
Entscheidungsunterstützungssystem: Zusammenführung der Komponenten in einem Prototyp eines Entscheidungsunterstützungssystems
Optimierung:
Für die Optimierung der Produktionskonzepte soll ein Multiagentensystem entwickelt werden. Das komplexe Gesamtproblem wird dazu in Teilprobleme, wie beispielsweise die Auswahl der Produktionsmaschinen, die Layoutplanung oder die Auswahl der Fertigungsreihenfolge. Jedes Teilproblem wird von einem Agenten mit Verfahren wie genetische Algorithmen, Mixed-Integer-Linear-Programming und Reinforcement Learning optimiert. Durch den Austausch und Verhandlungen zwischen den Agenten wird das Gesamtproblem optimiert. Diese Architektur verleiht dem System die nötige Flexibilität zur Optimierung unterschiedlicher Produktionssysteme und reduziert die Rechenzeiten auf ein realistisches Maß.
Ableitung von Fertigungsreihenfolgen:
Basierend auf einem CAD-Modell und weiteren Produktinformationen sollen automatisiert technisch sinnvolle Reihenfolgen abgeleitet werden. Hierzu ist ein Algorithmus auf Basis des Assembly-by-Disassembly-Ansatzes zu entwickeln, der zur Anwendbarkeit bei verschiedenen Fertigungsverfahren durch regelbasierte Verfahren erweitert wird.
Digitale Modelle und Datenmodelle:
Zur Abbildung und Strukturierung der Informationen von Produkten, Prozessen, Betriebsmitteln und Planungslösungen sind digitale Modelle und ein gemeinsames Datenmodell zu erarbeiten.
Entscheidungsunterstützungssystem:
Die entwickelten Elemente sind in ein Entscheidungsunterstützungssystem zusammenzufügen. Hierbei ist auf eine einfache Bedienbarkeit und eine sinnvolle Aufbereitung und Darstellung der umfangreichen Information der verschiedenen Lösungsalternativen zu achten.
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KME – Kompetenzzentrum Mittelstand GmbH
Parkring 29
85748 Garching
01.09.2022 - 31.08.2023
Im Projekt „intelliPro“ wird im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks von Prof. Dr. Björn Häckel der Fakultät für Informatik und Prof. Dr.-Ing. Stefan Braunreuther der Fakultät für Maschinenbau und Verfahrenstechnik der Technischen Hochschule Augsburg in Kooperation mit der TU München, dem Fraunhofer FIT und Forvia (ehemals Faurecia) ein KI-basiertes System entwickelt, um Entscheidungen zur intelligenten Planung von Produktionslinien zu unterstützen.
