Thema 1.1

F?higkeitsbewertung und Fertigungspfadoptimierung in Smart Factory Grids Forschungsthema 1.1

Im Rahmen des Projekts wird die Optimierung von Fertigungspfaden und die F?higkeitsbewertung in einem Smart Factory Grid (SFG) untersucht. Ein SFG basiert auf einem Netzwerk spezialisierter Einheiten, die als Matrixproduktionssystem fungieren. Hierbei werden einzelne Produktionsmodule – sogenannte Micro-Manufacturing Units (MMUs) – flexibel und bedarfsgerecht eingesetzt, um die Produktion variabler und effizienter zu gestalten. Das Ziel ist es, für jeden Auftrag die besten Fertigungspfade zu identifizieren, sodass die Produktion kleiner Serien mit hoher Variantenvielfalt m?glich ist.

Eine zentrale Komponente ist die Bewertung der F?higkeiten jeder MMU zur Laufzeit, z. B. hinsichtlich Bearbeitungsdauer und Transportzeiten. Diese Bewertung erm?glicht es, Produktionsauftr?ge dynamisch und effizient auf die Einheiten zu verteilen und dabei optimale Ressourcen zu nutzen. Dadurch sollen die Produktionsabl?ufe flexibel auf System?nderungen reagieren k?nnen, beispielsweise bei unerwarteten Ausf?llen oder Verz?gerungen. Dieses Forschungsvorhaben st?rkt die Vision autonomer Produktionssysteme, die in Echtzeit steuerbar und robust gegenüber internen sowie externen St?rungen sind.

Herausforderungen

Die zentrale Herausforderung bei der Optimierung von Fertigungspfaden in einem SFG ist die hohe Komplexit?t und Dynamik der Produktion. Verschiedene MMUs mit spezifischen F?higkeiten müssen flexibel für unterschiedliche Produktionsauftr?ge verfügbar sein. Da sich Anforderungen und Systemzust?nde h?ufig ?ndern, müssen die Fertigungspfade zur Laufzeit angepasst werden, um Ausf?lle und Verz?gerungen zu minimieren. Zudem stellt die Einhaltung variabler Produktionsziele – wie Energieeffizienz, Produktionsgeschwindigkeit und Termintreue – eine Herausforderung dar.

Eine weitere Schwierigkeit ist die pr?zise F?higkeitsbewertung jeder MMU in Abh?ngigkeit von Faktoren wie Produktionsdauer, Transportzeiten und Ressourcenverfügbarkeit. Die Anwendung 球探比分网 Zwillinge erm?glicht die ?berwachung und Anpassung der Produktion in Echtzeit, jedoch bleibt die Integration verschiedener Datenquellen und die Handhabung komplexer Produktionsszenarien anspruchsvoll. Auch das Anpassen der Pfade an kurzfristige ?nderungen wie Maschinen- oder Transportausf?lle erfordert stabile und gleichzeitig flexible Steuerungsmethoden.

Forschungsansatz

Unser Ansatz untersucht den Einsatz von genetischen Algorithmen und Reinforcement Learning, um optimale Produktionspfade in einem Smart Factory Grid effizient zu identifizieren und zu steuern. Bei diesem Scheduling-Problem werden sowohl Bearbeitungs- als auch Transportprozesse berücksichtigt. Jede Micro-Manufacturing Unit (MMU) und deren Systemzustand wird als Bestandteil dieses Modells betrachtet, sodass die Fertigungsschritte und Transporte im Gesamtsystem abgebildet sind.

Für die F?higkeitsbewertung nutzen wir Digitale Zwillinge, die relevante Echtzeit- und historische Daten zu den MMUs sammeln und analysieren. Durch eine Kombination aus simulationsbasierten und datengetriebenen Verfahren wird eine adaptive Steuerung der Matrixproduktionssysteme entwickelt, die sich auch an komplexe Randbedingungen wie variable Transportzeiten, Fristen und Ausf?lle anpassen kann. Die Implementierung fortgeschrittener Optimierungsverfahren stellt sicher, dass die Pfade den Produktionsanforderungen flexibel gerecht werden.