%0 Journal Article %1 KueckEhmEtAl16im-gito %A Kück, Mirko %A Ehm, Jens %A Freitag, Michael %A Frazzon, Enzo M. %D 2016 %J Industrie 4.0 Management %K 01821 gito paper embedded ai factory process adaptive optimize simulation algorithm %N 5 %P 26--31 %T Adaptives simulationsbasiertes Optimierungsverfahren: Konzept zur Planung und Steuerung dynamischer Produktionssysteme %V 32 %X Die zunehmende Fertigung vieler Produktvarianten in kleinen Losgrößen erfordert eine hohe Flexibilität von Produktionssystemen. Da Produktionssysteme dynamischen Einflüssen unterliegen, stellen die Erzeugung der Produktionspläne sowie die Steuerung der Produktionsprozesse häufig schwierige Aufgaben dar. Dieser Beitrag beschreibt ein Konzept zur Planung und Steuerung von Produktionssystemen durch ein adaptives simulationsbasiertes Optimierungsverfahren. Zu diesem Zweck wird ein Simulationsmodell einer Fertigung mit einer Meta-Heuristik zur Optimierung der Produktionsparameter gekoppelt. Der klassische Ansatz simulationsbasierter Optimierung eignet sich zum Lösen komplexer, stochastischer Planungsprobleme. Das vorgestellte Konzept erweitert diesen Ansatz, um zusätzlich die Dynamik von Werkstattfertigungen berücksichtigen zu können. Dadurch erfolgt die Optimierung von Planungsentscheidungen und Steuerungsregeln stets auf Grundlage des aktuellen Systemzustands. Der Ansatz basiert auf der Verwendung von Echtzeitdaten durch Cyber-Physische Systeme und ermöglicht die Ablaufplanung hochflexibler Fertigungssysteme.

@article{KueckEhmEtAl16im-gito, abstract = {Die zunehmende Fertigung vieler Produktvarianten in kleinen Losgrößen erfordert eine hohe Flexibilität von Produktionssystemen. Da Produktionssysteme dynamischen Einflüssen unterliegen, stellen die Erzeugung der Produktionspläne sowie die Steuerung der Produktionsprozesse häufig schwierige Aufgaben dar. Dieser Beitrag beschreibt ein Konzept zur Planung und Steuerung von Produktionssystemen durch ein adaptives simulationsbasiertes Optimierungsverfahren. Zu diesem Zweck wird ein Simulationsmodell einer Fertigung mit einer Meta-Heuristik zur Optimierung der Produktionsparameter gekoppelt. Der klassische Ansatz simulationsbasierter Optimierung eignet sich zum Lösen komplexer, stochastischer Planungsprobleme. Das vorgestellte Konzept erweitert diesen Ansatz, um zusätzlich die Dynamik von Werkstattfertigungen berücksichtigen zu können. Dadurch erfolgt die Optimierung von Planungsentscheidungen und Steuerungsregeln stets auf Grundlage des aktuellen Systemzustands. Der Ansatz basiert auf der Verwendung von Echtzeitdaten durch Cyber-Physische Systeme und ermöglicht die Ablaufplanung hochflexibler Fertigungssysteme.}, added-at = {2018-03-09T12:08:20.000+0100}, author = {K{\"u}ck, Mirko and Ehm, Jens and Freitag, Michael and Frazzon, Enzo M.}, biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/2dce9d83ee86997f998cdc0e4e05a42b2/flint63}, file = {Gito Download:2016/KueckEhmEtAl16im-gito.pdf:PDF}, groups = {public}, interhash = {b3f7456d579dd74174a1742f5c0e12c6}, intrahash = {dce9d83ee86997f998cdc0e4e05a42b2}, issn = {1434-1980}, journal = {Industrie 4.0 Management}, keywords = {01821 gito paper embedded ai factory process adaptive optimize simulation algorithm}, number = 5, pages = {26--31}, timestamp = {2018-04-16T11:47:57.000+0200}, title = {{Adaptives simulationsbasiertes Optimierungsverfahren: Konzept zur Planung und Steuerung dynamischer Produktionssysteme}}, username = {flint63}, volume = 32, year = 2016 }