SEMPRE - Selbstlernende Prognose kapazitiver Aufwände zur Sicherung der Materialver- und -entsorgung komplexer Produktionssysteme

Eckdaten zum Forschungsprojekt

Projektname Selbstlernende Prognose kapazitiver Aufwände zur Sicherung der Materialver- und -entsorgung komplexer Produktionssysteme
Kurz-Titel SEMPRE
Fördergeber BMVIT
Programm/Ausschreibung Produktion der Zukunft, 24. Ausschreibung PdZ nationale Projekte 2017
Projektnummer 864792
Konsortialführer Fraunhofer Austria Research GmbH
Partner
Siemens Aktiengesellschaft Österreich
Technische Universität Wien Institut für Logic and Computation
ZKW Group GmbH
Laufzeit 36 Monate (01.04.2018 – 31.03.2021)

Ausgangssituation

Kurze Reaktionszeiten und Produktlebenszyklen sowie eine hohe Variantenvielfalt bringen mehr Komplexität in der Materialver- und -entsorgung komplexer Produktionssystem mit sich. Dadurch ergeben sich auch neue Herausforderungen für die zugehörige Kapazitätsplanung. Heute bestehende Methoden werden jenen gestiegenen Anforderungen hinsichtlich Digitalisierung und Vernetzung im Kontext von Industrie 4.0 nicht gerecht. Folglich kommt es vermehrt zu einer mangelhaften Versorgung des Produktionssystems, ineffizienter Flächennutzung im Produktionsbereich sowie zu einer Verschwendung von Ressourcen. Um stabile Produktionsprozesse erfolgreich realisieren zu können, ist eine adäquate produktionslogistische Kapazitätsplanung notwendig. 

Projektbeschreibung

Im vorliegenden Forschungsvorhaben wird eine Methode zur Prognose schwer planbarer kapazitiver Aufwände in der Ver- und entsorgung entwickelt. Anhand der Abweichungen von Ist- zu Plan-Werten wird mittels eines Machine Learning Algorithmus auf die ausschlaggebenden Wechselwirkungen geschlossen. Durch die selbstlernende Prognose sollen Mehr- bzw. Minderaufwände für zukünftige Planungsperioden präzise und verlässlich vorausgesagt werden.

Zielsetzung

Ziel ist es, die Grundlage für eine möglichst realitätsnahe Kapazitätsplanung für die Materialver- und -entsorgung komplexer Produktionssysteme zu schaffen. Diese soll insbesondere der zunehmend höheren Komplexität gerecht werden und einen stabilen Produktionsprozess ermöglichen.