Planung und Steuerung rekonfigurierbarer Prozessketten

Im Teilprojekt Planung und Steuerung rekonfigurierbarer Prozessketten geht es um Methoden für die adaptive Planung und Steuerung der Fertigungsprozesse entlang einer überbetrieblichen Prozesskette. Im ersten Schritt untersuchen die Forschenden im Rahmen einer webbasierten Produktionsplanung und -steuerung (PPS), wie Prozessketten effizient geändert werden können. Dafür erstellen sie ein Datenmodell zur Gestaltung rekonfigurierbarer Prozessketten, die mithilfe von Maschinellem Lernen komplexe Aufgaben der PPS automatisiert bewältigen können. Ziel ist es unter anderem, mit einem Softwareprototypen herauszufinden, wie Unternehmen komplexe Zusammenhänge der Prozessparameter überwachen und die gewonnenen Informationen für die Regelung der Prozessketten nutzen können. In einem weiteren Schritt untersuchen die Forschenden anhand eines Softwareprototyps für den Druckguss Methoden für eine adaptive, unternehmensübergreifende Prozesskettenregelung.
 

In einem weiteren Schritt identifizieren die Forschenden Wertschöpfungspotenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion. Dazu werden qualitative Experteninterviews mit produzierenden Unternehmen zu dem aktuellen Umsetzungsgrad durchgeführt. Neben der Anwenderebene richtet sich die Befragung an Anbieter von Dienstleistungen, die produzierenden Unternehmen bei der Durchführung von KI-Projekten unterstützen. Nach einer Systematisierung von Methoden und Einsatzfeldern werden mit Partnerunternehmen Einsatzszenarien definiert sowie Empfehlungen und Randbedingungen für den Einsatz von KI in der Praxis erarbeitet

Folgende Wissenschaftler*innen beteiligen sich am Projekt „Planung und Steuerung rekonfigurierbarer Prozessketten“:

• Prof. Dr.-Ing. Berend Denkena, Leibniz Universität Hannover, Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
• Prof. Dr.-Ing. Matthias Schmidt, Leuphana Universität Lüneburg, Institut für Produkt- und Prozessinnovation