Forscher sehen die Zukunft der Produktionsplanung und -steuerung in einem cyberphysischen Produktionsplanungssystem.
Das Industrial Internet of Things sowie Big Data stellen Megatrends
in der Digitalisierung dar. Zu Recht haben die Variantenvielfalt sowie
die steigenden Anforderungen an Lieferzeit und Flexibilität doch längst
den Punkt überschritten, an dem eine Planung für Menschen noch
handhabbar war. Smarte Daten in Echtzeit, kombiniert mit den darauf
aufbauenden innovativen Methoden wie Machine Learning und Deep Neural
Networks können die Lösung bieten und zugleich die Chance, die
Produktionsplanung und -steuerung zu revolutionieren.
Eine
Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Reihenfolgeplanung
wurde kürzlich in einem Forschungsprojekt bei der Fraunhofer Austria
Research GmbH demonstriert: die WissenschaftlerInnen übertrugen die
Reihenfolgeplanung in einer simulierten Produktionsumgebung einer
künstlichen Intelligenz, der es gelang, ein optimales Ergebnis mit den
gewünschten kürzeren Durchlaufzeiten zu erzielen. Die Vorteile liegen
auf der Hand, führt die Optimierung doch zu einer höheren Effizienz,
besserer Anlagennutzung und höheren Termintreue.
„Die Anwendung von KI in der Produktionsplanung ist eine große Chance für Unternehmen, ihre logistische Leistung drastisch zu steigern,“ ist Viola Gallina, eine der beteiligten ForscherInnen von Fraunhofer Austria überzeugt. Die von ihnen angewendete spezielle Form des Machine Learning – das sogenannte Reinforcement Learning – erwies sich in der Studie als erfolgreicher als alle bisherigen Strategien.
„Aktuell haben wir den Agenten beigebracht, die Durchlaufzeit zu optimieren. Wir könnten ihn aber auch Maschinenparameter zur Verbesserung der Produktqualität steuern oder die Instandhaltungsstrategie verbessern lassen“, fügt die Fraunhofer-Forscherin hinzu.
Vielseitige Anwendung
Die Möglichkeiten von KI in der Produktionsplanung gehen noch weiter: Häufig kommt es zwischen der Planung und der späteren Ausführung am Shopfloor zu Abweichungen. „Wir haben eine Methode entwickelt, mit der wir durch KI die Planungsqualität messen und verbessern können“, sagt der Leiter der Gruppe Produktionsplanung bei Fraunhofer Lukas Lingitz. Die Innovation liegt unter anderem in der Nutzung von Daten, die viele Unternehmen schon heute haben, die aber zu wenig Beachtung finden. „Eine mit Rückmeldedaten trainierte KI zeigt, welchen Einfluss bestimmte Parameter auf z.B. die Durchlaufzeiten haben“ so der Forscher. Diese Informationen können auch für weitere Optimierungen verwendet werden.
Dritter Ansatz ist die Kombination aus Predicitive Maintenance und optimierende Reihenfolgeplanung – Condition Based Scheduling. Dabei wird der Zustand der Produktionsmaschinen über Sensoren erfasst. Durch KI wird gelernt, welche Abnutzung bestimmte Materialien an der Maschine verursachen und dieses Wissen wird dann wieder in die Planung mit einbezogen. Das verbessert die Werkzeugnutzung und die Produktqualität.
„Künstliche Intelligenz hat viele Anwendungsmöglichkeiten in der Produktionsplanung und -steuerung. Zusammen haben diese Methoden als cyberphysisches Produktionsplanungssystem das Potenzial, die Produktion komplett zu revolutionieren. Den Menschen wird es aber auch dann noch brauchen! Er kriegt lediglich Unterstützung von einem digitalen Kollegen.“