Das Ziel des Dissertationsthemas ist es, die Lücke der Maschinenbelegungsplanung zwischen Forschung und Praxis weiter zu schließen. Hierzu werden Methoden für eine anpassungsfähige Maschinenbelegungsplanung in Fabriksystemen am Beispiel eines zweistufigen Flowshops aus der Produktion eines Praxispartners des GRK entwickelt und evaluiert. Es wird beantwortet, in welcher Form statistische Prognoseverfahren, Simulationsexperimente und mathematische Optimierungsmethoden für die angestrebte anpassungsfähige Echtzeitsteuerung zweistufiger Flowshops kombiniert werden sollten, um zu realitätsnahen Lösungen zu gelangen. Des Weiteren wird beantwortet wie auch strategische strukturelle Änderungen wie beispielsweise der Zukauf einer weiteren Maschine abgebildet werden können. Durch die Auswertung von Massendaten im Praxisbeispiel des Dissertationsthemas werden die stochastischen Einflüsse innerhalb der Größen der Prozesszeiten, Umrüstzeiten und Ausschussraten analysiert und mit einem Simulationsmodell abgebildet. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass beispielsweise Maschinen, die als baugleich angenommen wurden, nicht zwangsläufig auf Basis der Datenlage für jedes Produkt auch als identisch angesehen werden können. Weiterhin erfolgt durch die Datenauswertung eines Praxispartners sowie durch eine Literaturanalyse die Identifikation seltener Ereignisse, die sich auf die Maschinenbelegungsplanung auswirken. Darüber hinaus werden die nachgelagerten Forschungsfragen beantwortet, wie die entwickelte Methode zu einer erhöhten Anpassungsgeschwindigkeit von Fabriken beitragen kann und welche Echtzeitdaten letztendlich bereitgestellt werden müssen, um eine solche zukunftsorientierte echtzeitfähige Maschinenbelegungsplanung in Fabriken anwenden zu können.
Christin Schumacher
christin.schumacher@cs.tu-dortmund.de
Lehrstuhl Modellierung und Simulation (Informatik IV)
Fakultät Informatik, TU Dortmund
Otto-Hahn-Str. 16
44221 Dortmund
R. 207