Learning and Self-Organization in Production Planing an Control

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Steigende Komplexität und Dynamik in industriellen Prozessen stellen neue Herausforderungen an die Produktionsplanung und -steuerung. Es gibt derzeit zwei grundsätzliche Ansätze: Globale Produktionsplanung hat zwar das Potenzial, optimale Lösungen zu finden, allerdings sind die dabei auftretenden Problemstellungen i.d.R. zu komplex, um optimal gelöst zu werden. Außerdem ist die Planungsphase von der Ausführung getrennt, weshalb weder kurzfristige Änderungen noch stochastische Ereignisse berücksichtigt werden können. Die Alternative ist Selbstorganisation, wobei verteilte Akteure Entscheidungen selbstständig auf Basis lokaler Information treffen. Da dieser Ansatz aktuellste Information nutzt, ist es möglich, sich an Störungen oder andere unvorhergesehene Ereignisse anzupassen. Andererseits kann der lokale Informationshorizont bewirken, dass Optimierungspotenziale nicht genutzt werden. Außerdem ist es schwierig, lokale Regeln zu entwerfen, die ein gewünschtes Globalverhalten erreichen. Ziel des Projekts ist es, durch den Einsatz von Lernverfahren und koordinierter Selbstorganisation sowohl sehr gute Lösungen zu generieren als auch flexibel auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren zu können. Drei Ansätze sollen verfolgt werden: 1. Entwicklung und ständige Anpassung von Kontrollregeln, abhängig von der Situation im Produktionssystem 2. Ausstattung der lokalen Akteure mit global berechneten Informationen zur Verbesserung der Koordination 3. Entwicklung von Methoden zur Überwachung und Steuerung selbstorganisierender Produktionsprozesse.