PrOPPlan
Operative Produktionsprogrammplanung durch selbstoptimierende Materialflusssimulation mittels Reinforcement Learning (Projektbearbeitung erfolgt durch RIF e.V., Abteilung Produktionssysteme)
Problemstellung
Die zentrale Aufgabe der operativen Produktionsprogrammplanung (PPP) ist die Erstellung des Produktionsprogramms, das festlegt, welche Produkte in welchen Mengen und in welchen Zeiträumen hergestellt werden. Dabei auftretende, produktionstechnischen Fragestellungen werden typischerweise in aufeinander aufbauender Reihenfolge und unter Nutzung vom Fachwissen menschlicher Planer*innen beantwortet. Die Folge sind nicht-optimale Lösungen aufgrund von konsekutiven Planungsannahmen sowie wiederkehrende Aufwände für Neu- und Anpassungsplanungen aufgrund von variabilitätsbedingten Änderungseinflüssen.
Aus wissenschaftlich-technischer Perspektive ermöglicht der kombinierte Einsatz von Materialflusssimulationen (MFS) und maschinellen Lernverfahren eine bzgl. konkurrierender Zielgrößen ausgerichtete Automatisierung der operativen PPP.
Zielsetzung
Für ursprünglich humanzentrierte Aufgaben der operativen PPP wird, mithilfe von ereignisdiskreten MFS und durch die im vergangenen Jahrzehnt aufgekommenen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz und insbesondere des bestärkenden Lernens (engl. Reinforcement Learning, RL), eine Methodik zur Erzeugung von Empfehlungen für eine optimale Lösung kohärenter Planungsaufgaben entwickelt. Konkret wird die Erstellung idealer Produktionsprogrammpläne untersucht, wofür die integrierte Lösung von Reihenfolgenplanung, Losgrößenrechnung, Feinterminierung sowie Auftragsfreigabe mithilfe intelligenter Verfahren betrachtet wird. Die Methodik wird für Szenarien des Projektbegleitenden Ausschusses entwickelt, zur weiterführenden Verwendung generalisiert und vorhabenbegleitend in ein anwenderfreundliches IT-Werkzeug zur einfachen Nutzung von RL-Verfahren überführt.
Vorgehensweise
Der systemische Lösungsweg im Projekt PrOPPlan basiert auf fünf Arbeitshypothesen:
- Aufgaben der operativen PPP müssen simultan gelöst werden, um konkurrierende Zielgrößen zu berücksichtigen
- Durch die Adaption von RL-Verfahren und eine Verknüpfung mit MFS können die planerischen Tätigkeiten der operativen PPP mit geringerem Aufwand und höherer Planungsgüte gelöst werden
- Durch eine Generalisierung von charakteristischen MFS wird der Verlauf zukünftiger Modellbildungen vereinfacht
- Mittels nachvollziehbaren und transparenten Modellempfehlungen wird eine Nutzungsbereitschaft sichergestellt
- Durch die Umsetzung der Methodik in einem IT-Werkzeug können KMU RL-Verfahren ohne Vorkenntnisse anwenden, wodurch Vorbehalte und Barrieren zur Datengenerierung, -aufbereitung und -verarbeitung abgebaut werden.
Forschungs-, Entwicklungs- und Anwendungspartner
Förderhinweis
Das Forschungsprojekt "PrOPPlan" wird unter der Vorhabennr. 23010 N / 1 der Bundesvereinigung Logistik e.V. vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) gefördert.