CoE IoP

Cluster of Excellence ‚Internet of Production (IoP)‘

Ziel des Forschungsprojekts ‚CoE IOP‘ war die Verbesserung der domänenübergreifenden Zusammenarbeit über den gesamten Produktlebenszyklus durch die echtzeitfähige und kontextabhängige Bereitstellung aller relevanten Daten.

Ausgangssituation

Obwohl in modernen Unternehmen große Mengen an Daten vorhanden sind, sind diese weder einfach zugänglich oder interpretierbar noch so vernetzt, dass daraus Wissen generiert werden kann. Die Daten liegen in einzelnen Expertensystemen vor, welche nicht mit anderen Systemen verknüpft sind. Dadurch wird das Lernen über den Produktlebenszyklus (von der Entwicklung über die Produktion bis zur Nutzungsphase) erschwert.

Lösungsweg

In Zusammenarbeit mit mehr als 30 Aachener Instituten wurde eine konzeptionelle Referenzinfrastruktur (‚Internet of Production‘) entworfen und implementiert, die die Generierung und Nutzung von domänenübergreifendem Wissen ermöglicht. Das FIR war im Forschungsschwerpunkt Produktionsmanagement aktiv. Anhand praxisbezogener Usecases wurden Entscheidungsunterstützungssysteme entwickelt, die zur Verbesserung der Entscheidungsqualität und der Implementierungsgeschwindigkeit im langfristigen sowie im kurzfristigen Produktionsmanagement dienen. Bei der Verarbeitung der Daten kamen verschiedene Methoden wie Maschinelles Lernen oder Process-Mining zum Einsatz.

Erwartetes Ergebnis

Als Ergebnis im Bereich des langfristigen Produktionsmanagements wurde eine drastische Steigerung der Entscheidungsqualität durch Unterstützung des Entscheidungsträgers bei der proaktiven Gestaltung und Verbesserung von Produktionsstrukturen in unsicheren Geschäftsumgebungen durch intelligente Entscheidungsmethoden und den entsprechenden Algorithmen angestrebt.

Angestrebtes Ergebnis im Bereich des kurzfristigen Produktionsmanagements war die Entwicklung selbstlernender Produktionssysteme, um Störungen innerhalb des Produktionssystems zu kompensieren. Ebenso sollte auf Veränderungen, die durch Produktentwicklung und Kundennutzung ausgelöst werden, schneller reagiert werden.

Nutzen für die Zielgruppe

Höhere Transparenz über Entscheidungsnotwendigkeiten, Einflussfaktoren und Auswirkungen von Entscheidungen sowie Transparenz über Wechselwirkungen zwischen Entscheidungen
Radikale Verkürzung der erforderlichen Zeitspanne, um das Produktionssystem nach Prozessanpassungen wieder in einen stabilen Zustand zu bringen und somit schnelle Änderungsanforderungen bewältigen zu können
Neue Art der Entscheidungsfindung durch autonome Entscheidungsvorbereitung, Analyse und Unterstützung