Die SMS group (www.sms-group.com) hat im Rahmen der Digitalisierungsoffensive zusammen mit der Jacobs University in Bremen ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt zur intelligenten Produktionsplanung gestartet. Das dynamische Reagieren auf die spezifische Produktionssituation, die Nutzung von künstlicher Intelligenz sowie das selbstständige Lernen in Automationssystemen gehören zu den Projektzielen.
Die zu entwickelnden, dynamischen Planungs- und Optimierungsverfahren werden in die Automationsumgebung, u. a. in das Produktionsplanungssystem X-Pact® MES 4.0, des SMS group-Kunden Big River Steel, USA, integriert. Konkret wird an Lösungen und Optimierungsmodellen für die Themen „Produktionsplanung mit realen Produktdurchlaufzeiten“, „Ausbringungsoptimierung durch intelligente Kampagnenplanung“ und „Neu-Sequenzplanung nach Gießabbruch an CSP®-Gießanlagen (Compact Strip Production)“ gearbeitet.
Bessere Termintreue in der Produktion sowie die Erhöhung der Ausbringung, durch Vermeidung von Abwertung und Schrott, wirken entsprechend positiv auf die Wirtschaftlichkeit der Kundenanlage. So soll zum Beispiel die Termintreue der Aufträge erstmals dank Methoden des Maschinellen Lernens und der Mustererkennung vorhergesagt werden. Im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungsprojektes wird darüber hinaus ein neues Planungsmodul mit künstlicher intelligenz entwickelt – X-Pact® MES 4.0 Performance Enrichment Analysis, welches auf der Grundlage der historischen Produktionsdaten Verbindungen zwischen Produktionsparametern und Performance-Indikatoren detektiert und so zum Beispiel eine skalierbare, selbstlernende Auftragsanalyse und Planung in Bezug auf die Termintreue ermöglichen soll.
Ende 2017 wurde der konkrete Startschuss für das Projekt gegeben. Das gemeinsame Konzept wurde bei Big River Steel in USA vorgestellt. Die Jacobs University machte in dem Gespräch ihre Sichtweise auf die Veränderungen in Richtung „Learning Factory“ klar und konnte anhand bereits abgeschlossener Referenzprojekte verdeutlichen, warum sie der richtige Partner für solch ein Thema ist. Die zuständige Arbeitsgruppe ist international bekannt für ihre netzwerkbasierten Analysen komplexer Systeme, eine stark internationale Ausrichtung, professionelles Projektmanagement und ein ausgeprägtes Wissen in modernen Datenanalysemethoden.
Die zu entwickelnden, dynamischen Planungs- und Optimierungsverfahren werden in die Automationsumgebung, u. a. in das Produktionsplanungssystem X-Pact® MES 4.0, des SMS group-Kunden Big River Steel, USA, integriert. Konkret wird an Lösungen und Optimierungsmodellen für die Themen „Produktionsplanung mit realen Produktdurchlaufzeiten“, „Ausbringungsoptimierung durch intelligente Kampagnenplanung“ und „Neu-Sequenzplanung nach Gießabbruch an CSP®-Gießanlagen (Compact Strip Production)“ gearbeitet.
Bessere Termintreue in der Produktion sowie die Erhöhung der Ausbringung, durch Vermeidung von Abwertung und Schrott, wirken entsprechend positiv auf die Wirtschaftlichkeit der Kundenanlage. So soll zum Beispiel die Termintreue der Aufträge erstmals dank Methoden des Maschinellen Lernens und der Mustererkennung vorhergesagt werden. Im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungsprojektes wird darüber hinaus ein neues Planungsmodul mit künstlicher intelligenz entwickelt – X-Pact® MES 4.0 Performance Enrichment Analysis, welches auf der Grundlage der historischen Produktionsdaten Verbindungen zwischen Produktionsparametern und Performance-Indikatoren detektiert und so zum Beispiel eine skalierbare, selbstlernende Auftragsanalyse und Planung in Bezug auf die Termintreue ermöglichen soll.
Ende 2017 wurde der konkrete Startschuss für das Projekt gegeben. Das gemeinsame Konzept wurde bei Big River Steel in USA vorgestellt. Die Jacobs University machte in dem Gespräch ihre Sichtweise auf die Veränderungen in Richtung „Learning Factory“ klar und konnte anhand bereits abgeschlossener Referenzprojekte verdeutlichen, warum sie der richtige Partner für solch ein Thema ist. Die zuständige Arbeitsgruppe ist international bekannt für ihre netzwerkbasierten Analysen komplexer Systeme, eine stark internationale Ausrichtung, professionelles Projektmanagement und ein ausgeprägtes Wissen in modernen Datenanalysemethoden.
