EIDOscheduler

Der EIDOscheduler ist ein Planungsassistent, der automatisiert hilft, Prozesse „schlank“ zu halten („Lean-Management“) und unnötige, nicht wertschöpfende Arbeiten zu vermeiden. Insbesondere gilt: Je komplexer das vorliegende Produktionslayout, desto schwieriger gestaltet sich die optimale Anordnung der einzelnen Arbeitsschritte.

Methoden des maschinellen Lernens können bestehende Prozesse in vielen Unternehmensbereichen optimieren, so auch in der Produktionssteuerung bzw. Auftragsfreigabe oder Maschinenbelegungsplanung.

Beispielproblem

Bis ein kundenfähiges Gussteil produziert ist, müssen entlang der gesamten Wertschöpfungskette kostenintensive Arbeiten wie bei beispielsweise Putz- und Richtprozesse durchgeführt werden. Den Arbeits- und Zeitaufwand diesbezüglich präzise im Vorfeld abzuschätzen und diese angebotsrelevant zu erstellen, ist selbst für erfahrene Experten schwierig, da insbesondere bei geringen Gewinnmargen sich Fehleinschätzungen sehr schnell zu finanziellen Risiken entwickeln können. Müssen darüber hinaus noch dynamische Abhängigkeiten der aktuellen und geplanten Produktion wie Maschinen-Verfügbarkeit (OEE) oder Mitarbeiterkrankenstände etc. berücksichtigt werden, wird die Planung gerade bei Gießereien mit einem hohen Produktportfolio sehr komplex und kaum noch beherrschbar.

Lösung

Der EIDOscheduler lernt selbstständig aufgrund bereits aufgenommener sowie aktueller Prozessdaten aus der Produktion, berechnet auf dieser Basis die statistisch zu erwartenden Bearbeitungszeiten für jeden einzelnen Prozessschritt und bringt diese in Verbindung mit den aktuellen Produktionsplänen aus dem laufenden Betrieb. Dies ermöglicht eine optimale datengetriebene und somit belegbare Arbeitsvorbereitung, die jederzeit aufgrund der aktuellen Datenlage aktualisiert werden kann. Somit können beispielsweise Angebotspreise deutlich präziser abgegeben oder Prozesse optimal ausgelastet werden.

Mehr Informationen

Ein FFS-Planungsproblem (FFS – Flexible Flow Shop) bezieht sich auf eine Gruppe von parallelen Maschinen (oder auch Fertigungsorte), die auf mehreren Stufen in Serie angeordnet sind. In jeder Stufe gibt es mehrere parallele Maschinen. Gegeben ist eine Menge von Aufträgen, die von diesen Maschinen bearbeitet werden müssen. Jeder dieser Aufträge muss nicht auf jeder Stufe bearbeitet werden und kann eine oder mehrere Stufen ignorieren. Jede Maschine kann maximal einen Auftrag auf einmal bearbeiten. Die klassische Reihenfertigung mit einer Parallelmaschinenumgebung stellt eine Erhöhung der Komplexität dar und es wird nicht unterstellt, dass parallele Maschinen identisch sind, was den Bezug zur Realität steigert, jedoch die Komplexität noch weiter erhöht (Kategorie NP-schwer). Ziel ist, die Aufträge so anzuordnen, dass die Fertigstellungszeit der Aufträge minimiert wird. Ferner können noch gewisse Nebenbedingungen gestellt werden. Die Software EIDOscheduler benutzt eine neu entwickelte Heuristik (basierend auf dem Divide-et-Impera-Verfahren), um dieses Problem zu lösen. Insbesondere die Entwicklung von effizienten Algorithmen im Hinblick auf die Berechnungszeiten steht im Fokus der aktuellen Forschung. Neben der Parallelisierung von wichtigen Schritten der Heuristik wurde deshalb auf Neuronale Netze und Support Vector Machines zurückgegriffen, um eine Beschleunigung der Lösungsmethode zu erzielen und diese somit auf praxisrelevante Testinstanzen anzuwenden.