26.10.2026
Neue Veröffentlichung im International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Schematische Darstellung der Lösungsmethodik
Im International Journal of Advanced Manufacturing Technology haben Benedikt Zipfel, Oğuzhan Ahmet Arık und Udo Buscher den Beitrag „A Hopfield neural network-based approach for parallel additive machine scheduling problems with due dates“ veröffentlicht.
Die additive Fertigung ist über die vergangenen Jahre von der reinen Prototypenfertigung in die Serienfertigung gekommen. Mit diesem Schritt treten auch Fragestellungen hinsichtlich der effizienten Gestaltung von Produktionsabläufen auf. Die Besonderheit liegt darin, dass mehrere Bauteile gleichzeitig auf einer Bauplattform entstehen. Welche Teile gemeinsam gedruckt werden, entscheidet über die Dauer des gesamten Druckvorgangs. Die Planung muss also festlegen, welche Teile zusammen gefertigt werden, auf welcher von mehreren unterschiedlichen Pulverbettanlagen das geschieht und in welcher Reihenfolge.
Im Mittelpunkt der Arbeit steht der Interessensausgleich von Produktion und Kunden. Während letztere möglichst pünktliche Lieferung erwarten, kommt es in der Produktion auf eine stetig gute Auslastung der Produktionsressourcen an. Die Autoren zeigen, dass sich diese Ziele spürbar widersprechen können, und berücksichtigen deshalb beide zugleich. Methodisch setzen sie auf eine Kombination aus konstruktiver Heuristik und einem Verbesserungsverfahren in Anlehnung an ein Hopfield-Netz. Diese Form neuronaler Netze wurde bislang noch nicht für die Planung additiver Fertigung genutzt. Im Vergleich mit einem exakten Optimierungsmodell und einem genetischen Algorithmus auf 720 Testfällen zeigt sich: Gerade bei umfangreichen Aufträgen und knappen Maschinenkapazitäten liefert der neue Ansatz die besseren Pläne. Bei kleineren Problemen hält er mit dem genetischen Algorithmus mit.