PrognoseMES
Inhaltsverzeichnis
Kurzbeschreibung
Entwicklung eines KI-basierten Prognosemoduls für Manufacturing Execution System (MES) zur vorausschauenden Produktionssteuerung
Sehr viele Unternehmen sind heute international tätig, sei beim Absatz der Produkte als auch beim Einkauf der benötigten Ressourcen. Dadurch sind sowohl Kosten als auch Erlöse von einer hohen Anzahl von Parametern abhängig, die sich zudem schnell ändern (Ölpreis, Wechselkurse, Rohstoffpreise. Bisher werden diese dynamischen Faktoren bei der Planung von Aufträgen nur sehr unzureichend berücksichtigt, was sich mitunter sehr negativ auf das Ergebnis auswirken kann.
Darum soll ein neues, KI-basiertes Verfahren für die Produktionssteuerung entwickelt werden, welches die dynamischen Randbedingungen eines Unternehmens durch Auswertung von Nachrichten und automatische Erstellung von Prognosen viel umfangreicher, als bisher, in die Planung einbezieht.
Die bisher am Markt vorhandenen Softwaresysteme ermitteln mit ihren Softwarekomponenten den Ressourcen- und Materialbedarf anhand der Auftragslage, bzw. berechnen die möglichen Fertigstellungszeiten der Aufträge anhand der vorhandenen Ressourcen. Mittels Simulation kann zusätzlich eine umsetzbare Auftragslast bestimmt werden.
Das Problem hierbei ist, dass das Wissen über diese Einflüsse auf jene Punkte bis dato einzig und allein auf Erfahrungen oder auch auf dem „Bauchgefühl“ basiert. Oft geht dann solches Wissen mit dem Ausscheiden der erfahrenen Mitarbeiter verloren bzw. ist zukünftig subjektiv beeinflusst. Auch instabile politische Verhältnisse wirken sich auf den Markt, sowohl auf den Verkauf, als auch auf den Einkauf aus. Hinzu kommt auch, dass heutzutage ebenfalls immer mehr Umwelteinflüsse und demografische Entwicklungen zu beachten sind.
Durch die neu zu entwickelnde Softwarelösung sollen zukünftig die Umsätze noch besser planbar sein, die vorhandenen Ressourcen deutlich optimaler eingesetzt und eine rechtzeitige Reaktion auf bevorstehende Änderungen, wie z.B. Lieferverzögerung des Verbrauchsmaterials durch Umwelteinflüsse, sichergestellt werden. Es sollen alle für den Einkauf, die Produktion und den Vertrieb direkt und indirekt beeinflussenden Parameter erfasst werden.
Projektlaufzeit
Zeitraum: 01.01.2020 bis 31.03.2022
Projektpartner
TUD-interne Projektpartner
Fakultät Maschinenwesen, Institut für Mechatronischen Maschinenbau, Professur für Werkzeugmaschinenentwicklung und adaptive Steuerungen Web
externe Projektpartner
InQu Solutions GmbH, Sudhausweg 3, 01099 Dresden Web
Kontakt
© 2017, Lucas Vogel
Herr Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
Inhaber der Seniorprofessur
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