Im Mittelpunkt der aktuellen Forschungsarbeiten stehen roboterbasierte Karosseriebauanlagen. Bei ihrer Planung müssen zahlreiche technische und wirtschaftliche Entscheidungen gleichzeitig berücksichtigt werden. Dazu gehören unter anderem die Stationsstruktur, die Anzahl und Zuordnung der Roboter, die Auswahl geeigneter Werkzeuge, zeitliche Abläufe, Taktzeiten sowie der Flächen- und Ressourcenbedarf.

Da sich diese Faktoren gegenseitig beeinflussen, reicht es nicht aus, einzelne Teilprobleme unabhängig voneinander zu optimieren. Ein zusätzlicher Roboter kann beispielsweise die Taktzeit verbessern, zugleich aber Auswirkungen auf die Zahl der Stationen, den Flächenbedarf und die Wirtschaftlichkeit der Gesamtanlage haben.

Grobplanung als integriertes Optimierungsproblem

Der Forschungsansatz der GFaI betrachtet die Grobplanung deshalb als integriertes mathematisches Optimierungsproblem. Als Lösungsverfahren kommt ein Mixed-Integer Linear Programming (MILP)-Modell zum Einsatz, das diskrete Entscheidungen (z. B. Anzahl der Roboter, Stationszuordnung) mit kontinuierlichen Größen (z. B. Taktzeit, Flächenbedarf) kombiniert. Die unterschiedlichen Planungsentscheidungen und ihre Wechselwirkungen werden in einem gemeinsamen Modell erfasst.

Dadurch können technische und wirtschaftliche Randbedingungen gleichzeitig berücksichtigt werden. Statt einzelne Anlagenkonzepte nacheinander manuell auszuarbeiten, lassen sich unterschiedliche Varianten automatisiert erzeugen, vergleichen und anhand einheitlicher Kriterien bewerten.

„Die Herausforderung besteht nicht darin, immer mehr Daten zu sammeln. Entscheidend ist, aus den vorhandenen Informationen unter zahlreichen Randbedingungen eine technisch geeignete und wirtschaftlich sinnvolle Lösung abzuleiten“, erklärt Dr. Gregor Wrobel, Geschäftsführer der GFaI.

Die integrierte Modellierung ermöglicht es, verschiedene Anlagenvarianten innerhalb weniger Stunden zu berechnen und objektiv miteinander zu vergleichen. In konventionellen Planungsprozessen kann die manuelle Entwicklung und Bewertung einzelner Varianten dagegen mehrere Tage beanspruchen.

Forschungsergebnisse werden mit AutoPlan industriell nutzbar

Damit die entwickelten Verfahren nicht auf wissenschaftliche Veröffentlichungen beschränkt bleiben, hat die GFaI die Optimierungsansätze in das Softwarewerkzeug **AutoPlan** überführt.

AutoPlan unterstützt die Grobplanung getakteter und verketteter Produktionsanlagen. Produktionsabläufe werden zunächst grafisch als Prozessketten modelliert. Zusätzlich werden Anforderungen an das Produktionssystem sowie verfügbare Ressourcen, Prozesse und Planungsregeln hinterlegt.

Auf dieser Grundlage kann die Software automatisiert Anlagenentwürfe erzeugen. Dazu gehören eine mögliche Stationsstruktur, die Ressourcenzuordnung, ein grobes räumliches Anlagenlayout und ein Taktzeitdiagramm. Planende können verschiedene Konzepte gegenüberstellen und beispielsweise hinsichtlich Kosten, Ressourceneinsatz, Flächenbedarf und Anlagenverhalten bewerten.

Weitere Informationen zur Entwicklung und zu den betrachteten Eigenschaften von Produktionssystemen stehen auf der GFaI-Website zur Verfügung:

https://www.gfai.de/…

Automatisierungslücke zwischen Produktentwicklung und Feinplanung schließen

Während Produktentwicklung und detaillierte Anlagenplanung bereits umfassend durch CAD-, Simulations- und PLM-Systeme unterstützt werden, erfolgt die vorgelagerte Grobplanung häufig noch mit Tabellenkalkulationen, Präsentationswerkzeugen und dem Erfahrungswissen einzelner Fachkräfte.

Gerade in dieser frühen Phase werden jedoch zentrale Weichen für die späteren Investitions- und Betriebskosten einer Anlage gestellt. Können mehrere Varianten schnell untersucht werden, erhalten Unternehmen eine breitere und nachvollziehbarere Entscheidungsgrundlage.

AutoPlan ist darauf ausgelegt, sich in bestehende digitale Planungsumgebungen einzufügen. Eingabeparameter können aus vorhandenen Systemen übernommen und die Ergebnisse für nachfolgende Planungsschritte bereitgestellt werden. Auf diese Weise trägt die Lösung dazu bei, die bislang bestehende Automatisierungslücke zwischen Produktentwicklung und Feinplanung zu schließen.

Mathematische Optimierung und KI ergänzen sich

Für die zukünftige Produktionsplanung erwartet die GFaI eine engere Verbindung von mathematischer Optimierung, künstlicher Intelligenz und menschlichem Fachwissen.

KI-Verfahren können beispielsweise dabei unterstützen, Informationen aus unterschiedlichen Quellen aufzubereiten, Anforderungen zu strukturieren oder Planungswissen zugänglich zu machen. Die Berechnung wirtschaftlich geeigneter Produktionssysteme unter komplexen Randbedingungen bleibt jedoch eine mathematische Optimierungsaufgabe.

Ein weiterer Schwerpunkt wird voraussichtlich die Integrationsplanung bestehender Produktionsanlagen sein. Unternehmen errichten nicht ausschließlich neue Anlagen, sondern müssen vorhandene Linien für neue Produkte und veränderte Produktionsanforderungen weiterentwickeln. Dabei gilt es zu bewerten, welche Ressourcen weiterverwendet werden können, wo Anpassungen erforderlich sind und welche Variante unter technischen und wirtschaftlichen Gesichtspunkten am besten geeignet ist.

Interview gibt Einblicke in Forschung und industrielle Anwendung

In einem aktuellen Interview mit dem Fachmedium PRODUKTION erläutert Dr. Gregor Wrobel die Herausforderungen der Grobplanung, den wissenschaftlichen Ansatz der GFaI und die zukünftige Rolle mathematischer Optimierung in digitalen Planungsketten.

Das vollständige Interview ist hier abrufbar:

https://www.produktion.de/…