Motivation
Die Gestaltung und Optimierung von Produktions- und Logistiksystemen ist von zentraler wirtschaftlicher Bedeutung. Von der Auslegung ganzer Wertschöpfungsketten bis zur Festlegung einzelner Fertigungsreihenfolgen und Materialflüsse sind hierbei komplexe Planungsvorgänge notwendig. In den letzten Jahren hat sich die Simulation als wichtiges Werkzeug etabliert, um vorab modellierte Systeme nach festgelegten Kriterien in Simulationsexperimenten zu untersuchen. Mit steigender Rechenleistung sowie Fortschritten bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der Gewinnung von Wissen aus Daten (Data Mining) erwächst neues Potenzial zur Nutzung der Simulationsmodelle. So gestattet die Durchführung einer sehr großen Bandbreite von Simulationsexperimenten, versteckte, vorher unbekannte und nützliche Wirkzusammenhänge aufzudecken. Grundlage dafür bildet die Methode des Data Farming. Dabei dient ein validiertes Simulationsmodell als Datengenerator. Aus Simulationsexperimenten werden Daten erzeugt, die ein möglichst vollständiges Spektrum an Modell- bzw. Systemverhalten abdecken. Indem Data-Mining- und visuelle Methoden (Visual Analytics) auf die so erzeugten Daten angewandt werden, entsteht neues Wissen zur Verbesserung des Produktions- oder Logistiksystems. Ein entsprechendes Vorgehensmodell (vgl. Abb.) sowie erste akademische Fallstudien, die sich mit möglichen Anwendungen befassen, lassen erhebliche Chancen erahnen.
Ziele und Vorgehen
Ziel des FuE-Vorhabens ist es, die im Kontext von Produktions- und Logistiksystemen bisher auf singuläre Fallstudien beschränkte Methodik zur Wissensentdeckung in Simulationsdaten in die Praxis zu transferieren, um z.B. für die Auslegung von Produktionsressourcen und die Gestaltung von Materialflusssystemen ein neues methodisches Niveau zu erreichen. Dazu werden Designmethoden für Simulationsexperimente evaluiert, Methoden zur cloudbasierten Verteilung dieser Experimente entwickelt sowie geeignete Data-Mining- und Visual-Analytics-Methoden integriert. Die einzelnen Komponenten werden im Ergebnis in einer Plattform zusammengeführt. Im Vorhaben kooperieren die SimPlan AG und das FG Informationstechnik in Produktion und Logistik (ITPL) der TU Ilmenau.
Innovationen und Perspektiven
Für die prototypische Evaluierung sind die C-P-S Holding GmbH & Co. KG sowie in assoziierter Form die Maschinenfabrik Reinhausen GmbH eingebunden. Diese Pilotanwender bringen Anwendungsfälle aus Produktion und Lieferkettengestaltung ein. Die angestrebten Projektergebnisse besitzen erhebliches Potenzial für den Transfer von Erkenntnissen aus der universitären IT-Forschung in die praktische Anwendung. Die beteiligten KMU planen, ihre Dienstleistungsportfolios auf Basis der integrierten Plattform zur Wissensentdeckung in Simulationsdaten zu erweitern, wodurch zukunftsfähige Arbeitsplätze am Wirtschaftsstandort entstehen. Niedrige Zugangshürden für Nutzer sind durch die Integration in bestehende Softwarepakete und die Implementierung als Service absehbar.