Projekte

Das Promotionsprojekt beschäftigt sich mit der Optimierung von Produktionsprozessen in der Luft- und Raumfahrtindustrie, insbesondere mit der Planung und Steuerung von Fertigungsaufträgen. Im Mittelpunkt stehen die Entwicklung und Analyse mathematischer Modelle, die sowohl klassische Produktionsziele wie Effizienz und Kostenminimierung als auch regulatorische Anforderungen und Sicherheitsaspekte integrieren. Ein besonderer Fokus liegt auf der Berücksichtigung stochastischer Einflüsse, um die Robustheit und Validität von Planungsentscheidungen unter realen Bedingungen zu erhöhen. Ziel der Forschung ist es, innovative Methoden zu entwickeln, die Herstellern helfen, komplexe Fertigungsabläufe unter Berücksichtigung von Unsicherheiten, gesetzlichen Vorgaben und Qualitätsstandards optimal zu gestalten.

Projekt im Forschungsportal ansehen

Das Promotionsprojekt befasst sich mit der dynamischen Ablaufplanung in Kreislaufwirtschaften. Ziel ist es, mathematische Optimierungsmodelle zu entwickeln, die es ermöglichen, wertvolle Ressourcen aus Produktrückläufern am Ende des Produktlebenszyklus effizient wiederzuverwenden und gleichzeitig klassische Produktionsziele wie Kostenminimierung, kurze Durchlaufzeiten und hohe Termintreue zu berücksichtigen. Im Zentrum der Forschung steht die Modellierung der dynamischen und stochastischen Natur der Rückflüsse gebrauchter Produkte, bedingt durch Schwankungen der Ankunftszeitpunkte, Mengen und Qualitäten.

Das Projekt leistet einen Beitrag zur Weiterentwicklung nachhaltiger Produktionsstrategien im Sinne einer kreislauforientierten Wirtschaft.

Projekt im Forschungsportal ansehen

Diese Studie untersucht eine heuristische Optimierungsmethode zur Zuweisung und Planung von mehrfachqualifizierten Mitarbeitenden in einer teilautomatisierten Elektronikproduktionsumgebung im Zusammenhang mit einer Siemens-Produktionslinie. Im Mittelpunkt steht die effiziente Zuweisung von Aufträgen und qualifizierten Mitarbeitenden an Fertigungszellen, die jeweils nur bestimmte Produktfamilien verarbeiten können, mit dem übergeordneten Ziel, die gesamte Produktionszeit zu minimieren. Das Problem berücksichtigt mehrere realistische Merkmale, darunter heterogene Fertigungszellen, unterschiedliche Qualifikationen der Mitarbeitenden in den jeweiligen Prozessen, Reduktionskoeffizienten, die die Produktionsintensität durch den Einsatz zusätzlicher qualifizierter Mitarbeitender erhöhen, sequenzunabhängige Rüstzeiten zwischen Produktfamiliengruppen sowie schichtbasierte Arbeitszeiten mit begrenzter Personalverfügbarkeit. Während ein Mixed-Integer-Linear-Programming-Modell (MILP) die exakte Problemformulierung beschreibt, erfordert die Lösung großskaliger Instanzen einen heuristischen Ansatz, der zunächst zulässige Zuweisungen konstruiert und diese anschließend mithilfe lokaler Suchoperatoren verbessert, um nahezu optimale Produktionspläne zu erzielen. Dieses Projekt trägt zu den übergeordneten Zielen von Industry 5.0 bei, indem es die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, die Flexibilität des Personaleinsatzes und datenbasierte Planungsprozesse in modernen Produktionssystemen fördert.

Projekt im Forschungsportal ansehen

Das Projekt ExplAIn-TrAIn-Plan adressiert die steigende Komplexität moderner Schienennetze und die zunehmende Vielfalt an Triebfahrzeugtypen, die Eisenbahnunternehmen vor Herausforderungen in der effizienten und robusten Lokeinsatzplanung stellen. Ziel des Projekts ist die Entwicklung KI-gestützter Optimierungs- und Simulationsverfahren, um energieeffiziente und zugleich robuste Planungsvarianten zu identifizieren und deren Auswirkungen auf Umlauf- und Schichtpläne zu bewerten. Durch die Kombination von Optimierung, Simulation und maschinellem Lernen werden erklärbare und praxisnahe Entscheidungsunterstützungssysteme geschaffen, die eine nachhaltige und verlässliche Planung ermöglichen. Das internationale Konsortium vereint im Rahmen des Konzernprogramms ARP-Automated Resource Planning die ÖBB-Produktion GmbH als Praxispartner und interdisziplinäre Expertise aus Datenanalyse, Optimierung, Simulation und Eisenbahnbetrieb.

Projekt im Forschungsportal ansehen

In der traditionellen Forschung zur Ablaufplanung wird angenommen, dass Maschinen jeweils nur einen Auftrag gleichzeitig bearbeiten können. In vielen realen Situationen ist es jedoch möglich, dass Maschinen mehrere Aufträge parallel bis zu einer bestimmten Kapazitätsgrenze bearbeiten. Ein Beispiel hierfür ist der Anbau von Pflanzen in Gewächshäusern. Die dabei entstehenden kapazitätsbeschränkten Planungsprobleme stellen eine Verallgemeinerung gut untersuchter Ablaufplanungsprobleme dar und wurden bislang nur selten betrachtet. Wir analysieren die Eigenschaften dieser Probleme in verschiedenen Umgebungen, wie zum Beispiel im Flow Shop oder Job Shop. Maßgeschneiderte Algorithmen werden entwickelt, um realistische Probleminstanzen unter Berücksichtigung mehrerer Zielgrößen zu lösen.

Projekt im Forschungsportal ansehen

Große Produktionsunternehmen betreiben häufig ein Netzwerk mehrerer Fabriken, wodurch verteilte Ablaufplanungsprobleme entstehen. Diese beinhalten die Zuordnung von Aufträgen zu einer der verteilten Fabriken sowie die Reihenfolgeplanung der Aufträge innerhalb der jeweiligen Fabriken. Die Planung in verteilten Umgebungen erfordert jedoch auch den Transport der Aufträge zu den Fabriken. Diese Transporte werden in bestehenden Planungsansätzen meist vernachlässigt, können jedoch einen erheblichen Einfluss auf die erstellten Pläne haben. Wir analysieren den Einfluss von Transporten in Bezug auf klassische Planungsziele sowie ökologische Ziele wie Emissionen und Energieverbrauch. Darüber hinaus werden Transporte von Zwischenprodukten zwischen den Fabriken untersucht.

Projekt im Forschungsportal ansehen

Die Ablaufplanung ist eine der zentralen Planungsaufgaben im Operations Management und beschreibt die Festlegung der Auftragsreihenfolge auf Maschinen. In der Praxis treten häufig sogenannte Hybrid Flow Shops auf, also Produktionslinien, in denen in den einzelnen Produktionsstufen mehrere Maschinen zur Verfügung stehen. Dadurch müssen die Aufträge nicht nur in eine Reihenfolge gebracht, sondern auch den jeweiligen Maschinen zugeordnet werden. Durch den Einsatz von Lot Streaming, also der frühzeitigen Weitergabe von Teilmengen an nachfolgende Produktionsstufen, kann die Effizienz gesteigert werden. Der Nutzen der Losaufteilung muss jedoch noch quantifiziert werden und wird in diesem Projekt untersucht. Da herkömmliche Planungsansätze die Komplexität dieser Aufgabe meist nicht bewältigen können, werden Lösungsalgorithmen für dieses Problem entwickelt und evaluiert. Die Eigenschaften des Problems werden dabei gezielt genutzt, um die Verfahren weiter zu verbessern. Die entwickelten Algorithmen können zukünftig zu höherer Produktivität und Effizienz in der industriellen Produktion beitragen.

Projekt im Forschungsportal ansehen

Leistungsfähige Methoden des Operations Research ermöglichen die Erstellung hoch effizienter Einsatzpläne für Personal und Fahrzeuge im Schienenverkehr. In der Praxis führen jedoch Verspätungen und Störungen häufig dazu, dass die erstellten Pläne nicht wie vorgesehen umgesetzt werden können. Um dieser Herausforderung zu begegnen, werden im Projekt VIPES Methoden entwickelt, mit denen Umlaufpläne für Triebfahrzeuge und Schichtpläne für Zugpersonal so gestaltet werden können, dass sie sowohl effizient als auch zuverlässig sind. Dies soll durch eine intelligente Verknüpfung von Optimierung und Simulation erreicht werden. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um effiziente und zuverlässige Lösungsstrukturen zu identifizieren, die in die Lösungsverfahren integriert werden.

Projekt im Forschungsportal ansehen

Personal- und Fahrzeugkosten stellen sowohl im Personen- als auch Güterverkehr die wesentlichen Kostenbestandteile im Betrieb von Schienenverkehrsnetzen dar. Daher ein effizienter Einsatz dieser für Eisenbahnverkehrsunternehmen von zentraler Bedeutung. Gleichzeitig sind die relevanten Planungsprobleme sehr komplex und erfordern leistungsfähige Verfahren des Operations Research um praktische Instanzen lösen zu können. Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung dieser unter Einbezug praktischer Anforderungen. Insbesondere wird dabei die Schichtplanung von Zugbegleitern sowie das Locomotive Assignment Problem im Güterverkehr betrachtet.

Projekt im Forschungsportal ansehen

Die Maschinenbelegungsplanung ist eine klassische Aufgabenstellung der Produktionsplanung - und steuerung. Meist kommen in der aktuellen Forschung dabei Metaheuristiken zum Einsatz. Im Rahmen dieses Forschungsprojektes werden insbesondere Erweiterungen des Hybrid Flowshop Problems betrachtet. Zum einen wird die Berücksichtigung des Energieverbrauchs analysiert, welches zu multi-kriteriellen Optimierungsproblemen führt. Ein weiterer Aspekt ist die Möglichkeit Aufträge in Unteraufträge aufzuteilen. Der Einfluss dieses sogenannten Lot Streamings auf die Fertigstellungszeiten und Zykluszeit wird im Rahmen dieses Projektes untersucht.

Projekt im Forschungsportal ansehen